张建军[1]2000年在《基于区域灰度变化率的图像边界检测》文中提出图像的边界是图像的最基本特征。边界检测是图像 处理和计算机视觉领域内最经典的研究课题之一。在许 多计算机视觉和图像理解系统中，边界检测的正确性和 可靠性的程度是影响和评价整个系统性能的一个重要方 面。本文提出一种基于区域灰度变化率的边界检测方 法。它包括两部分：滤波和检测。在滤波过程中，为了 较好地保存边界的形状，我们提出了基于区域灰度变化 率的邻域加权平均滤波方法来进行滤波。且在检测过程 中对边界进行了细化、跟踪和连接以得到连续的、单像 素宽度的边界。并用这种方法对Lena图像进行了边界 检测，且与Sobel算子的检测结果进行了比较。
许敏, 赵明扬, 邹媛媛[2]2010年在《不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法》文中认为针对激光拼焊过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,本文对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究。在图像预处理中,首先通过加窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声。针对母材区域和焊缝区域对结构光反射率不同,提出了使用局部阈值来分割目标图像的方法,并使用形态学开运算进一步去除噪声干扰;在结构光条纹中心线提取过程中,使用模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;提出了基于焊缝灰度图像的灰度突变和拟合直线法来检测特征点的方法。试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值。
张军鹏[3]2006年在《图像分割的遗传算法与脉冲噪声检测方法的改进》文中指出图像分割是图像处理领域中一个研究的热点问题。由于图像种类繁多,每类图像又具有各自不同的特点,因此很难得到一种适合于所有图像的分割方法。鉴于此,人们主要针对特定的图像类型研究相应的分割方法。现有的图像分割方法已有上百种,其中阈值分割方法由于算法简单、分割质量较好而被广泛使用。 遗传算法是一种高效并行的全局搜索方法,具有较好的鲁棒性、并行性和自适应性,非常适合于大规模搜索空间的寻优。遗传算法已广泛应用于许多学科及领域,在图像阈值分割中的应用也取得了较好的效果。但是基本遗传算法由于适应度函数设计不当、参数设置不当等原因,使得算法容易出现早熟现象。 图像去噪也是图像处理领域中研究的热点问题之一。噪声有很多种,其中脉冲噪声具有随机性和不连续性特点,它的存在严重影响了图像的质量。检测脉冲噪声的图像去噪方法拥有算法简洁、去噪快速有效的优点。然而现有的脉冲噪声检测算法,需要事先确定阈值并不断调整参数,使得算法应用起来不太方便。 本论文针对图像分割的遗传算法和脉冲噪声检测算法中存在的不足,主要研究了以下两个问题。 1)在对现有图像分割技术、遗传算法的有关理论及其在图像分割中的应用等研究的基础上,本文提出了一种改进遗传算法,将其用于优化图像阈值分割方法。为了保持种群的多样性,以防止出现未成熟收敛现象,采用了自适应的变异率和交叉率,根据个体适应度相应地采取不同的交叉率和变异率,在加速收敛的同时有效地防止了早熟问题的产生。实验表明,文中提出的改进方法优化了图像的分割效率,运算速度明显快于传统分割算法。 2)在总结图像去噪的经典方法和一些新方法的基础上,针对上述脉冲噪声检测算法的缺点,本文通过引入称之为灰度变化率的概念,将其用于噪声检测过程中,提出了可实现阈值自适应确定的去除脉冲噪声的新算法。将新算法与其他一些算法进行实验对比,结果表明,本文提出的自适应阈值去噪方法在去除脉冲噪声时算法简单,去噪快速,效果令人满意。本文还将灰度变化率应用于图像增强,给出了两种简便有效的图像锐化算法。
