关键词： MATLAB   图形用户界面   图像处理  

摘要： 针对数字图像处理教学和实验的应用,设计了一种基于MATLAB GUI的图像处理演示系统。通过MATLAB中的GUI向导,利用图像处理函数,搭建出一个用于教学和学习研究的演示系统。该系统充分利用MATLABGUI特性,采用底层代码设计,具有较好的交互性、可视性和可扩展性,有助于加深初学者对数字图像处理的理解,提高学习兴趣。

关键词： 计算机   图像处理技术   发展趋势  

摘要： 随着科技水平的逐步发展进步,计算机以及信息互联网等相关技术得到了日益广泛的应用,人们的工作以及生活方式出现了显著改变。利用计算机技术具备的稳定性和高速性,图像处理等很多人力无法完成的工作通过人机交互能够顺利完成,由此可见,计算机系统的普及应用极大的促进了我国相关领域的发展。利用传统的模式进行图像处理,工作程序极其复杂,通过计算机技术的应用,能够促进图像处理整体水平的持续提高,同时能够完成不同图像的高质量处理,简化处理流程,提高工作效率,值得深入研究。

关键词： 图像处理   数字信息   农业   应用  

摘要： 随着我国科技水平的不断提高,出现了很多新型技术,在很大程度上方便了人们的生活,其中图像处理技术对我国农业发展有不可估量的作用。图像处理技术在农业中发挥的作用是很重要的,着重介绍了图像处理在信息农业视野下的应用,为农业相关从业者提供借鉴。

关键词： 图像软件技术   安全带插锁   长度检测   颜色检测  

摘要： 图像技术从相机本身,到软件分析平台现在都有了飞速的发展提升,有功能集成的智能相机,还有相机采集配合软件分析平台,来实现对图像处理分析的需要。安全带插锁锁芯因其涉及人身安全,对其性能检测是一个非常严谨的过程,涉及锁芯零件的型号正确性,性能需要检测,插拔力的性能检测。在锁芯检测中我们引入图像来实时检测,提升锁芯性能的安全性。

关键词： 车牌识别   字符分割   OSTU法   MATLAB  

摘要： 实现车牌识别与字符分割,需要进行图像预处理、车牌区域分割、车牌字符分割和数据库字符匹配等操作。基于MATLAB软件,在图像预处理方面,调整图像大小后获取其B分量图;在车牌区域分割方面,利用Ostu法获取阀值后转化为二值图,然后形态学处理去除小面积的区域,再利用Regionprops函数获取二值图上值为1的区域左上坐标,可得到车牌区域;在车牌字符分割方面,将车牌区域图像转化为二值图,闭运算连接字符间的间隙,再利用Regionprops函数实现字符分割。

关键词： 网页设计   图像处理技术   应用  

摘要： 在现代科技的影响下,计算机图像处理技术在网页设计中的应用也越发成熟,网页设计水平不断增强,网页技术空间也随之拓展。为提高网页设计的时代感,满足质量与审美要求,需要设计人员对图像转换技术、图像强化技术等明确掌握,不断拓展与应用其功能,使其视觉吸引、信息引导等作用最大程度发挥。

关键词： 火焰   数字图像处理   MATLAB   图像分割  

摘要： 火焰燃烧是自然界中一种常见的现象。然而,失控的燃烧现象会对社会经济造成巨大的破坏。因此,对火焰进行有效的识别和监控是国际上的热门课题。目前市面上主流的火焰识别方法为使用温度,烟雾,红外线等传感器以及人造地球卫星进行监控。本文拟用数字图像处理方法,通过从数码设备获取的数字图像,使用MATLAB软件,通过计算火焰轮廓的圆形度来实现对火焰的特征识别。

关键词： 表面粗糙度   特征值   MATLAB  

摘要： 采用直接测量法测量铸造表面粗糙度时,不仅操作繁琐,而且仪器探头容易损坏。本文提出了一种基于BP神经网络模型为核心的模拟训练辨识方法,建立了图像特征值与粗糙度的训练辨识关系。以铸铁试件为实验样本,利用MATLAB对图像进行算法分析,得出占空比和亮度比两个特征值,推出特征值规律;利用MATLAB中的BP神经网络模拟系统与粗糙度参数Ra进行对比。结果表明,本方法试验结果较理想,211次测试的粗糙度参数训练精度高达99.98%。

关键词： 球形储罐   磁粉检测   MATLAB图像处理  

摘要： 钢制球形储罐作为常用的压力容器之一,被广泛地应用于石油化工、食品制药、能源储存等领域。搭建了一个球形储罐表面裂纹的自动检测系统,并将机器视觉技术引入到球形储罐的磁粉裂纹检测当中,应用MATLAB软件对采集系统拍摄到的图像进行图像处理,实现球罐裂纹在复杂图像背景下的检测和观察,这对于实现储罐磁粉检测的自动化具有一定的实用价值。

关键词： 神经网络   卷积神经网络   TensorFlow  

摘要： 卷积神经网络具有局部结合、权值共享及下采样等特征,可有效地降低网络的复杂度减少训练参数的数目。基于这些优越特性,它在各种信息处理中的性能优于传统的神经网络。本文首先介绍神经网络,进而详细的分析了卷积神经网络的原理及结构,包括卷积层、池化层、全连接层,并利用TensorFlow简单的展示卷积神经网络用于图像处理。