QR码图像预处理方案研究

图像预处理是QR码解码过程中的重要步骤。在传统识别方案基础上,提出一种实用的QR码图像预处理方法,对采集到的图像进行滤波和二值化处理,由位置探测图形定位QR码的位置和畸变角度,并通过透视变换矫正图像几何形变。实验结果表明,该方案可以克服QR码易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题,显著提高了QR码的识别率。     

基于曲面拟合的QR码图像预处理方法

基于曲面拟合技术的图像二值化方法采用二雏二阶多项式拟合曲面对QR码背景图像进行曲面拟合和图像分割。实验证明,该方法能较好地解决光照不均条件下获取QR码图像的二值化问题。     

同态滤波下光照不均QR图像校正研究

光照不均QR码图像的预处理效果不佳,直接影响到QR码的识别率。针对这一问题,研究了利用同态滤波的方法消除不均匀光照对QR图像的影响,实验对比了高斯高通滤波、巴特沃斯高通滤波、指数滤波3种滤波器消除不均匀光照的效果,并对经过同态滤波处理后的光照不均QR码进行解码操作。实验表明,同态滤波有效地克服了不均匀光照所带来的识别困难,提高了条码识别效率。     

改进Niblack算法及其在不均匀光照条件下的应用

文本二值化是光学字符识别的关键技术,但在光照不均的情况下,采用传统全局阈值二值化在图像过亮或暗区域情况下会造成大量文字信息丢失,因此通常采用局部阈值二值化方法。Niblack二值化是一种经典的局部阈值法,能够提取全部文字信息,缺点是存在大量伪影,且运算效率低,但优点是方法简单,易于实现。针对Niblack算法存在的问题,提出一种基于邻域信息的Niblack算法。该算法结合像素点空间八邻域灰度信息,能自适应调整阈值,逐点进行二值化处理,从而基本消除了伪影,并使用积分图法使运算时间从30s降低到3s,同时运用形态学腐蚀操作对笔画进行增强。实验结果表明,与传统Niblack、Sauvola等算法相比,在光照不均条件下,该方法图像噪声少、速度快,笔画更清晰,且更易于识别。     

Android下的机械式电表数字识别技术研究

针对Android系统下机械式电表数字识别应用,提出一种电表读数图像ROI提取方法。为消除光照不均及反光的影响,结合Canny边缘检测、局部自适应阈值二值化与全局阈值二值化实现电表读数图像二值化。使用Opencv的人工神经网络多层感知器模型完成电表数字识别,测试结果显示,该技术对机械式电表读数具有较高的识别率。     

基于粒子群算法的织物组织结构识别

提出了一种基于粒子群算法的织物组织结构识别新方法。该方法采用USB数码显微镜摄取布样图像,经直方图均衡化以增加灰图图像对比度、二值化、去除噪声等一系列图像预处理,用经线纬线的宽度法来提取织物组织结构的特征,用粒子群算法进行识别分类。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。     

基于粒子群算法的织物组织结构识别

提出了一种基于粒子群算法的织物组织结构识别新方法。该方法采用USB数码显微镜摄取布样图像,经直方图均衡化以增加灰图图像对比度、二值化、去除噪声等一系列图像预处理,用经线纬线的宽度法来提取织物组织结构的特征,用粒子群算法进行识别分类。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。     

基于图像的工业在线条码识别算法研究

条码技术是一种自动识别技术,其应用范围越来越广。针对工业生产线上条形码识别问题,首先介绍了几种常见的条形码,分析了工业中用于标识与跟踪的Code128条形码的结构、编码原理和译码方法。基于工业生产检测中常见噪声条形码和模糊条形码的特点,对条码图像进行图像裁剪、图像灰度化和图像形态学处理等预处理后,选用灰度形态学的腐蚀算法将条形码条中的间隙腐蚀掉,使其变为连续的线状,以便于后期条码识别,并借助第三方库Zbar完成条形码识别。实验验证了该方法的有效性。     

一种失真或旋转QR码的定位算法

为了解决传统算法QR码定位中出现QR码失真,或旋转时出现较弱鲁棒性的现象,提出一种新型QR码自适应定位算法。在算法研究过程中,首先使用自适应阈值算法解决不均匀照明的影响,在此基础上提出一种基于轮廓跟踪与轮廓筛选的定位方法。实验结果表明,与传统QR码定位算法相比,该算法定位准确率提高了30%,且定位速度提升了17%,可见该定位算法能够很好地应用于QR码定位。     

