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关键词： 织物耐光色牢度   数字图像处理   颜色校准   专家系统   蓝色羊毛标准  

摘要： 针对传统的纺织品耐光色牢度评级方法耗费人力物力,费时,灵活性、再现性差,已无法适应如今高效、批量的织物外观质量检测等问题。本论文以高分辨率平板扫描仪与计算机结合为硬件基础,利用颜色信息科学、数字图像技术、专家系统建立等技术为软件基础搭建一套专门用于织物耐光色牢度客观评级系统。本文主要研究内容为颜色校准模型建立,织物数字图像的像素点颜色提取及图像颜色表征,以及基于耐光色牢度国际标准的蓝色羊毛标准的耐光色牢度评级模型的建立。在颜色校准部分,利用最小二乘法,以Colorcheck 140色标准色卡为基准,利用测得的数字颜色信号RGB值与分光光度计测得的CIE标准观察者颜色值CIE1976Lab值,建立RGB-LAB非线性模型,该模型为耐光色牢度评级系统的颜色校准模型。对模型的校准结果进行相关性分析,以及DE色差值分析。结果显示,校准模型具有较好的颜色校准能力。在织物数字图像颜色提取和图像颜色表征部分,利用颜色模块分析等技术,定义影响扫描仪采集到的织物数字图像总体颜色的奇异点,去除奇异点,去除表示纱线空隙的点,同时对织物图像的整体颜色进行从RGB计算,校准到CIE1976Lab颜色空间中。为建立耐光色牢度评级模型,利用上述织物数字图像颜色方法,得到蓝色羊毛标准各级别CIEDE2000色差值及CMC色差值。比较两组色差值,选择结果更合理的CMC公式。并通过曲线拟合、神经网络、模糊数学建立以色差值与等级的耐光色牢度评级模型。最终,利用所建立的系统对282块采用国家标准评级方法已经评等级的试样进行评级。主客观比较结果显示,虽然匹配程度不理性,但通过数字化的方法替代人眼对颜色进行评判是可行的,若要达到与人眼更为精确的匹配,还需要更多的工作。

关键词： 研究生   教材   数字图像处理  

ISBN: (纸本)9787302315315

摘要： 本书重点介绍作者最新研究成果，主要内容包括：(1)介绍国内外最新研究状况，重点揭示依然存在的主要科学问题；(2)对手势跟踪中的关键问题进行建模；(3)介绍四类典型的三维手势跟踪方法：基于分析-合成技术的手势跟踪方法、基于手势识别的手势跟踪方法、基于MonteCarlo理论的手势状态估计方法；(4)介基于贝叶斯滤波理论的手势状态估计方法；(5)粒子滤波跟踪器；(6)特征提取。最后，探讨跟踪方法的评价问题。

关键词： 应用   软件   数字信号处理   Matlab   数字图像处理  

ISBN: (数字)9787302326557 ISBN: (纸本)9787302326557

摘要： 本书将介绍MATLAB在电子信息工程方面的函数速查，内容主要包括MATLAB的基础知识及常用数字信号处理工具箱、通信信号处理方面的MATLAB函数速查、语音信号处理方面的MATLAB函数速查、数字图像处理MATLAB函数速查。全书共3部分：第一部分：MATLAB的基础知识及基本应用；第二部分：信号处理与通信的MATLAB函数第三部分：数字图像处理方面的MATLAB函数……

关键词： 数字图像处理   特征提取   Zoophycos遗迹化石   沉积环境  

摘要： 除了和实体化石一样具有的确定相对地质年代、划分和对比地层、重建古环境、古地理和古气候的功能外，遗迹化石还具有独特的理论意义和应用价值。遗迹化石特征的参数化不仅是遗迹化石鉴定、识别的主要标志，也是利用遗迹化石进行岩石单元成因环境精确解释、沉积环境分析、层序地层学研究的重要依据，更是遗迹化石三维可视化必须的重要参数。　　本文从数字图像处理与分析、图像模式识别技术的角度，研究遗迹化石数字图像的颜色、形状、结构、纹理等特征参数的提取、计算机自动识别的技术方法，从而为遗迹化石数字化建库及计算机自动鉴识提供基础技术支撑，也为恢复造迹生物活动空间——遗迹化石的三维成像提供必要数字参数，是遗迹化石三维成像的基础前端。　　Zoophycos遗迹化石的研究历史悠久，分布广，并且在我国华北太原组有大量的Zoophycos遗迹化石发育。故本文以华北太原组Zoophycos遗迹化石为对象进行研究。　　本文主要做的工作进展：　　1.华北西南部下二叠统太原组Zoophycos遗迹化石的组成、形貌特征描述;2.对太原组Zoophycos遗迹化石图像的特征提取用到的数字图像处理方法的总结;3.针对不同的遗迹化石图像给出不同的预处理序列组合以达到化石图像特征增强的最佳效果;4.分别对层面和剖面上的遗迹化石图像从形态、纹理特征两大方面提取参数;5.建立典型Zoophycos遗迹化石特征参数集;6.对典型Zoophycos遗迹化石图像提取特征参数初步进行模式识别尝试。

