基于无人机的建筑物裂缝图像采集与处理系统

针对我国高层建筑物裂缝检测效率低、危险性高等问题,为了提升勘测的效率,提升建筑质量勘测的信息化水平。提出一种基于无人机的建筑物裂缝图像采集与处理系统,阐述了该系统工作原理,对系统内各部分硬件进行选型分析,并结合采集系统与地面站图像处理系统进行实验。实验结果表明,设计的图像采集与处理系统具有一定的稳定性和扩展性,且该系统具有低功耗、小体积、低成本等优点,适合需要进行无线图像采集与处理的多种场合。     

基于ARM的图像采集与图像处理在太阳光跟踪系统中的实际应用

本文介绍了s3c2440开发板和ov7670为核心的图像采集与图像处理系统。该系统通过采集太阳在接收屏上的聚焦投影图像,并进行图像处理确定图像边界和图像中心,以此计算出太阳的高度偏角与水平偏角从而跟踪太阳。实验结果验证了该系统的可行性与正确性。     

改进MSR图像增强算法的分析与研究

为了提高图像处理效果,提出一种改进MSR图像增强算法。首先将MSR算法中的对数函数改为双曲正切函数,然后采用MSR算法对图像进行增强处理,以提高图像的增强质量。采用仿真实验对改进MSR算法与其它图像增强算法进行对比。采用具体仿真实验对改进MSR算法的性能进行验证。仿真结果表明,相对于其它图像增强算法,改进MSR算法明显提高了图像增强后的质量,具有良好的视觉欣赏效果。     

基于POCS-Mallat算法的图像处理系统优化设计

为改进图像处理算法,提升图像信息采集效果,避免图像噪点干扰,使用Mallat算法对图像进行小波处理后再使用POCS算法进行超分辨处理,并设计了残差处理以及效果评估模块对图像处理进行保障。新算法可有效提高图像分辨率以及图像锐度,尤其改善了边缘区域图像分辨率。最后通过DSP平台处理脑CT图进行仿真实验,结果表明新算法具有可行性,处理时间较短,同时也证实了图像处理的稳定性。     

一种水下管道巡检机器人的设计与优化

正本文主要介绍了一种具有基本航行能力且能够扩展其他功能的模块化水下机器人,从水下机器视觉系统的外部机械安装以及视觉系统图像清晰化处理进行操作,这样就可以将其系统面临的难题解决。针对其水下的图像成像面临的问题进行分析解决,这样就可以找到对于拍摄产生影响的主要因素,并且与实验分析结果相互结合起来,给出对应的处理建     

基于信息熵下的人脸定位技术

为解决人脸定位过程中人脸图像处理困难、定位结果不准确以及人脸易受环境影响的问题,本文提出了利用图像信息熵对人脸进行定位的方法。首先引入了图像信息熵对图像进行色彩空间转化,采用MATLAB进行人脸阈值分割;然后根据人脸肤色与人身体肤色不同对人脸进行处理;最后利用人脸的眼、嘴等像素点信息熵值的比较对人脸进行定位。实验结果表明:可以利用图像信息熵进行人脸定位,方法简单,适应性强,定位结果不受客观因素的影响,识别结果准确。     

图像增强技术的分析与研究

图像增强是图像边缘检测、分割以及特征提取等技术的基础,数字图像增强的方法有频域处理法与空域处理法,本文主要介绍空域处理中的灰度变换方法和直方图均衡法。文章首先分析了它们的原理,然后通过MATLAB软件分别用这两种方法对图像进行处理,处理后使图像的对比度得到了明显的改善,增强了图像的视觉效果。     

基于MATLAB的暗场图像处理算法创新与实践——评《数字图像处理技术与应用》

数字处理系统还未运用时大众所使用的图像处理一般为简单的图像加工,直至计算机的成熟与各类数字处理软件的开发,图像处理与数学系统产生联系,图像处理可以使用数字编程系统来完成图像需求.现代图像处理技术一般使用计算机对图像进行分析处理,通过数字组合的使用快速达到所需要的图像效果,数字图像筛选出由工业相机、摄像机、扫描仪等设备所拍摄的二维数组像素,通过图像压缩、图像复原、图像变换、色度调和等诸多图像处理技术达到合乎目的最终图像. 数字处理系统还未运用时大众所使用的图像处理一般为简单的图像加工,直至计算机的成熟与各类数字处理软件的开发,图像处理与数学系统产生联系,图像处理可以使用数字编程系统来完成图像需求.现代图像处理技术一般使用计算机对图像进行分析处理,通过数字组合的使用快速达到所需要的图像效果,数字图像筛选出由工业相机、摄像机、扫描仪等设备所拍摄的二维数组像素,通过图像压缩、图像复原、图像变换、色度调和等诸多图像处理技术达到合乎目的最终图像.     

