教学课程资源库 更多>>

关键词： 数字图像处理   教学中   数字图像处理课程  

摘要： 数字图像处理技术具有广泛的应用,主要应用于林业、军事、环境、工业等,在社会中,是一项非常重要的技术。我们在教学中,要注重学生数字图像处理技术的培养,努力完善其教学手段和数字图像处理教学模式,努力提高数字图像处理课堂教学的质量和效率,使学生对数字图像处理课程更加感兴趣,充分锻炼学生的操作能力和理解能力,使数字图像处理这门课程能够对社会的发展提供动力,是我们的人才更加全面全能。数字图像处理将理论、方法与其实际的操作运用为一

关键词： 金相分析   图像分割   区域生长   SLIC超像素分割   数学形态学  

摘要： 由于钢材中碳化物的含量和密集程度直接影响其硬度、韧性等性能指标,利用金相分析的方法实现碳化物的检测与钢材定级是钢材生产过程中的重要过程,然而传统的金相分析主要靠人工目测、手动调节、机械定位等方法,测量结果的准确性受人为因素影响较大、精度控制不稳定、定位查找能力差,将数字图像处理系统应用于金相分析,具有精度高、速度快等优点,可大大提高工作效率。本文实验在国标GB/T18876《应用自动图像分析测定钢和其他金属中金相组织、夹杂物含量和级别的标准试验方法》的基础上,结合金相分析、图像分割、模式识别、数学形态学等理论知识和工具,实现了基于数字图象处理的钢中06系列碳化物带状定量金相分析与定级。实验中首先进行图像预处理,该阶段主要包括图像类型转换、图像去噪和基于二维信息熵的复杂度分类。其次,在进行关键的图像分割过程中,对比分析了边缘分割、阈值分割和基于区域的区域生长及分水岭等分割方法,最终确定使用结合基于二维熵的多阈值分割与基于SLIC的超像素分割方法进行图像分割。紧接着将分割后的二值图通过拟合圆算法得到圆内目标区域,再利用数学形态学的相关方法统计条带面积,计算面积比,最终实现碳化物带状定级。目前,该方法对06系列各等级碳化物带状均能实现准确的定级,达到自动化定级的效果。

关键词： 电晕放电   数字图像处理   空间结构   形态学   色度学  

摘要： 电晕放电的状态检测过去主要集中在脉冲电信号、特高频电磁波信号、超声波信号,气体成分等方面,而作为放电最直观的光学图像研究却较少。图像作为最常用的信息载体,其处理技术是状态识别的重要分支。图像检测作为一种实时在线的非接触式检测手段,在未来电力领域智能化发展和低温等离子体领域过程控制中必将发挥越来越重要的作用。本文采用数码相机拍摄较长曝光时间下的电晕放电可见光光学图像,基于数字图像技术分别从灰度图像形态学和彩色图像色度学进行电晕放电空间结构的研究,从而为电晕放电的状态检测评估提供支持。基于灰度图像的放电空间结构分布研究,从二维分布的形态信息研究了电晕放电的空间发展信息,包括电晕放电起晕的诊断和放电强度的识别:进行了电晕放电可见光光学检测的可行性和有效性分析,根据电晕放电起晕前后的空间结构特征提出了基于自适应阈值分割的起晕光学图像诊断方法;统计放电空间内的灰度级频率分布,给出了基于灰度直方图的电晕放电强度诊断方法;使用平滑度、一致值和熵等空间纹理特征描绘子,实现了电晕放电强度的量化分析;引入数字图像处理领域的周长、直径、面积、外接矩形面积等空间边界特征指标,实现了极不均匀场中电晕放电强度的简单划分。基于彩色图像的放电空间结构分布研究,从二维分布的色度信息研究了电晕放电的空间发展信息,包括RGB和HSV色度指标划分放电阶段和不同放电气体环境中色度学角度的空间结构分布描述,同时进行了色温的可行性探究:给出了图像检测量化指标—灰度级和,得到了色度分量占比规律,放电的发射光谱验证了该规律;提取B分量和G分量的占比差值作为放电图像的特征色度指标,实现了放电阶段的色度学划分,得到了特征色度指标与电学指标在不同放电阶段的关联变化;使用沿轴向分布的统计指标平均灰度级和色度分量占比,实现了大气压空气、低气压空气和大气压六氟化硫等不同放电气体环境中色度学角度的空间结构分布描述;使用非等间隔划分量化分级方法,得到了不同放电阶段HSV分量的典型分布图和各分量量级对应像素点数的分布特征,同样实现了电晕放电阶段的有效划分;探索引入色度学领域的色温指标,得到了色温与电压呈非线性相关关系,实现了放电强度的色温描述。通过基于灰度图像的放电空间结构分布研究实现了电晕放电起晕的诊断和电晕放电强度的识别,而通过基于彩色图像的空间结构分布研究则给出了电晕放电阶段的色度学划分,实现了光学图像特征与传统电学方法划分的对应,完成了不同放电气体环境中色度学角度的空间结构分布描述,并进一步实现了色度学指标与电学指标、光谱指标等微观指标的关联。

