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关键词： 数字图像处理   信息与计算科学   实践教学   考核方式  

摘要： 《数字图像处理》是信息与计算科学专业一门专业核心课。本文根据信计专业本身的特性、课程体系设置和教学目标,结合近四年来的教学实践,从教材和教学内容、方法和实践教学及考核方式等方面对信息与计算科学专业《数字图像处理》课程教学进行了探讨。

关键词： 比色测温   CCD摄像机   数字图像处理   温度标定  

摘要： 温度是表示物体冷热程度的物理量,温度的测量与国防、军事、科学实验和工农业生产息息相关,所以测温在很多控制系统中尤为重要。然而传统的测温仪器大多都只能测量单点的温度,不能反映整个温度场的分布。基于彩色电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)图像传感器的温度场测量技术是一种新型测温方法。它综合利用图像检测技术、数字图像处理技术和辐射测温技术,具有所有非接触测温法的优点,并能够快速、准确的进行高温温度场的测量,因而成为高温检测领域的研究热点之一。本文根据彩色CCD图像传感器的温度场测量技术,设计了一套基于彩色CCD的高温测量系统。详细研究了辐射测温的原理及方法,CCD工作原理及彩色CCD的温度测量原理,比色测温法测量温度的测量原理,用曲线拟合的方法温度标定。首先利用RGB图像数据分量在高温目标辐射图像中的表现形式不同的特性,建立高温目标识别方法并建立数学模型。通过对相关设备的性能及参数的对比,以曝光速度较高的超高速摄像机为基础,设计搭建了高温测量系统装置,并开发了高温目标辐射图像处理及温度模型标定等功能的软件。最后利用黑体炉对所建立的高温测量装置进行标定及误差分析,根据不同的快门速度所对应的温度与RGB灰度值的关系,建立了温度与比色值的数学模型,标定后又进行了温度测量及误差分析。

关键词： 布匹瑕疵检测系统   图像校正   竖直积分   中值滤波  

摘要： 随着中国经济的发展由快速增长转变为趋于稳定,纺织行业的竞争也日趋激烈.各纺织工厂都面临着降低生产成本,提高产品质量这两大问题.目前国内部分工厂已经开始在生产中使用自动化的布匹瑕疵检测设备.进口设备虽然检测效果良好,但高昂的价格让许多厂家望而却步;而国内生产的检测设备又因为应用范围有限,不能够满足实际应用的要求.对于经编设备纺织中的瑕疵检测,本文提出了一种基于图像畸变校正的瑕疵检测算法.首先我们对每个相机做一次模板畸变情况的记录,通过记录该相机下黑条模板的畸变情况,可以获得该相机固定的畸变信息.然后利用模板所确定的相机畸变信息,对所采集的布匹图像进行畸变校正,并对含有布匹边界的图像,在边界处做类似的边界校正.最后对校正后的图像进行瑕疵检测.瑕疵检测包括三个步骤.第一步对获得的布匹图像沿着竖直方向积分,得到一个一维数组;第二步对该一维数据进行一次中值滤波;第三步用中值滤波后的数据减去沿竖直积分获得的一维数据得到一个差值数组;再对差值数组进行高斯滤波,最后依据滤波后的数据进行瑕疵信息的判断.基于上述经编布瑕疵检测算法,我们在VC6.0的环境下,基于MFC开发了经编布瑕疵检测系统.该系统可以运行在Windows XP/7及以上操作系统下,并可以应用于多种经编设备,实现对经编类布匹瑕疵的实时检测.从工厂试用的效果看,该系统具有检测速度快,检测率高等特点,已经可以满足经编类纺织行业瑕疵自动检测的需要.