关键词： 数字图像处理   MATLAB   GUI   铜扁线  

摘要： 铜扁线是电机、变压器等工业制造必不可少的材料,用连续挤压设备生产铜扁线是近几年才出现的新工艺。在连续挤压生产过程中,由于原材料(铜杆)、挤压设备、挤压工艺以及生产环境等因素,铜扁线表面可能出现气泡、氧化、划痕等不同类型的缺陷,影响产品质量。而对这些缺陷的传统检测方法是,对已经下线的产品采用人工目测抽检,这种做法劳动强度大,效率低,准确性差,不能全面反映铜扁线表面的质量。对于在线生产的制品,采用触摸目测的方法,准确性更差,劳动强度则进一步加大,并且容易受人为的因素影响。总之,传统检测方法越来越不能适应现代工业生产对铜扁线产品质量的要求。 本文旨在开发出一种把计算机视觉技术和数字图像处理技术相结合的连续挤压铜扁线表面缺陷的在线识别设备,来进一步提高铜扁线产品质量。 本文的主要工作包括三部分： 1、根据研究的具体要求,设计了铜扁线表面缺陷识别系统的整体方案,选择了符合要求的硬件,并确定了识别系统的软件开发环境。 2、利用高速相机拍摄由连续挤压工艺制成的铜扁线表面图像,并将采集到的图像进行数字图像处理。使用基于数字图像处理技术的坐标轴投影识别法判断缺陷,并初步验证了数字图像处理是一种有效识别铜扁线表面缺陷的方法。 3、应用MATLAB软件制作了简洁明了易操作的识别铜扁线表面缺陷的GUI图形用户界面。 本文的意义在于设计了一种自动识别铜扁线表面缺陷的方法,并将缺陷检测提高到精确量化识别的水平,减少传统检测方法中对人工检测的依赖。这种方法在仍使用人工识别缺陷的铜扁线生产领域拥有良好前景。

关键词： 力学性能   数字图像处理   对比度增强   梯度阈值法   精度  

摘要： 随着国家建筑基础设施行业的迅猛发展，混凝土构造物在早期以及后期运营中经常会出现裂缝等病害，且当这些病害进一步发展就可能危害到整个建筑物的结构安全。因此，分析混凝土建筑物产生裂缝等病害的原因，并能够及时监测到这些病害加以分析，然后提出合理的方案进行裂缝处理，这已经是整个建筑工程界需要面临和解决的问题。 本文首先经过大量的室内试验对混凝土基本力学性能的研究分析得出，混凝土的28d龄期是其的一个重要的力学性能分水岭，混凝土性能28d前的各力学性能波动性都较大，这时的混凝土容易产生早期裂缝病害，而之后其性能趋于稳定。 由于混凝土构造物具有体积大、跨度远等特点，因此，传统的单一的人工目测法无论是效率还是精度都已经无法满足目前建筑行业的需要，随着光学、数学、物理学特别是计算机科学的迅速发展，将基于计算机数字图像处理技术引用到建筑工程中来，这给建筑工程界对混凝土裂缝检测的实时性、精确性，并为其及时提出合理的处理方案带来了很大的变革。 其次，本文基于数字图像处理对构造物裂缝宽度特征进行了相应的勘测和研究。先是让图像采集系统采集相应的图像，然后对采集到的图像进行平滑、锐化、对比度增强等预处理。并结合图像的边缘检测与提取的传统的边缘算子，利用改进的梯度阈值法检测裂缝的边缝，能够把边缘细分辨明到单个像素的准确度。而且本文对传统的重心算子亚像素提取法进行了探讨，并应用于裂缝边缘的抽取分析里面，得到了小数级像素的边缘点坐标，从而提高了裂缝检测的精确性。 最后，通过将得到的图像的宽度跟方差进行了计算。文中还提出了由左右边缘求裂缝宽度和水平尺法求裂缝两种测量裂缝宽度的新方法，其计算精度均得到了实验验证，并且介绍了如何用C++语言程序对混凝土裂缝图像检测进行了软件设计，实现了混凝土裂缝智能监测系统的研究。