关键词： 数字图像处理   机械式仪表   自动读数  

摘要： 机械式仪表因其简单的设计结构和低廉的成本,广泛应用于矿井、采油、电力等多种领域。相比于传统的人工获取仪表信息的方式,计算机视觉技术的应用,极大地降低了劳动成本、提高了仪表检测的自动化水平,其具有广阔的应用前景。本文基于数字图像处理技术相关的理论,提出了一种基于中心投影法与Hough变换法相结合的机械式仪表自动读数识别方法。该方法主要包括三个步骤:首先图像的预处理,包括图像灰度化、图像二值化、平滑和锐化等过程;其次图像的直线检测,包括中心投影法和Hough变换法检测直线的方法,回转中心、针头的方向和有效量程范围的确定;最后示数的自动识别原理,根据指针与量程之间的线性比例关系计算读数,并对实验结果分析误差产生的原因。在图像的预处理中,采用图像矫正技术对仪表图像的几何结构进行矫正处理,自适应中值滤波法对灰度图像进行滤波处理,轮廓跟踪法分割表盘区域和指针区域,并进一步运用轮廓跟踪法对指针区域作去噪处理;在指针直线检测过程中,比较了中心投影法与Hough变换法直线检测的优势和不足,采用了基于中心投影法和Hough变换法相结合的指针直线检测方法,通过Hough变换法确定指针的回转中心和表盘的有效量程结果传递给中心投影法,再利用中心投影法作快速直线检测;在实验结果分析中,详细分析针对多指针仪表的指针重合或者平行、指针指向刻度线、指针垂直时的误差分析和解决办法。实验结果表明,采用中心投影法与Hough变换法相结合的机械式仪表的读数识别结果与实际读数误差在5%以内。在保证结果的可靠性前提下,该方法对单指针的检测耗时仅仅7.0ms左右,对于双指针的检测耗时仅16ms左右,整体而言,该方法的检测速度是Hough变换法的十分之一。说明该方法具有一定的可行性和可靠性,具有良好的应用前景。

关键词： 数字图像压缩   矩阵分解   压缩比  

摘要： 本文分析了矩阵奇异值分解理论在数字图像压缩变换编码中的应用原理,并且选取了一幅JPG格式的灰度图像进行实验仿真,通过与三种广泛使用的图像压缩变换编码操作方法压缩结果的对比和分析,证明该算法在数字图像压缩领域有一定的应用潜力.

关键词： 数字图像处理技术   智能交通   作用  

摘要： 随着我国技术的进一步发展,越来越多的新型技术不断被应用于各种领域,数字图像处理技术最早出现于上世纪50年代,现如今已经在医学、军事、司法、工业等各个领域有了很大的成就。本文主要是对数字图像处理技术在智能交通系统中的应用作出了分析,首先系统地阐述了数字图像处理技术概念,随后又就其中主要的三个方面进行了分析,以期提供一些新的思路和思考。