关键词： 计算机视觉   数字图像处理   波磨   块擦伤   机器学习   背景建模  

摘要： 摘要：传统的钢轨擦伤检测主要依赖于人工巡道检测,这不仅效率低下成本高,而且基本上每个工人都需要负责几十公里的地段。这样在长距离的重复性工作的情况下漏检的概率就相当大。自动化、智能化的轨道检测技术是铁路工务部门的迫切需求。基于计算机视觉的数字图像处理技术的钢轨擦伤检测算法研究不仅解决了由于人工视觉疲劳导致的漏检的情况,而且检测效率大大提高。往往一台计算机能够实现上千公里的检测任务,大大节约了检测成本。本文需要解决的钢轨擦伤主要分为两大类：波磨和疤痕擦伤。对于波磨检测,本文基于车载轨道巡检系统采集的轨道图像和波磨的形态学特征,提出了基于局部频域特征分析的波磨图像检测方法。首先,应用基于位置加权的钢轨定位算法提取准确的钢轨区域图像。然后,分析并抽取钢轨图像每一列傅里叶变换的能量特征形成特征向量,并采用训练好的有监督机器学习算法SVM对抽取的特征向量进行分类预测,以判定该列是否为波磨线。最后,根据每一列的检测结果判定连续的波磨区间以判定该钢轨图像是否具有波磨现象。对于块擦伤检测,本文主要结合传统视频帧中运动前景检测的背景建模算法。将钢轨图像分割成若干段,将每一段对应于视频中的一帧,整张钢轨相当于一个短小的视频帧序列。本文主要借鉴与ViBe算法的思想但采取不同的特征,同时加入了更加合理的预处理方法。实验表明,基于局部背景建模的钢轨擦伤检测算法的性能高于传统方法,取得了良好的检测效果,同时它还能推广到其他的缺项检测的实际应用中。

关键词： DSP   CCS   数字图像处理   字符识别  

摘要： 本系统(DSP)TMS320VC5509A应用图像处理和字符识别技术,拟实现对一张图片中单个字母与数字的识别、一行数字与字母的识别、多行数字与字母的识别、在同一行中字体大小不一的字母与数字的识别,以及部分汉字的识别等文字信息的处理和识别,并以可编辑的形式输出.

关键词： 桥梁健康监测   数字图像处理   机器视觉   位移监测   动力特性识别   索力监测   环境影响分析  

摘要： 桥梁结构健康监测致力于监测桥梁结构的环境及工作参数,观测结构的静动态特征并进行结构状态和安全评估,给出有指导意义的结构检查和维护建议。在一套桥梁健康监测系统当中,需要安装不同类型的传感器来连续获取桥梁结构的各项物理参数指标,并运用数据驱动的结构状态评估方法对桥梁的性能和安全状况进行诊断及预后。传统的传感监测方法在实际桥梁健康监测当中已经暴露出了耐久性差、测量精度低、采样频率低、安装使用不便、易受电磁干扰等诸多问题。桥梁健康监测领域需要新的监测技术来解决这些问题。本文结合机器视觉技术与传统的土木工程监测方法,构建了一套基于机器视觉的桥梁健康监测与状态评估体系,并对其本身性能进行了评估。主要的研究工作如下:(1)给出了桥梁健康监测的基本内容与研究重点,阐述了现阶段结构健康监测领域的热点问题以及关键监测技术,研究了基于机器视觉的传感技术与方法在土木工程结构健康监测领域中的应用进展,并给出了本文的研究思路。(2)分别提出了基于灰度模板匹配算法、基于颜色模板匹配算法和基于均值漂移追踪算法等三种机器视觉多点结构动态位移监测方法。通过实验室框架振动试验与传统的磁致伸缩位移传感器进行对比验证,验证了三种方法对于位移测量的准确性、可靠性和稳定性。并对三种方法进行了评估,给出了在实际桥梁监测中运用各种方法的建议。通过现场实桥的移动荷载试验进一步验证了基于灰度模板匹配算法的多点结构动态位移监测方法的可行性和准确性。(3)运用基于机器视觉的多点结构动态位移监测方法对实验室中模拟桥面板的简支梁和模拟桥塔的竖杆进行振动监测和动力特性识别,并与传统的加速度传感器方法进行对比,验证了本文提出的方法在结构振动监测和动力特性识别方面的可行性和准确性。(4)将基于机器视觉的多点结构动态位移监测方法与材料力学基本理论相结合,提出了基于机器视觉的钢缆索索力监测方法,在实验室的万能试验机上对三种不同类型的缆索试样(钢筋、钢丝绳及平行钢绞线束)进行了张拉试验和索力监测,与万能试验机的力传感器进行对比验证了本文方法的可行性和准确性,通过测量移动荷载作用下的拱桥缩尺模型上拉索索力进一步验证了本文方法的测量性能。(5)指出了在运用机器视觉测量方法进行现场应用时面临的各种环境影响因素,在实验室中模拟光线照度变化、相机倾角变化、大雾天气、风致振动和地面振动等条件,并考察了机器视觉系统在各个条件下的测量性能,对于各种因素的影响问题也提出了相应的解决方案,实验室试验验证了所提出的解决方案的可行性。