关键词： 胶囊   缺陷检测   数字图像处理   OpenCV  

摘要： 缺陷检测是计算机图像和视觉领域中的一个重要应用，缺陷检测主要是指对物体表面的缺陷进行检测，包括缺口、划痕、色斑等。目前的缺陷检测技术已经可以运用到实际生产当中，根据生产要求可以设计相应的检测软件，根据对目标产品质量的要求，自动检测并分离出不合格产品，代替人工识别，提高生产效率。 利用机器视觉代替人的视觉可以提高效率，甚至在有些方面能获得更高的准确度。本检测系统主要利用机器视觉中的数字图像处理的技术，常用的图像处理方法有复原、图像增强、压缩编码等。随着技术的不断发展成熟，数字图像处理在许多领域得到广泛应用。如生物医学工程、机器人视觉、工业检测、军事制导等，使图像处理成为一门蓬勃发展、前景远大的新型学科。OpenCV是一个计算机视觉库，具有跨平台性，它封装了机器视觉，包括数字图像处理方面的许多常用算法，涵盖了一系列数字图像处理的操作，如图像提取、分割、边缘检测、膨胀、腐蚀、二值化等，在这些操作的基础上我们进一步设计算法，来实现对相应目标的检测。 本文的目标是设计开发一个胶囊缺陷检测系统，并集成于胶囊检测机上，胶囊生产完成后，通过此机器，检测软件控制机器对胶囊进行拍照，并由我们设计的算法来判断是否含有缺陷，缺陷类别以及最终能否满足要求，对于不合格的胶囊，机器将启动分离程序将其与合格产品分离，从而保障了产品的质量。 与其他表面检测相比，本次设计研发的胶囊检测系统具有如下特点，第一，图样的采集使用了双相机，其中一个是彩色高清相机，另一个是红外相机，两个相机配合，既可以检测出物体表面细微的瑕疵，又可以发现胶囊套合区内部的缺陷。第二，由于胶囊是圆柱形物体，360度方向均需要检测，而且体积小，生产数量大，基于上述情况采用了多路检测的方法来提高效率。

关键词： 织物疵点   织物起球   织物组织   Gabor   小波变换   规则带   遗传算法   局部二进制   主成分分析   支持向量机  

摘要： 为了提高纺织工业产品的可靠性以及重现性，对织物外观特征进行客观评价起着越来越重要的作用，比如疵点、起球、组织结构、色差以及粗糙度等等。本文采用数字图像处理技术开展对织物疵点自动检测和分类、织物起球客观评级体系以及织物组织结构识别及分类等三个方面进行了基础理论的研究，所取得的主要研究成果为： 1.提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采用改进的Gabor滤波方法，选出最优滤波结果，进行高斯平滑，确定出正常织物图像的两个阈值门限，进而分割出织物的疵点图像；其次采用形态处理学的处理方法对织物图片进行检测；最后采用了多尺度小波检测的方法，检测最终结果。 2.提出一种基于局部二进制模式与Tamura纹理特征方法相结合的织物疵点分类算法。该算法主要完成的任务是对织物特征向量的提取，局部二进制模式从局部或像素邻域描述纹理的特征，Tamura纹理特征方法从全局描述疵点纹理特征，两者结合能更好的描述疵点纹理特征。完成特征向量提取后，选用共轭梯度BP算法来处理特征向量。共轭梯度BP算法收敛性较好，提高了训练速度和训练精度。实验结果表明，提出的算法对疵点较高的分类准确率。 3.印花织物分为周期印花织物和无规则印花织物，在周期印花织物检测中，基于织物图案信息的周期性，规则带通过设定移动窗口，计算移动窗口的能量和方差，以无疵点的织物图像的能量和方差作为阈值，由计算的能量和方差值来检测疵点。在无规则印花织物检测中，通过遗传算法选择Gabor滤波器的参数，最优参数构造的Gabor滤波器匹配最佳检测织物纹理，从而提取织物的有效信息，达到分割织物疵点的目标。 4.基于二维离散小波变换和局部二值模式的织物起球客观评价方法。起球特征向量是由提取小波分解后尺度4-6的细节子图像在三个方向（水平、垂直、对角）上的小波能量值和将小波重构尺度3-6细节子图像的重构图进行LBP变换提取其特征值组成。特征值经过归一化处理后通过主成分分析（PCA）来降维，处理后的特征值作为支持向量机（SVM）的数据输入为织物起球等级分类。 5.提出了一种自动及实时的分类方法分析三种机织物即平纹，斜纹和缎纹组织。首先，用灰度共生矩阵和Gabor小波方法提取特征值。用主成分分析方法处理纹理特征向量获得最小冗余及最大主成分的特征向量。在分类过程中，应用概率神经网络分类三种基本机织物。实验结果表明有快速的训练速度的概率神经网络分类器能够精确及有效的分类机织物。比较灰度共生矩阵和Gabor小波两种方法，融合两个特征向量获得了最好的分类结果（95%）。