关键词： 集料几何特性   数字图像处理   内部结构   表面构造   摩擦系数   均匀性  

摘要： 沥青混合料是一种由粗集料、沥青砂浆和空隙组成的多相混合物,混合料内部各相的分布状态与路面表面特性有一定的关联性,但目前关于二者的相关性研究却鲜有报道。同时,沥青混合料内部均匀性直接关系到混合料的路用性能,但关于二者的相关性研究也较少。因此,准确地评价沥青混合料内部结构是研究混合料内部结构与路面表面特性、路用性能间关系的前提,但各国学者研究沥青混合料内部结构时,并没有统一的流程和方法可供参考,处理结果受人为因素影响较大,至今尚未形成一套客观、有效的混合料内部结构评价系统。鉴于上述不足,论文利用扫描仪获取沥青混合料断面图像,并研发了沥青混合料内部结构测试分析软件2D-IISAM（2 Dimension Image-based Internal Structure Analysis Method）。2D-IISAM首先运用数字图像处理技术对沥青混合料断面图像进行预处理,从图像中分离出集料颗粒,并采用等效椭圆短轴表征集料电子筛分粒径;然后识别出沥青混合料图像中各档集料分计筛余,提出利用“集料分计筛余”验证图像预处理过程的准确性;最终,结合IPP分析处理软件,提出表征混合料内部集料排列形式、空隙和砂浆分布状态、均匀性的6个评价指标:集料倾角、集料倾角分布频率、计算空隙率、砂浆比、砂浆膜厚和均匀度,直接反映了沥青混合料内部结构。为了系统地评价各因素对沥青混合料内部结构的影响作用,利用自主研发的集料几何特性评价系统AGCES（Aggregate Geometric Characteristic Evaluation System）评价混合料中粗集料的轮廓形状特性、棱角特性和表面纹理特性,利用分形维数D、4.75mm通过率和关键筛孔通过率表征沥青混合料级配的粗细程度,利用粉胶比描述混合料中沥青与填料的质量比关系,研究了压实方式、集料几何特性、级配类型及沥青用量等因素对混合料内部结构特征的影响,以期更好地理解混合料内部各相的分布状态。同时,根据灰关联理论,提出利用灰关联熵分析法评价沥青混合料配合比设计参数对混合料内部结构参数的影响程度。为了建立基于沥青混合料内部结构参数的路面表面构造特性预测模型,论文首先基于数字图像处理技术和频谱分析方法,运用2D-ITAM评价了沥青路面的表面构造特性;然后,提出采用计算空隙率VVc、集料倾角的正弦值sinσm分别表征混合料内部空隙分布状态和集料的排列形式,利用砂浆比mRA、砂浆膜厚Tm表征混合料内部砂浆分布情况,对表征空隙、集料及砂浆的评价指标与路面表面宏观构造水平LTX,0.5-32、表面微观构造水平LTX,0.13-0.5之间的相关性进行分析;最后,依据Levenberg-Marquarat+通用全局优化算法,建立了基于计算空隙率VVc、集料倾角的正弦值sinσm和砂浆比mRA等混合料内部结构参数的路面表面构造特性预测模型。为了研究沥青混合料内部均匀性对路面性能的影响作用,利用自主研发的沥青混合料内部结构测试分析软件2D-IISAM,对不同类型沥青混合料的均匀性进行研究,并对不同类型沥青混合料的抗滑性能、高温性能、低温性能和水稳定性能进行测试。其中,为了准确描述低速行车条件下的道路抗滑性能,利用课题组自行研制的步行式摩擦系数测试车（WFT）测试不同类型路面的摩擦系数。基于上述基础,研究了沥青混合料均匀性对路面抗滑性能及常规路用性能的影响,最终建立了沥青混合料均匀性与路面性能评价指标变异性之间的联系。

关键词： 机器视觉   汽车冲压件   缺陷检测   数字图像处理  

摘要： 冲压件在汽车制造业中被大量使用,而对于各类冲压件表面质量的检测方法主要包括目视检测、触摸检测、涂油检测和检具检测等人工检测方法。人工检测的不足之处(如人眼的分辨能力,视觉疲劳等)使得企业在工件表面质量检测方面投入较大成本的同时,仍不能保证高而稳定的合格率和检测效率,因此及时研究适用于汽车冲压件表面缺陷的自动化检测技术来提高检测效率和检测质量是十分必要的。机器视觉检测技术作为近年来被广泛使用的非接触式自动化检测技术,其主要原理即模仿人眼视觉感知原理,获取初始图像并保存处理和判断,使机器具有像人一样的视觉功能,从而实现检测、判断、识别、测量等功能,该方法是检测分析工件表面缺陷的重要手段。因此,将机器视觉技术应用于冲压件表面缺陷检测可以提高冲压件表面质量的检测精度和自动化水平。本文的研究内容为基于机器视觉的冲压件表面缺陷检测,检测对象为汽车冲压件零部件上存在的缺陷,主要包括外观缺陷:压痕和划痕;功能尺寸缺陷:少孔和边缘缺料。本文在对检测需求进行仔细分析的基础上,主要完成以下几方面工作:1.介绍了国内外机器视觉检测技术的研究现状和发展趋势;2.分析了多种汽车冲压件表面缺陷类型及检测要求,设计了用于冲压件表面缺陷检测的机器视觉系统。通过采用不同打光方式,对被测冲压件缺陷显现效果进行了实验和分析比对,给出了不同的缺陷类型适用的打光方式;通过分析检测精度与相机分辨率的关系,选择确定了合适分辨率的工业相机;3.通过分析不同被检测工件的初始图像特征,提出了针对性的表面缺陷的数字图像处理算法,可以有效处理待检测图像并识别缺陷从而给出结果信息。通过HALCON与VS 2010联合编程编写实验软件,通过对实验平台采集的图像进行处理,验证了缺陷检测算法的有效性。