关键词： 数字图像处理   融合专业背景  

摘要： 数字图像处理作为一门发展迅速的综合性学科，被广泛应用于多个领域。该学科涉及的知识门类众多，比本科教学中的其他理工科类学科所涉及的知识门类都要多。如何让数字图像处理的教学更加贴合不同专业学生的实际知识储备情况和未来就业需求，显得尤为迫切。教学实践表明，与学生专业背景相融合的教学方法，能够因材施教，提高学生的学习兴趣，找到与其他学科的结合点，更加明确学习目标，进一步激发学生的学习动力。

关键词： 数据采集   数字图像处理   Halcon   膨胀   腐蚀   UI  

摘要： 在现实生活中,许多地方水表数据采集是完全依赖于人力操作,这种水表数据采集方式会因人的精神状态、心理波动、疲劳程度导致降低抄表员抄表的效率低、数据采集精度不高,并且后期数据的入库、统计等也会花费大量的人力物力。为了提高水表数据采集和统计效率,提高采集精度,节省人力成本。本文基于数字图像处理技术和网络技术研发了基于图像处理的水表管理系统。公司指定人员或者用户只需使用智能手机把水表图像拍摄下来通过网络发送到自来水公司指定的相应邮箱即可,自来水公司后台数据处理系统会自动对用户传来的水表图像定期下载,并及时进行处理和分析,从中提取用户信息和用水量信息并将其存储到相应的数据库,根据所得实际数据生成相关的数据表,汇总有用有价值的数据。通过上述的用户用水信息采集方式将会大大提高水表数据的采集效率,也在一定程度上节省了自来水公司的人力成本。本文采用了成熟的机器视觉软件Halcon作为水表表盘图像数据处理系统的开发,并使用了比较成熟的数字图像处理算法,如数学形态学上的膨胀、腐蚀、开闭操作等,这在很大程度上提升图像处理的便捷度。对于系统前端UI的设计,采用微软公司的.Net平台环境选择C#语言作为开发语言,这样可以有效的创建一个易于被接受的可视化窗口,对于管理工作效率的提升会比较显著。软件主要实现了邮件收发、人工处理、系统预警、系统登录管理基本满足了自来水公司的管理要求。

关键词： AGV   标示符   机器视觉   数字图像处理   PID   模糊控制   卡尔曼滤波器   避障   信息融合  

摘要： 随着社会科学技术不断发展进步,传统仓储物流系统面临着现代化改造升级的压力,AGV (Automated Guided Vehicle,自动导引车)作为高效、稳定、安全的自动化运输手段,在取代传统人力运输方式的进程中起着举足轻重的作用,直接影响企业物流成本与核心竞争力,具有非常重要的现实指导意义。本文结合现代仓储物流系统实际需求,设计完成了一套基于视觉标识符进行自动导引、自动避障的AGV导航系统。首先,论文提出AGV整体设计方案,从采集层、运算层和响应层三个层次详细说明AGV导航系统的组成模块以及各模块的功能,介绍AGV框架设计思想。其次,AGV的定位技术在导航系统中至关重要,本文通过设置二维导航标识符,利用数字图像处理技术,提出一种基于机器视觉的AGV标识符识别算法,从视觉传感器的畸变校正、曝光白平衡自动调节、形态学处理和标识符内容识别等角度详细介绍了导航标识符识别流程,实现AGV位姿识别。然后,以设置虚拟目标点的方式,将AGV位置偏移量与角度偏移量转化为单输入变量,采用单输入PID控制系统实现本文控制算法,并对其进行实验测试。为进一步提高控制算法的性能,引入了模糊控制概念,从模糊语言变量、隶属度函数和模糊规则三方面讨论了模糊控制器设计过程,通过Simulink进行软件仿真,给出了实验结果的分析。之后将模糊PID控制器应用在AGV控制系统中,并给出其与传统PID控制器的对比实验结果。同时,为解决定位系统识别噪声问题,引入卡尔曼滤波器对AGV定位进行优化,提高AGV控制系统准确率与稳定性。最后,采用K／N信息融合规则对红外传感器多周期检测结果进行融合处理,提高传感器的识别准确率,并根据多传感器检测结果对障碍物进行数字化建模,针对不同障碍物模型给出相应避障策略。