关键词： 机器视觉   汽车仪表检测   数字图像处理   仪表检测系统  

摘要： 本文完整的阐述了汽车仪表的视觉检测方案，对当前仪表检测中出现的问题进行了深入的理论分析，是一个贴近实际应用的课题。本文涵盖了仪表检测的系统构成、检测中的图像处理算法、检测的配置与流程和最终的实现方法，比较全面的研究了汽车仪表检测系统的各个部分。 图像处理算法是本文的重点。图像预处理算法对图像灰度、分辨率进行调整，提高了图像处理的稳定性；针对仪表检测的图像校正算法可以准确的修正由于仪表装卡所带来的检测项位置误差，算法使用双轮廓匹配。之后分类研究了相关图像处理算法的理论和具体实现，包括指示灯、八段码、指针转角、段式灯、图像匹配等，其中灯颜色匹配、八段码分割与识别流程、基于刻度的指针转角识别方法、针对性的图像匹配是重点。每一个检测项所需要检测的内容都是仪表生产商的实际检测需求。图像处理方案是在经过大量的实际应用总结后提出的，具有较多创新的检测方法，对于提高仪表检测效果具有实际意义。 同时作为一个完整的视觉检测方案，本文对整个汽车仪表检测系统做了详细的分析。包括仪表的控制方法、相机的选型、检测台的相关设计和上位机软件等。本课题研发软件的易用性是一个亮点，这体现在配置信息的配置过程和软件使用上，配置过程中具有对灯颜色、指针转角等检测项检测参数的自学习功能。对于仪表的检测参数和检测过程使用配置文件进行描述，配置文件结构合理，可以使用文本编辑器根据需求变动直接修改。为了提高仪表检测的效率，仪表检测流程具有高并行性，发送命令、图像采集、图像处理、结果分析等流程均为独立计算线程。检测项目支持连续帧模式，不同检测组之间支持时序约束，对流程控制的策略做了详细的分析。本文最后叙述了软件整体的架构和一些具体的实现细节，包括程序中的一些抽象，多线程的设计和数据库的概念设计。 本研究对于从事仪表视觉检测工作的相关人员具有启发性和借鉴意义，也是工厂自动化检测的一个典型应用。

关键词： DSP   图像处理   图像分割   木材缺陷   MATLAB  

摘要： 如今DSP技术的在图像处理方面的广泛应用,为图像处理技术提供了更好的技术,以DSP为核心的数字图像处理技术也将成为未来图像处理的趋势,因此本文目的是将木材缺陷图像处理结果在DSP上进行实现。 (1)通过对图像处理知识,木材缺陷知识以及DSP技术的知识引出本文应用的算法。本文运用区域生长法和支持向量机相结合的方法来对缺陷部分进行图像分割,改进后的方法与用区域生长法分割和SVM分割图像比较,其效果更为明显,分割部位更为准确。 (2)木材缺陷图像处理的核心部分是缺陷的分割,为了使分割的效果以及方法更加简单,本文对缺陷图像进行了边缘化处理,应用拉普拉斯算子对图像边缘化,使缺陷部分一目了然,使分割部分清晰,便于对比。 (3)木材缺陷系统的最终目的是将缺陷的特征和种类识别出来,对此本文首先要找出相应合适的分类方法,通过分类实验将结果呈现出来。对分类结果进行分析,减小其分类误差。 (4)对DSP芯片的性能进行深入的了解,尤其是本文所采用的芯片C6201,对芯片的具体内部结构和基本外设等进行研究,对其中央处理器等核心部件进行知识介绍,对芯片的使用方法及范围进行了解,增加核心部分的硬件知识。 (5)论文通过DSP系统进行算法实现时,先在MATLAB环境下对算法进行实现,然后将算法移植到DSP系统中。通过对DSP系统的研究,了解了整个系统的组成以及工作方式及流程。对系统实现中可能存在的问题进行了阐述,及给出了一定的处理方法。系统处理的图像效果较为满意。