李储欣[4]2016年在《基于航拍图像的输电线路绝缘子缺陷检测方法研究》文中提出人工对野外高压输电线路中绝缘子的日常巡检是一件费时费力的工作,随着近年来无人机技术的兴起,通过与计算机图像处理技术相结合,利用无人机进行航拍,针对无人机的航拍图像进行输电线路的故障检测已经成为电力发展的趋势。本文基于计算机图像处理和模式识别技术,研究的重点是针对输电线路缺陷绝缘子的特点,设计了一套检测绝缘子缺陷的图像处理算法,并在上位机通过C#结合EmguCV编程开发了绝缘子缺陷检测系统。主要包括以下几方面:首先,针对无人机航拍图像的成像特点展开分析,运用图像处理技术,设计了将航拍彩色图像转化为灰度图像以及滤波去噪的图像预处理过程,经过实际分析,预处理效果较好,为下一步的图像分割与图像定位奠定了基础。其次,分析了经典的几种图像分割方法,并在这几种分割方法的基础上,研究了基于非下采样Contourlet(NSCT)与基于核函数的FCM(KFCM)的分割方法。经过与其他算法进行实验对比,该算法的分割效果较好。然后,设计了一种绝缘子识别定位与缺陷检测方法。识别定位算法针对其他算法对于复杂背景下目标物定位不准确的问题,提出了粗定位与细定位两次定位的方法。通过实验表明算法效果较好,具有定位精度高,稳定性好的优点。针对自爆绝缘子的形状特点,设计了计算相邻绝缘子的欧氏距离的检测方法;针对绝缘子污物检测,采用计算灰度变化率的方法,检测出含有污物绝缘子的图像。通过实验表明,本文的两种缺陷检测方法准确度高、容错率较好。最后,基于C#与EmguCV开发,并结合MySQL数据库的数据管理,设计了绝缘子缺陷检测系统,该系统将本文的算法整合,可以对绝缘子缺陷进行检测,经实验证明,系统的稳定性好,准确度较高。
李景泓[5]2014年在《眼—镜屈光参数测试系统工程的研究》文中提出视觉是人类感知世界、获取信息的最主要手段。由于现代社会的生活方式：电视的普及、视频的应用、信息网络化将人们紧紧地束缚在屏幕前，长时间用眼、自我预防及保护意识差导致视力问题易发、高发。人们对自己视觉质量与眼睛健康和保健防护的诉求越来越高。但是，国内现有的视觉矫正服务资源及品质却非常有限，仅以屈光矫正方面为例，在中国的5至15岁未成年人中未得到有效矫正的比例高达85%，远远高于欧洲等地的其它国家。造成这种现状的主要原因之一是现有的国产屈光检测设备的研究比较薄弱，从而引申出我的研究课题“眼-镜屈光参数测试系统工程的研究”。本文以视光学检测设备为研究对象，以视光学、眼镜光学、计算机学为理论基础，分析了现有国产设备与国外设备在测试技术上存在的差距，对眼-镜屈光参数测试系统中的光学轨迹变化规律，以及相应数学模型的建立进行了如下研究：（1）研究了人眼角膜定位及角膜屈光参数的修正算法。分析了现有基于图像几何特征定位及测量人眼角膜参数的算法，提出该算法对测量带有散光角膜的不适用性，并推导在现有算法的基础上增加角膜散光修正系数ΔD的数学表达式。同时，提出一种新的基于图像灰度变化率的人眼定位算法。该算法通过对离焦及焦面上得到的角膜反射图像的灰度变化特征进行分析，采用双阈值灰度图像积分法计算图像灰度变化率K，并推导了K与离焦距离D以及角膜曲率半径修正值ΔR的计算公式。实验结果表明，两种算法在测量角膜曲率标准眼时，测量误差均小于±0.02mm,达到国家标准的要求。（2）与基于图像几何特征定位及测量人眼角膜参数的算法相比，基于灰度变化率的定位算法在图像处理难度和计算速度上更具优势，因此在实验样机上对基于灰度变化率算法的三维跟踪系统进行了研究。