关键词： 数字图像处理   去模糊算法   正则化模型  

摘要： 相机拍摄时虚焦或抖动等因素导致图像模糊是非常常见的问题。不管是从理论上还是从实际应用的角度来看，对模糊图像的复原都是图像处理工作中最有趣和最重要的环节之一。虽然这种算法的研究可以追溯到70年前，但是直到现在模糊图像复原效果还有很大的改进空间。目前已有的去模糊模型，包括基于最大后验概率框架的方法、基于变分贝叶斯的方法和基于边界预测模型的方法，其框架都分为两个部分，其一是数据项，即对图像模糊形成过程进行建模;其二是正则化项，通过对图像先验信息的刻画，解决去模糊问题的不适定性。去模糊模型中数据项用于合理地建模图像模糊过程。现有的大部分模型都假设模糊图像是均匀模糊核与清晰图像卷积的结果。但是目前很多研究，都已证实真实的模糊图像，如散焦、相机抖动造成的模糊图像，大部分都属于非均匀模糊图像，并在此基础上提出了一系列的模糊模型来模拟该过程。但是较少有方法能在保证精确模拟非均匀模糊的同时考虑到模型的复杂度。图像去模糊问题属于逆问题，由于解不满足唯一性，是不适定问题。解决问题不适定性的有效途径是在图像处理中引入关于图像先验的信息。最具代表性的图像先验模型是正则化几何建模方法。现有的去模糊方法中广泛应用的正则化模型容易导致大量的细节纹理信息的损失，导致去模糊结果不够自然。此外，正则化模型中众多参数需要手动调试，容易导致参数选择结果不准确和计算复杂度过高。图像盲去模糊方法，可以分为模糊模型估计和根据估计出的模糊模型复原出清晰图像两个步骤。而已知模糊模型并以此估计出清晰图像的步骤我们称为非盲去模糊方法，所以非盲去模糊方法为盲去模糊方法的一部分。很多关于图像去模糊的研究都是从非盲去模糊方法的研究起步，以盲去模糊为目标。本文的研究工作也将采用此策略。　　本研究主要内容包括：⑴基于加性卷积模型（ACM）的非均匀模糊图像非盲复原方法。提出ACM来改善传统的非均匀模糊模型泛化能力不足的问题。ACM有下述三个显著优点。首先，ACM能精确模拟多种非均匀模糊，并且易于嵌入到去模糊算法中;其次，ACM中滤波器可以用一组基滤波器替代，其数量与ACM的计算复杂度成正比，同时我们提出一种基于主成分分析的方法学习这些基滤波器;另外，相比于现有的一些方法，ACM计算复杂度和内存占用较低，使非均匀模糊图像复原效率有显著提高并避免了现有的很多非均匀模糊模型对应用平台的限制。最后，我们提出一种基于ACM的非均匀模糊图像非盲复原方法，验证了ACM在去模糊算法中起到的重要作用。⑵基于梯度直方图保持模型的非均匀模糊图像非盲去模糊方法（PGHD）。本文提出的基于ACM的非均匀模糊图像非盲复原方法中采用了TV正则化项，提高收敛速度的同时难免导致图像细节的过度平滑以及去模糊结果中伪迹存在。因此，我们提出一种PGHD方法，该方法利用PGH有助于恢复去模糊图像中细节纹理的特点，结合非局部中心化稀疏表示模型，能较好的保留图像中细节纹理并有效去除图像去模糊过程中产生的振铃和噪声，有效提高了非均匀模糊图像复原效果。⑶基于广义加性卷积模型（GAC）的非均匀模糊图像盲复原方法。相比上述的非盲去模糊问题，盲去模糊问题更具有现实意义。而如果将本文提出的ACM用于非均匀模糊图像盲复原的话，需要不断更新基滤波器及其系数矩阵，很难发挥优势。基于ACM框架，我们建立一种GAC模型精确模拟相机抖动模糊过程。GAC继承了ACM泛化能力强、计算复杂度和内存占用低的特点，同时更易于嵌入非均匀模糊图像盲复原工作。其次，我们证明了将相机动作路径分解为最少数目的切片型子路径和纤维型子路径的混合能最大程度上降低GAC的计算复杂度。为此，我们提出一种贪心算法来合理分解相机动作路径。最后，我们提出一种基于GAC的非均匀模糊图像盲复原方法，验证了GAC在非均匀模糊图像盲复原中的贡献。⑷正则化项自适应的非均匀模糊图像盲复原方法。本文中提出的非均匀模糊图像复原模型中正则化项参数都依赖手动调整的方式，而不同的自然图像服从的先验分布不同，对应不同的正则化项参数。手动调整工作量过大，且随机性较大，无法保证找到最优参数。对此，我们提出一种参数自适应的图像梯度正则化项，在此基础上提出一种基于最大后验概率框架的非均匀模糊图像盲复原方法。实验结果表明，基于自适应梯度先验模型的非均匀模糊图像盲复原方法可以有效提高算法运算效率和复原图象视觉效果。