基于边缘检测技术的果品分级方法研究

提出了一种基于边缘检测技术的水果分级方法.首先利用图像增强技术提高图像的对比度,并通过空域滤波使图像的模糊部分变得清晰.然后利用阈值处理方法进行图像预分割,并通过对比最终选取Canny算子对水果图像进行边缘特征的提取.最后通过大小、形状以及表面缺陷等特征值对果品进行相应的分级.仿真结果表明了本文方法的有效性及较高的准确率.     

基于内容的图像档案检索

基于内容的图像检索技术是指利用图像内容对图像进行检索的技术.图像的内容包括图像的颜色特征、形状特征、纹理特征等.本文针对图像档案检索的问题,介绍了基于内容图像检索技术的概念,并给出了基于内容的图像档案检索系统的实现方案.     

基于分形的快速最大熵红外图像特征检测

文章针对红外图像目标检测问题,提出一种基于分形的快速最大熵的红外图像特征检测算法.该算法利用DBC方法计算分维数,根据人造物和自然背景分形维差异,确定目标区域;最后,通过二维最大熵原则确定最佳阈值,实现对单目标或者多目标图像分割.该算法能够较好实现红外图像特征检测,有效抑制背景和噪声.     

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测

本文对物体表面缺陷进行研究和检测.而检测的方法是采用LED环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像.具体过程是使用动态阈值分割图像,并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕.     

内容的图像检索系统中的关键技术

介绍了基于内容的图像检索技术的研究现状和应用现状。阐述了基于内容的图像检索系统的通用框架中的查询模块、描述模块、匹配模块、提取模块、验证模块的作用。并对图像检索系统所涉及关键技术特征提取中的颜色、纹理、形状和物体间方位关系,以及颜色检索中的图像间的相似度,纹理是与物体表面材质有关的图像特征．高维索引中的维度压缩方法,KL变换和列向聚类,多维索引技术中的K—d树,R树及其变种R＋树、R＊树,四叉树等等,以及聚类法、神经网络法进行了分析和研究。给以后实现基于内容的图像检索系统提供了理论基础。     

阈值自适应的SIFT全景图像拼接算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中阈值影响着图像匹配的成功率,提出了一种阈值自适应的匹配算法.该方法首先对SIFT算法中的阈值系统地研究,发现检测局部特征点的阈值α和图像匹配时最近距离与次近距离的比值的阈值 β对图像是否能够成功匹配起着决定性的作用,然后利用控制α的大小来检测特征点,生成特征描述符.再利用广义紧互对原型的基础上,自动调整 β的大小来控制匹配的对数,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像间的映射关系得到拼接后的图像.实验结果表明,该算法通过自动调整阈值和利用RANSAC剔除误匹配点,加快了图像的匹配速率,开发了全景图像拼接软件.     

基于图像分析的桥梁混凝土结构施工裂缝检测技术

由于在进行桥梁混凝土结构施工裂缝检测的过程中没有对裂缝图像进行灰度化、增强、阈值分割处理,致使检测的精确率、召回率和正确率较低,检测效果不佳,为此提出基于图像分析的桥梁混凝土结构施工裂缝检测方法。该方法首先通过双目立体视觉模型采集桥梁混凝土结构施工裂缝图像;其次,将采集的裂缝图像灰度化,并增强裂缝图像效果,对其进行阈值分割,提取其裂缝特征信息;最后,通过阈值方法结合投影计算裂缝的长、宽、面积等,完成对桥梁混凝土结构施工裂缝的检测。实验结果表明,所提方法的裂缝检测精确率、召回率和正确率均较高。     

基于内容的图像检索系统研发与应用

近些年来,随着社会的不断进步,微机网络设计技巧及多媒体领域相应技术的高速发展,图像检索系统也正在以令人惊叹的速度前进,更多的人群可以快捷、便利地使用这些图像技术,现在人们所要解决的问题不是多媒体技术的短缺,而是在众多的多媒体领域环境下如何正确选择信息图像.这技术进行需要拥有准确且高效查询信息图像的技术,这就是图像检索系统技术.图像检索系统技术已经成为一个热门研究领域,而基于内容的图像检索技术越来越可能成为焦点.本文将对基于内容的图像检索系统应用与研发展开论述.     

基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.     

基于内容的图像检索系统研发与应用

近些年来,随着社会的不断进步,微机网络设计技巧及多媒体领域相应技术的高速发展,图像检索系统也正在以令人惊叹的速度前进,更多的人群可以快捷、便利地使用这些图像技术,现在人们所要解决的问题不是多媒体技术的短缺,而是在众多的多媒体领域环境下如何正确选择信息图像.这技术进行需要拥有准确且高效查询信息图像的技术,这就是图像检索系统技术.图像检索系统技术已经成为一个热门研究领域,而基于内容的图像检索技术越来越可能成为焦点.本文将对基于内容的图像检索系统应用与研发展开论述.     