（3）研究了基于视网膜反射图像的人眼屈光参数的计算方法，建立了人眼屈光度与视网膜反射图像及光学补偿系统位移量的数学模型，并深入研究了现有灰度图像骨架提取算法的基本原理及不适用性，提出了一种自适应动态灰度阈值的骨架提取算法，对图像不同区域采用不同的阈值进行二值化处理，其阈值的设定仅与相关位置邻域的灰度分布有关，并根据灰度分布特征判断骨架点,提取骨架，避免了图像特征的丢失。实验结果表明，本算法具有图像特征提取完整、计算速度快等优点，可有效提高人眼相关的屈光参数测量的准确性。（4）以NIDEK3100综合验光仪的镜盘结构为研究平台，对主观式人眼屈光参数测试系统的球镜镜片、柱镜镜片的组合算法进行了研究；并搭建了硬件控制系统，针对镜盘的控制原理进行深入的研究。（5）探讨了镜片顶焦度测量的基本原理，重点研究了不同设计的镜片在焦度仪上的光学轨迹并描述了镜片顶焦度的计算方法。
李娟[6]2012年在《基于机器视觉的纸杯外包装检测系统研究与应用》文中提出目前，在纸杯生产线上，纸杯外贴包装质量主要采用人工检测。由于人会因疲劳、个人之间的差异等因素，产生误差和错误，因此，开发一套能够实现自动化检测并剔除问题纸杯的智能化设备对于减轻工人劳动强度、提高生产率就具有重要的意义。本文的主要工作就是为桶式方便面纸质杯体的质量检测设计一套检测缺陷、自动剔除问题纸杯的检测系统。桶式方便面纸质杯体生产过程中会出现几大质量问题：外贴脱落，外贴接缝出现内翻和外翻，外贴接缝过宽、过窄，杯体整体变形，杯底出现穿孔，纸杯底部出现污渍等。为了检测这些缺陷，本文首先从硬件结构组成对整个机器视觉检测系统进行硬件总体设计。介绍了机器视觉的组成部件，并对各个硬件部件做了性能比较和选型。其次，完成了对系统软件总体设计。仔细研究了检测对象的特性和设计要求，针对不同的检测功能设计了相应的检测算法，分为三个检测模块：接缝检测、破洞检测、污渍检测模块。详细介绍了纸杯底部接缝检测，纸杯底部穿孔和污渍检测算法的设计思路、遇到的困难及完成的过程。并对算法的处理效果和实时性进行了验证。最后，对软件系统进行了测试。并分别在实验室和生产线上，对系统软件从实时性和准确率两个方面进行了测试。系统在检测仪上实际运行，对现场上万个纸杯进行检测，检测准确率为99.8%。完全满足实时性和准确率的要求。并对测试结果做进一步的分析，提出了系统的不足以及后续改进方案。
张志云[7]2006年在《基于图像处理的高精密视觉检测系统》文中研究指明随着社会的发展,人们对产品的要求越来越高,这必然导致对产品的质量和精度的要求越来越高,而对于高质量、高精度产品的要求促进了对产品进行高精密的测量,本课题《基于图像处理的高精密视觉检测系统》就是在这样的需求下产生的。目前,对产品的检测有许多检测手段,如传统的测量设备:游标卡尺等;现代测量方法,激光检测等,但目前的存在的检测设备和系统不是操作繁琐、效率低、精度低,如传统的检测设备,就是成本太高,如激光检测机,使得一般企业购买不起测量设备。本文为了解决目前检测设备和系统存在的不足,利用现代成熟的计算机技术、计算机图形学技术、图像处理技术、机器视觉以及通讯和运动控制系统构建基于图像处理的高精密视觉检测系统,有着显著的研究和应用义以及广阔的应用前景。 基于图像处理的高精密视觉测量系统,具有非接触性、实时性、灵活性、精确性等优点。本系统由机台、光源、CCD摄像机、图像采集卡、光栅尺、光栅尺读数卡、电机、运动控制卡、PC等组成,首先通过光源的控制为获得好的图像质量打下良好的基础,CCD把获得的光信号转变成电信号,然后通过图像采集卡来把被测物体的图像采集到PC里,完成被测对象的图像采集工作,然后通过图像处理技术,空间几何运算、运动控制以及对光栅数据的采集与运算来获得被测物体的几何尺寸和对要检测的物理量的检测。整个测量系统仅仅通过简单的鼠标操作就能物体的高精密测量,简单、有效,把人们从繁琐、复杂、繁重的工作中解脱出来。 本文针对高精密视觉检测系统的技术难点以及关键技术进行深入的研究和开发,主要包括:针对摄像系统的图像失真进行技术分析和研究,提出有效的失真校正算法来解决图像的桶形和枕形失真;通过对图像边缘检测技术的研究为物体尺寸的检测和定位打下良好的基础;通过对基于图像的自动调焦技术研究,提出先粗后精的智能调焦算法,从而为获得高质量的图像提供相当的保证;对关键的计算机图形学最优算法的应用来实现高精密影像测量的逆向工程;针对全自动测量的存在问题提出基于相关法图像配准的改进方法,二次配准策略及其算法。