基于小波分析的图像消噪

简单介绍了小波分析的基本理论和小波消噪的基本原理,详细分析了基于小波分析对图像进行消噪的处理技术,并且利用Matlab实现了对图像的消噪处理。通过对实验结果的分析,比较了在图像消噪过程中用到的两种闽值的优劣,同时也证明了小波分析在对图像进行消噪处理中具有很大的优越性。     

基于图像增强的直方图均衡化处理

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像整体或局部特征。本文主要讨论了直方图均衡化处理的图像增强,并给出了相关的推导公式和算法;同时通过MATLAB实验加以验证,给出图像在处理前后的对照图像、具体算法、实验结果及直方图。实验结果表明,用直方图均衡化的算法,能有效地改善图像的对比度和灰度动态范围,使处理后的图像视觉效果得以改善。     

空时频下高度扭曲不可分图像深增研究

采用空域处理、时域处理加频域处理的联合处理方法,对图像在多个域进行图像扭曲的校正和图像质量的增强,从而达到高度扭曲下的图像质量改善;最后采用实际的高度扭曲图像进行测试实验,结果显示,采用基于空时频联合深增的高度扭曲不可分图像处理方法,高度扭曲的不可分图像质量被大大增强,可以很好的应用在图像处理方面。     

基于向量夹角的单幅图像超分辨率算法

在分析一些常见的图像超分辨方法的基础上,根据张量在图像处理中的应用和插值处理的特点,提出了一种基于张量的单幅图像超分辨处理方法,以提高图像的分辨率。通过对标准图像库的图像进行实验表明,该方法能较好地保持原图像中丰富的高频信息,提高图像分辨率,而且图像主观上具有很好的视觉效果,客观上具有较高的信噪比,是超分辨率图像处理中一种行之有效的方法。     

基于改进的空间域变换的图像增强算法研究

为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种改进型的图像增强算法,首先对图像进行傅里叶变换,然后对图像进行直方图修正,采用高斯平滑滤波处理技术,最多得到清晰图像。实验结果表明,提出的改进算法有效地提高了图像的清晰度,图像增效效果更为平滑。     

基于色差与梯度特征的冰糖橙图像自动分割

冰糖橙图像的快速有效分割是冰糖橙采摘机器人视觉系统研究的重要步骤。针对采用传统阈值分割法对水果灰度图像分割的不足,提出了基于色差法与梯度特征的冰糖橙图像分割算法。该算法利用图像颜色特征中R与G分量色差的绝对值和图像边缘梯度特征相结合,运用最大类间方差法对图像进行分割。此方法与传统方法相比,分割效果更好,处理速度快,分割一幅图像仅需0.1017秒,符合冰糖橙采摘机器人的实时视觉系统识别。对分割后的图像进行形态学处理,进一步提高图像效果。     

静态图像数字水印的鲁棒性研究

文章通过对加水印的图像进行一系列处理和变换,验证水印的鲁棒性,并对出现的一些问题进行分析。主要进行了如下实验：水印对平滑和锐化处理的鲁棒性实验、水印对噪声的鲁棒性实验、水印对旋转变换的鲁棒性实验、水印对JPEG有损压缩的鲁棒性实验。     

图像法在物理教学中作用的探讨

在研究图像法应用于物理教学实践的基础上,从图像法能直观地描述物理量之间的关系、形象的表达物理规律、描述物理过程、简化实验分析和处理实验数据等方面,对图像法在物理教学中不可缺少的重要作用进行探讨。     

大规模艺术图像的视觉特征计算组织与可视化

为解决使用传统精确分类方法组织和展示大规模艺术图像的复杂和低效等问题,提出一种基于图像视觉特征计算的自组织与可视化方法,根据艺术图像的视觉特点,提取了颜色、纹理、空间布局和SIFT等特征表示,并在图像空间布局的计算模型下实验了不同特征的聚类计算组织效果。在此基础上,对实验图像库进行层次化聚类,构建了在视觉信息上的层次化浏览树,并采用可视化技术进行图像的层次化展示。实验结果表明,与传统图像管理方法相比,该方法可获得很好的组织效率和友好的用户体验。     

基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法

为有效准确地提取人体肝脏CT图像的轮廓特征,实现人体腹部软组织三维可视化重构,提出一种基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法。利用Splines双正交小波对CT图像进行增强处理,对增强处理后的边缘先验知识进行套索模型初始化,利用仿射变换调幅技术对传统的Snake算法进行改进,增强图像的边缘幅度,有效提取肝脏CT图像的边缘特征。仿真实验表明,该算法能有效实现CT图像边缘轮廓提取,边缘轮廓点更加接近于真实的肝脏边缘。该方法也可以用于其它医学图像器官轮廓线的分割与提取。     

基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法

针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。     

雾霾天气下动态交通图像的自适应清晰化方法研究

针对雾霾天气下动态交通图像的细节性较差,获取的图像信息较少的问题,需要对雾霾天气下动态交通图像的自适应清晰化方法进行研究。当前采用的方法进行动态交通图像处理时,不能有效地提高图像的细节,导致获取的图像信息较少。为此,提出一种基于成像模型的动态交通图像的自适应清晰化方法,该方法首先利用非局部均值方法对动态交通图像进行去噪,结合去噪后的动态交通图像利用成像模型的清晰化方法对动态交通图像进行清晰化处理,利用动态交通图像求解成像模型中大气耗散的函数,根据图像像素点所处的位置精确的设定动态交通图像能见度的还原控制因子,对动态交通图像区域进行清晰化处理,以处理的结果完成对雾霾天气下潍坊地区动态交通图像的自适应清晰化方法研究。实验结果表明,该方法能有效地提高交通图像的细节,增加获取图像的信息。