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关键词： 纱线条干均匀性   数字图像处理   纱线细节   维纳滤波   阈值分割   形态学运算  

摘要： 为了克服电容式条干仪测试法对测试环境的要求苛刻，且存在电容容口平均效应等弊端，本文提出一种基于图像处理方法检测纱线条干均匀性的方法。 实验中，首先采用MRS-4800M48U型扫描仪和Motic SMZ-140型视频显微镜采集纱线图像，并依次对采集到的纱线图像进行滤波预处理、阈值分割和形态学开运算处理，最后基于处理后的纱线图像检测纱线直径值、CV值和纱线的细节等。通过比较纱线直径的变化，不同片段长度的纱线CV值大小，细节的分布情况等因素探测纱线的条干均匀性。在整个纱线图像采集、纱线图像处理以及纱线条干均匀性检测过程中，本文主要有以下结论： (1)使用扫描仪和视频显微镜采集纱线图像时，为了使采集到的纱线图像足够清晰，能达到识别要求，扫描仪和视频显微镜应尽量选取高分辨率和高放大倍数。经过多次试验比较，本文最终选取扫描仪的分辨率为3810dpi，选择视频显微镜的放大倍数为40倍；采集图像时，选用视频显微镜自带光源作为拍摄光源，比选择自然光和日光灯做为光源所采集的图像质量更稳定；在调节视频显微镜的焦距时，使纱线在背景以上15mm时，能很好地突出纱线，淡化背景，采集的图像更易处理。 (2)纱线图像处理质量直接影响后续纱线条干均匀性检测的准确性。针对采集的纱线图像中有噪点和细长毛羽问题，本文首先采用二维自适应Wiener滤波对图像进行滤波预处理，尽可能地去除纱线中的噪声和细长毛羽，通过比较发现，选用滤波窗口大小为45像素×45像素和65像素×65像素分别对扫描仪和视频显微镜采集的纱线图像进行预处理时效果最佳，处理后的纱线图像中已基本无噪点和细长毛羽；为了进一步增加纱线主干与背景的对比度，提取出纱线主干信息，本文采用大津阈值法(Otsu)继续对纱线图像进行分割处理，分割结果表明，除了少数的毛刺和小点，大津阈值法能很好地将纱线和背景分离开来，纱线边缘更清晰；最后，本文选用形态学开运算对阈值分割后的纱线图像进行处理，以消除图像中的毛刺和小点，实验中发现，选用半径为6和10的圆盘结构的结构元素对纱线二值图像进行处理得到的效果最佳。 (3)本文提出的数字图像处理方法检测出的纱线直径与理论值非常接近，最大误差在3%以内；检测出的纱线条干CV值准确率较高，而且选取的检测片段长度增长，检测出的CV值有变小趋势；本文将纱线的细节检测结果与直径偏差波谱图进行对比，发现纱线的细节处对应直径波谱图的波谷位置。 (4)为了给用户提供一种友好的交互方式，本文将纱线条干均匀性检测的图像处理与测试过程设计成纱线条干均匀性检测界面系统，通过界面系统可以更方便直观地检测纱线条干均匀性。

关键词： BARCODE识别   OMR识别   数字图像处理   图像清晰度   图像增强  

摘要： 随着社会的进步，计算机信息技术逐步应用在国家的各类考试中。目前的考试试卷上的题目一般是由两部分组成，一是客观题；客观题部分基本上采用的方式是选择题，对于客观题的评阅一直采用OMR（光标阅读机），评分结果几乎没有误差，准确、高效；二是主观题；主观题重点考查考生的综合理解与表达能力，没有固定的评判标准，而且不同评卷老师有着不同的思维方式，某种程度上增加了控制主观题评卷误差的难度。为了解决这种情况，国内考试行业的一些考试服务公司开发了无纸化网上阅卷系统。该阅卷系统将考生的同一份试卷图像交由多个评卷老师分别进行评分，计算机评分管理系统对多个评卷老师的各自的评分结果进行管理，有效控制了评分误差。 无纸化阅卷系统的信息采集系统称为图像处理与识别子系统，该信息采集系统集图像处理、OMR技术、OCR技术、条码识别、智能识别等多种技术于一体，能够提供客观题成绩和清晰、切割后的256级灰度图像。因为数字图像处理技术具有很强的理论深度和应用价值，在国际上它也是非常热门的研究方向，但是将这些技术应用到到考试试卷处理中的研究还非常少，因为每一种考试答卷文档的有其具体特性，因此尽管某些技术实用性很强，但应用效果非常有限。 本文主要是将图像处理和识别技术应用在无纸化网上阅卷的试卷图像采集后的技术处理中。利用文档图像的数字处理技术研究考试中答卷文档图像，主要解决数据处理存储的效率、图像的质量分析、图像识别的应用等方面的突出问题。本文对文档图像处理子系统所需要的数字图像技术和智能识别进行了研究和算法设计，特别对图像处理与识别的模块设计与实现进行了详细的说明，包括软件框架设计、流程的设计、算法的设计、应用接口程序的设计，最终实现了文档图像处理子系统的研发和应用。本文设计的系统最大的特点在于图像识别的精准度和图像文件的存储安全方面优于国内其它公司的同类产品，尤其是将数字水印和数字签名技术引入到Jpg图像存储安全中。