郑炳秋[8]2016年在《基于Logistic回归的古村落图像筛选模型的构建及应用》文中研究表明古村落是宝贵的文化遗产,建立数字档案库是保护古村落的重要手段。然而古村落数量众多、分布广泛,给数字资源的采集工作带来了困难。采用众包的方式能够帮助我们快速、广泛地获取古村落的数字资源,它通过互联网以自由自愿的形式将古村落数字资源尤其是图像的采集工作分发给社会大众完成。但是众包也存在一些问题:由于参与者的拍摄水平和拍摄设备各不相同,采集的古村落图像质量参差不齐;此外,有的参与者会从同一角度对同一内容拍摄多幅图像,以及多人参与对同一古村落进行拍摄,导致出现近似重复的古村落图像。为保证古村落数字档案库的数据质量,需要对众包采集的古村落图像进行高效、客观的筛选。因此,本文提出了基于Logistic回归的古村落图像筛选模型。通过过滤掉质量差和近似重复的古村落图像保证数据质量,加快古村落数字档案库的建设,为古村落提供数字化保护。首先,选择边缘灰度变化率和NIQE质量评分对古村落图像进行质量评价。其次,以图像所属的古村落、三级分类类别和颜色特征向量共同表征古村落图像的内容,同时通过多次实验来确定将两幅图像判为近似重复的相似度阈值。在此基础上,对古村落图像进行近似重复检测,统计每幅古村落图像的近似重复数量,并且计算古村落图像在近似重复集合里的相对质量评分。然后,构建基于Logistic回归的古村落图像筛选模型,使用最大似然估计法对模型的参数进行求解,并且通过HL指标、分类表和模型X~2统计对模型进行评估,检验模型的有效性。最后,将本文模型应用到古村落云服务平台并对模型的应用系统进行测试。为了验证模型应用系统的实用性和准确性,将本文模型与仅考虑图像质量的筛选模型、基于SVM的筛选模型进行对比,对比结果表明:本文模型具有更高的准确率、精确度和召回率等,筛选效果更好。
岳斌[9]2008年在《立体图像压缩算法研究》文中进行了进一步梳理立体图像技术是目前图像领域重要的研究方向之一。立体图像技术拥有非常广阔的应用前景,在科研、军事、教育、工业、医疗、娱乐等诸多领域,都十分重要的应用价值。通过立体图像人们可以观察到具有真实深度感的景物,就好像物体都真实地摆在眼前。然而这种增加视觉真实感的代价是图像的数据量比单通道时成倍的增加了。因此,对立体图像压缩编码方法是目前立体图像研究领域的热点之一。虽然不断有人提出新的算法,但还没有一种算法得到该领域专家们的公认,成为标准的立体图像压缩算法。一幅立体图像是由两幅或更多幅的图像对组成,这些图像对间有很大的双目相关性,存在大量的冗余,这就为压缩提供了很大的空间。针对这种相关性,本文提出了一种立体图像的压缩算法,可以有效地压缩数据,对立体图像的传输和存储有一定的参考价值。本文首先对人眼视觉系统的特性和人类产生深度视觉的原因进行了论述。在此基础上通过对人类视觉认知的研究,提取图像的拓扑特征。以拓扑特征为约束条件提取立体图像对中左视图的特征点,依据特征点对左视图进行Delaunay三角剖分,形成三角网。使用归一化协方差的方法在右视图上寻找特征点,并匹配。然后依据匹配的左右视图特征点对左视图进行三角网格变形处理,重建出右视图。最终,将左视图和重建的右视图合成还原出立体图像。经过大量实验,根据数据和主观评价表明,本文提出的算法具有较好的效果。立体图像在经过压缩处理后,解压缩还原出的立体图像仍有很强的立体效果,观看无不适感,图像的轮廓特征几乎没有损失。