基于粒子图像相关测速技术车牌定位算法的研究

本文介绍了一种基于粒子图像分布相关法测速原理的车牌定位算法,根据车牌字符笔画两个边缘互相关值最大这一特征,利用粒子图像分布相关法测速原理快速定位车牌,并针对相关法运算量大的特点提出了改进方法。同时,还探讨了自然条件下光照不均的车牌图像预处理的改进措施。     

基于LabVIEW机器视觉的二维码实时识别系统设计

为了能够实时采集图像并识别二维码所包含的信息, 通过LabVIEW构建程序框图, 运用图像灰度化、图像二值化、图像定位等研究方法, 设计了一套运行速度快、代码简洁、成功率高的二维码识别系统.测试结果表明, 识别成功率较高, 运行速度约35 ms/图, 可以满足生活或工业要求.     

QR码在手机图书馆中的应用

QR码作为二维码中的一种,具有容量大、可靠性高等优势。伴随手机图书馆的逐步建设,QR码与短信、手机网站等结合,广泛应用于书目联机查询系统(OPAC)、研读间预约等场景,促使图书馆服务的时空、方式得到拓展和延伸。简要介绍QR码的基本情况后,针对目前手机图书馆中QR码的几种具体应用形式进行分析,并指出该技术在图书馆推广过程中需要注意的问题。随着3G时代的到来、智能手机的普及,QR码在图书馆服务中将发挥更大的作用。     

基于改进 K 近邻算法的小型汽车号牌识别系统

为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。     

数字识别系统中的图像前期处理方案设计

本文讨论了印刷体阿拉伯数字识别系统的方案实现,本方案首先将彩色图像灰度化,平滑滤波后再将灰度图像二值化,同时分析了从二值图像中提取字符的算法,采用了改良的Hilditch的细线化算法进一步去除图像的冗余信息。     

基于深度学习的手势识别研究

目前一些相对成熟的手势识别算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神经网络的方法以及基于隐马尔科夫模型的方法,都存在计算复杂的劣势,而基于深度学习的手势识别具有一定优势。通过深度学习提取多层网络简化的高价值易用特征,通过向量等表示,简化算法以实现良好的识别效果。通过摄像头采集室内复杂背景下的手势图像,在计算能力、存储能力强大的PC平台通过深度学习处理图像,提取特征,然后进行分类识别,能提高识别准确率。通过改进硬件或算法还可提高识别效率及安全性。     

基于局部投影统计法的螺纹缺陷检测

为解决传统接触式螺纹测量方法费时且程序冗长的缺陷,提出一种基于机器视觉技术的螺纹缺陷检测算法。对捕获的螺纹图像进行中值滤波、迭代法二值化与Canny边缘提取处理|通过分析螺栓图像中螺纹缺陷断口位置灰度值的变化,提出一种基于DOG模型的螺纹自动检测方法。为验证该算法性能,用基于形状的模板匹配算法作为对照进行实验。结果表明,局部投影统计算法能有效提取螺纹缺陷图像的缺陷信息,螺纹缺陷图像识别率在95%以上。该方法可快速有效地降低噪声,准确迅速地定位缺陷点,提高生产线螺栓可替换性。     

基于CMS快速开发高校图书馆门户

本文分析了图书馆了门户网站建设的现状,讨论了CMS系统建站的优势,介绍了基于开源CMS系统建设高校图书馆门户的方法。     

基于云计算的数字化教学资源库的构建研究——以高职人力资源管理专业为例

随着云计算技术的日臻成熟,应用各类云服务将成为互联网未来发展的趋势。云计算具有全新的计算服务模式,计算能力超强,数据存储易扩展,安全性高。针对高职院校数字化教学资源库存在访问速度慢、共享性差、存储容量小等问题,以云计算技术为技术支持,从专业标准库、课程资源库、培训资源库、素材资源库等方面着手,构建一种基于云计算的人力资源管理专业数字化教学资源库,以实现高职人力资源管理专业教学资源共享,为学生自主学习提供平台,促进教学质量提高。