关键词： FPGA   图像处理   嵌入式   MicroBlaze  

关键词： 数字水印   分数傅里叶变换   数字图像处理   灰色关联分析   混沌映射  

摘要： 随着信息技术、互联网技术的迅速发展，人们可以方便的进行数字信息的交换和传输。这虽然让人们的生活和工作更加便利，工作效率提高，但是带来了数字媒体的盗版。一些人为了谋取巨大的非法利益，在没有获得数字媒体作者授权的情况下，就随意拷贝和传播有版权保护的数字作品。而数字水印技术是数字媒体的版权保护和认证问题的一种重要方法，所以越来越受到研究人员的关注和研究。本文通过对数字水印技术、分数傅里叶变换等的研究和分析，分别提出了基于分数傅里叶变换的二值水印算法和基于分数傅里叶变换的脆弱水印算法。本文的主要内容如下： 1.分析了数字水印技术的定义、分类、基本原理，并分别对鲁棒性水印、脆弱水印、可见水印进行了详细的讨论和研究，介绍了几种典型的水印攻击方法和评价方法;2.详细研究了分数傅里叶变换的定义、基本性质，进一步讨论了离散分数傅里叶变换的数值计算，并进行数值模拟，研究了分数傅里叶变换在数字水印中的应用;3.通过对一种典型的分数傅里叶序列水印算法的研究和分析，进行仿真模拟，并分析了算法的优缺点，进而提出了一种基于分数傅里叶变换的二值图像水印算法。提取水印时，引入灰度关联分析方法。它的最大特点是对样本量没有严格的要求，不要求服从任何分布，计算量小，非常适合算法中频繁的进行计算的要求。进而通过对比实验，显示算法鲁棒性较强。 4.分析了分数傅里叶域频谱特点，结合图像分块原理和混沌映射的初值敏感性提出了一种基于分数傅里叶域的脆弱水印算法。通过仿真实验证明了算法具有良好的防篡改性。

关键词： 数字全息   横向分辨率   彩色再现像   噪声   数字图像处理  

摘要： 数字全息是传统光学全息与光电子技术、电子技术、计算机技术相结合的产物,随着计算机等硬件技术的飞速发展,数字全息也得到了前所未有的快速发展,其优势也日益明显。数字全息技术的应用受到越来越多的关注,其应用已涉及物体形变测量、粒子场测试、数字全息显微、防伪、三维图像识别、生物细胞检测,以及干涉测量、微小粒子检测、形貌分析、微小形变与缺陷探测、生物显微成像和记录运动物体状况等许多领域。本文的主要工作是： 概述了数字全息的发展历程及其主要研究内容。在提高再现像质量方面,列举了几种不同的方法,并说明了其各自的发展与特点。 基于的波动光学理论中的干涉和衍射,叙述了全息术的基本理论及同轴全息与离轴全息的基本原理,并进一步将数字全息的基本原理进行阐述,着重论述了数字全息的记录条件、最小记录距离、最大物光和参考光夹角等重要参数,阐述了数字全息的两种不同的再现方法——菲涅耳衍射积分数值再现法与卷积再现算法,给出了相关的实验数据与处理结果,指出了两种再现方法在理论基础上的不同和各自的特点及其所应用的不同场合。 阐述了无透镜傅里叶变换全息的基本原理及其与传统菲涅耳数字全息的不同点。将光纤引入实验中,得到了更为理想的点光源,便于实际应用。论述了相移技术的基本原理,指出结合同轴全息与相移技术,可以提高图像质量,得到更加清晰的再现像。详细叙述了利用波片进行相移的实验过程与结果,指出了相移技术的优点与不足,列举了其他的相移方法。 叙述了多波长叠加数字无透镜傅里叶变换全息术再现像分辨率的调整方法,在对全息图进行补零操作的基础上,提出了一种能够在不改变记录距离的情况下,利用三层零矩阵赋值叠加以实现彩色数字全息再现像的方法。在此基础上提出一种新的算法,能够实现任意采样的傅里叶变换全息的再现算法,可以仅对感兴趣的部分进行再现,节省计算时间,使多波长叠加彩色全息更加方便地应用于实际。 针对数字全息记录过程中的噪声对再现像质量的影响进行了论述,阐述了激光散斑噪声的产生原因、特点以及参数。根据激光散斑的特性,叙述了有效去除散斑噪声的同态滤波方法。结合同态变换与数字图像处理中相关的滤波器,使再现像质量得明显提高,散斑噪声的影响得到明显抑制。应用图像处理中缩放的方法,对红、绿蓝彩色再现像进行了叠加,无需补零操作即可获得彩色再现像,噪声也得到了一定抑制。