马建伟[10]2006年在《全色波段高空间分辨遥感影像特定目标变化检测技术研究》文中提出基于遥感影像的变化检测技术是卫星遥感应用研究的一个重要方向。随着航天遥感技术的发展，遥感影像的空间分辨率不断提高、时间分辨率不断缩短，基于遥感影像变化检测除了研究大范围宏观层次的地球环境变化外，还向着局部区域更加精细的变化检测研究方向发展。 利用不同时相的遥感影像，分析特定目标在经历一段时间或特定事件前后的变化情况，传统的方法属于人工判读识别的智力劳动密集型工作。当前，随着可用遥感影像信息海量增长，同范同、多时相影像对比解译工作重复劳动量大，判读与解译结果常常因人而异，对判读人员经验的依赖性大；而且判读经验与过程的可传递性、可移交性差，需要研究自动的变化检测方法，满足对特定目标变化现象快速检测、及时更新的迫切需要。 本文以不同时相的高空间分辨率遥感影像为基础，以检测特定目标的本征变化为目的，利用遥感影像的时空覆盖特性对特定目标变化检测的技术与方法进行了理论探讨和实验研究。 (1) 从光谱变换的角度出发，建立了基于灰度变化检测的统一模型；从理论和实验两个角度考察了灰度变化检测的各方法在检测人工目标时对自然地物检测抑制的效应。对线性回归、局部线性回归、二次多项式回归、主成分分析、直方图配准等方法用于某炼油厂变化前后的高空间分辨率全色波段遥感影像变化检测进行了对比实验，进一步分析了上述方法用于检测高空间分辨遥感影像特定目标变化的优势和局限性，对实际应用具有指导意义。 (2) 提出了一种比基于像素方法更加稳定、基于图像区域特征的变化检测方法。该方法在研究区域特征变化准则函数的构造、特征量的标准化处理、多特征联合变化判定规则确定等内容的基础上，尽量减少不同时相影像像素灰度偏差引起的伪变化的影响。该方法在一定意义上能够克服单纯由像素灰度差异引起的伪变化，而且对不同尺寸的区域变化都有很好的适应性。 (3) 提出了一种基于特征点的“两步相关法”变化检测方法，该方法对于配准误差有很强的容忍度，即使图像的配准误差在几个像元，使用该方法仍然可以得到基本准确的特定目标本征变化的检测结果，还可以得到统计意义下的变化率，适应影像现势性更新的需要。 (4) 按照知识驱动的思路，提出了基于坐标位置关联的特定目标变化自动解译方案，给出了目标结构组成的模型样例，把变化检测的深层解译问题深入到子结构层次，并提出了深入解决特定目标变化自动检测问题的进一步的研究方向。
参考文献：
[1]. 基于区域灰度变化率的图像边界检测[D]. 张建军. 云南师范大学. 2000
[2]. 不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法[J]. 许敏, 赵明扬, 邹媛媛. 焊接技术. 2010
[3]. 图像分割的遗传算法与脉冲噪声检测方法的改进[D]. 张军鹏. 西北工业大学. 2006
[4]. 基于航拍图像的输电线路绝缘子缺陷检测方法研究[D]. 李储欣. 沈阳理工大学. 2016
[5]. 眼—镜屈光参数测试系统工程的研究[D]. 李景泓. 中北大学. 2014
[6]. 基于机器视觉的纸杯外包装检测系统研究与应用[D]. 李娟. 电子科技大学. 2012
[7]. 基于图像处理的高精密视觉检测系统[D]. 张志云. 广东工业大学. 2006
[8]. 基于Logistic回归的古村落图像筛选模型的构建及应用[D]. 郑炳秋. 华南理工大学. 2016
[9]. 立体图像压缩算法研究[D]. 岳斌. 天津大学. 2008
[10]. 全色波段高空间分辨遥感影像特定目标变化检测技术研究[D]. 马建伟. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2006
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