Flash动画的内容特征分析与图像信息提取研究

Flash动画是网络上流行的媒体,由文本、图形、图像、声音等多种媒体元素组成,文章基于Flash动画的文件结构,通过分析Flash动画的内容特征,建立内容特征提取平台,完成图像信息的提取,为Flash动画的图像特征建立索引库,是基于内容的Flash动画检索系统的研发工作的一部分。     

一种利用用户反馈日志获取图像语义标注方法

快速高效获取图像语义是基于语义的图像检索系统实现的关键,也是当前研究的热点.该文提出了一种利用检索系统的用户点击记录学习图像语义的方法,通过对用户检索时反馈日志的分析获得图像的语义标注并对标注信息加以改善.实验证明该方法对于图像语义的学习具有较好的效果.     

基于反向萤火虫算法的多阈值缺陷图像分割(英文)

为了分割QFN表面的缺陷,提出一种基于反向萤火虫算法的大津多阈值分割法.首先,将大津阈值分割扩展为大津多阈值分割.其次,提出了一种基于反向学习的萤火虫算法.在该算法中,生成的反向萤火虫用于增加萤火虫的多样性和全局搜索能力.然后,将基于反向学习的萤火虫算法应用于多阈值分割.最后,使用所提出的方法对QFN缺陷图像进行阈值分割实验,并将结果与穷举法、基于粒子群算法的大津多阈值分割法、基于萤火虫算法的大津多阈值分割法进行比较.实验结果表明,所提方法能更有效地分割QFN表面缺陷,且分割速度快.     

一个基于内容的图像检索系统的实现

文章实现了一个基于内容的图像检索系统.该系统引入了基于非负矩阵分解NMF(Non-nega-tive M atrix Factorization)相关反馈技术及局部线性嵌入(Locally L inear Embedd ing)图像特征降维方法.在由500幅图像组成的图像库上进行的实验,结果证明了该系统具有较好的查准率.     

基于修改特征权重的图像检索反馈系统实现

图像检索系统根据用户的反馈信息自适应的调整查询策略,使系统查询的结果进尽可能的与用户实际需求相吻合。本文描述了一个基于修改特征权重的图像检索反馈算法,基本思想是基于图像集合的标准方差来对图像的特征向量进行权重修改。基于此算法,设计和实现了一个基于内容的图像检索反馈系统。实验证明,此系统比传统的检索系统有优势,精度更高。     

基于形状的图像检索系统及其在教育中的应用

基于形状的图像检索是基于内容图像检索的一个重要部分,本文基于形状的不变矩特征,设计了一个图像检索系统,并将此系统用于教育图像的检索,取得了较好的检索效果。     

基于自适应Bandelet变换的图像去噪

本文提出了一种基于自适应Bandelet变换的BayesShrink软阈值图像去噪方法。根据图像和噪声的特点,在Bandelet化的过程中采用Visu shrink方法中基于最大最小原则所定义的阈值来寻找各个剖分子块的最佳几何流方向和完成最优四叉树分割,从而计算出较为精确的图像几何方向,然后对各个Bandelet块进行BayesShrink软阈值去噪。实验表明,本文提出的算法比基于小波的图像去噪法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,同时能够避免小波变换所带来的边界振铃效应,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

基于OpenCV的晶圆编号识别算法研究

根据特定晶圆（Wafer）产品光学特性,基于OpenCV开源视觉库,设计一套晶圆字符编码识别系统。系统过程包括光源选型及照射方式选择、图像预处理、自适应阈值分割、形态学处理、图像矫正及ROI提取。通过优化评价标准的模板匹配完成字符识别。经过试验,该系统能够准确检测字符,具备一定应用价值。     

基于颜色识别的生产线机器视觉系统

根据生产线生产要求,生产线机器视觉系统通过对颜色的识别来判断工件是否合格。为了满足实时性和准确性的要求,提出了一种基于HSI色彩空间模型的阈值算法。现场测试证明利用稳定颜色空间的图像分割和行程长度编码算法的机器视觉系统能满足工作需要。     

基于迭代最佳阈值分割的边缘检测研究

为了解决传统的人工定义阈值和检测算子在边缘检测方面的不足,提出了基于迭代最佳阈值分割的边缘检测,并据此进行图像的边缘提取。这种方法不仅大大降低了算法的复杂度,提供最佳阈值,同时也能保证边缘提取的精确度,消除图像噪声对边缘提取的影响。通过对迭代阈值的应用,利用边缘检测算子对图像进行边缘检测,并和现有的方法进行对比。实验结果表明,和现有的检测方法比较,该方法在检测效率和准确度上表现比较优秀。