关键词： 桥梁病害   数字图像处理   图像分割   特征提取   支持向量机分类识别  

摘要： 随着国家基础设施建设的快速发展,混凝土桥梁建设呈现井喷现象,桥梁结构也更加复杂。由于高强度的使用,桥梁设施养护工作成为越来越重要的一个环节,如何快速高效的发现桥梁病害,然后针对不同类型的病害制定对应的修复策略,进而进行桥梁养护成为桥梁维护部门面临的一大难题。传统的基于人工视觉检测病害的方法已经远远不能满足巨大工作量的需要,而且也十分耗损物力财力。所以,采用数字可视化的病害检测方法来完成对桥梁受损程度的评估是一个新的发展趋势。鉴于桥梁病害图像的复杂化和多样化,数字图像处理方法仍然是一个研究难点。本文主要是在获取桥梁病害图像后,对图像进行处理,从而将病害类型进行分类识别,研究内容如下:(1)首先将采集到的病害图像进行预处理,包括采用加权平均法进行灰度化、采用灰度直方图技术进行灰度修正和对修正后的图像采用中值滤波方法进行去噪平滑等操作,通过这些预处理方法可以较好的突显出图像中的病害信息。(2)获得预处理的图像后对图像进行分割。分析常用的几种分割方法,并在分割得不到理想结果的情况下提出一种基于自适应获取阈值的分割算法,分割效果有明显改善,能够比较完整地分割出病害目标。(3)对分割后的图像目标进行特征提取。针对病害的纹理特征,采用灰度共生矩阵方法可以很好地获取病害的能量、熵、惯性矩、相关性等纹理特征信息。(4)介绍几种常用的分类识别方法,综合比较后引出支持向量机方法(SVM)。对SVM方法的线性可分和线性不可分情况进行了细致推导,由此引出解决非线性可分样本问题的三种核函数。最后使用包含三种核函数的Lib SVM软件包结合“一对一”多分类决策可以较好的将特征库中的数据信息进行分类识别。通过以上的分类识别方法,在MATLAB仿真平台上进行实验,结果表明基于径向基核函数的SVM方法可以得到良好的分类识别效果,能够比较准确地识别桥梁病害信息。

关键词： 路面裂缝   图像降噪   图像增强   图像分割   特征提取  

摘要： 随着社会经济的发展,国家道路网规模不断扩大,公路交通运输业得到了迅猛的发展。但随之而来的道路损坏问题严重影响了道路服务水平及交通安全,因此,路面病害的检测与防治工作也越来越受到交通部门的重视。路面裂缝是路面病害中主要的初期表现,在公路养护中意义重大。传统的基于人工视觉的路面裂缝检测系统存在耗时耗力、误差大、检测实施风险高等缺陷,已无法满足当前道路发展的需要。伴随计算机硬件的快速发展,基于图像处理技术的路面裂缝自动化检测系统成为当前研究的热点。虽然该方法可以极大提高路面裂缝检测效率,但当前仍然存在诸多问题,比如图像降噪效果不佳、图像增强算法自适应性差及图像分割准确性差等。因此,研究基于数字图像处理的路面裂缝识别方法具有重要意义。本文以路面裂缝的检测方法为研究主线,综合采用多种数字图像处理方法全面分析裂缝图像数字化特征,以期进一步发展和改善现有的路面裂缝检测方法。首先,针对图像降噪问题,改进了一种基于最小标准差领域的中值滤波方法。其次,针对图像增强问题,在探究分段点与图像灰度平均值之间的关联后,提出了一种自适应灰度拉伸分段点选取方法,实现裂缝图像灰度的有效拉伸,并与改进后的高通滤波器联合使用,有效地提高了路面裂缝图像的对比度。然后,针对图像分割问题,综合分析边缘检测法和阈值分割法的优缺点后,采用结合自适应Canny边缘检测的区域最小阈值分割法,将自适应Canny算子检测出的裂缝边缘叠加在区域最小阈值法的分割结果上,实现对路面裂缝不连续处的准确衔接。另外,对于分割后的路面裂缝图像中存在伪裂缝和裂缝断裂问题,本文根据连通域的线状性、长度及面积等特征剔除了伪裂缝区域,通过对传统的单方向结构元素的改进,构造出一个多方向的结构元素,以此对图像执行形态学闭运算来实现断裂区域的连接;并根据连通域的数目和投影信息对裂缝的类型进行判断,进而通过计算线性裂缝的长宽以及网状裂缝的面积和块度完成路面裂缝图像的特征提取。最后,结合实际路段裂缝图像的处理分析结果,证明了本文的算法对路面裂缝图像的识别和提取具有良好的实用性和可行性。综上所述,本文提出的基于图像处理技术的路面裂缝自动化检测方法,具有自适应性强且检测效果佳的特性,为路面裂缝检测体系的深入研究提供参考。