关键词： 石油钻铤   螺纹修复   数控加工   数字图像处理   MATLAB  

摘要： 在石油钻采和地质勘探等钻井任务中，随着井眼的加深，常常造成钻铤接头螺纹牙型变形破坏的现象。钻铤接头锥螺纹在局部破坏后，可切去部分锥螺纹，并沿着原来螺纹螺旋槽的轨迹,把变浅的螺纹沟槽加工到设计深度，完成内外锥螺纹的重新配合，从而提高钻铤使用寿命，具有较高的经济价值。 本课题根据螺纹加工原理，得出了锥螺纹修复原理，并对端面切除量与螺纹牙形的关系进行了分析计算。根据锥螺纹的特征，推导了钻铤和钻杆接头工件在机床加工坐标系中的定位公式。 为获得螺旋线定位参数提出了四种寻位方案:精密测量件手工对刀参数获取、接近传感器寻螺纹两齿中线、激光二维扫描获取轮廓信息以及基于图像处理技术的端面特征提取。其中精密测量件手工对刀参数获取是根据现有测量工具进行改造获得专门用于锥螺纹测量的精密测量工具；接近传感器寻螺纹两齿中线是一种专门设计的半自动寻位装置；激光二维扫描获取轮廓信息是根据成熟激光二维扫描仪原理获取工件信息完成修复参数的获取；基于图像处理技术的端面特征提取是分析端面图像根据螺旋线起头点与周围金属在几何、纹理、灰度上的差别，确定起头点在机床坐标系中的位置。通过对比分析，最终选择了基于图像处理技术的端面特征提取定位的方法。 为获得端面参数，课题分析了螺纹工件沿垂直于轴向剖切后端面所出现的几何特征，并针对实际加工的螺纹模型工件，采用指纹特征提取的算法，对螺纹端面图像进行特征提取。最终获得工件的端面特征图像，并根据特征图像的坐标位置，重新拟合外圆、计算半径和圆心位置，利用这些坐标参数完成端面图像矢量化，从而获取了螺纹数控修复所需参数。 最后调用螺纹修复指令，并通过信号周向补偿来控制螺纹修复起刀时间，完成修复工作。

关键词： 玉米种子   品种识别   数字图像处理   遗传算法   神经网络  

摘要： 随着计算机技术和信息技术的发展,应用计算机视觉自动检测种子资源品种质量是实现农产品自动化检测和智能化检测的必然趋势。计算机自动识别的准确率取决于特征参数和识别模型。本文在国内外研究的基础上,选取郑单958、辽单565、京科25等八个玉米品种作为研究对象,对玉米种子品种的图像识别技术进行了研究。首先,对玉米种子图像进行预处理。利用中值滤波法去除噪声,利用灰度阈值分割法进行背景分割,利用边界跟踪与提取的方法提取单个玉米种子的图像,结果表明这些算法能很好的得到玉米种子的边界图像,为后续玉米种子特征参数的提取奠定了基础。其次,分别提取了玉米种子的整体和局部特征。分析玉米种子整体的外在特征,选择提取了玉米种子的颜色参数和形态参数。颜色参数在RGB颜色空间和HIS颜色空间中提取,形态参数包括大小参数和几何参数。利用独立分量分析算法分割玉米种子的胚乳部分和冠顶部分,提取了胚乳部分和冠顶部分的颜色特征以及面积特征。然后,进行了特征参数的优化提取。用遗传算法对玉米种子的原始特征进行优化选择,用主成分分析方法对选择后的特征参数进行降维处理。最后,再用遗传算法和神经网络对提取的玉米种子的特征参数进行识别。选取适应度函数,通过遗传算法确定神经网络的初始权值,利用神经网络构建玉米品种分类器,提高了玉米品种识别的准确率。 基于Visual C++ 2008开发环境,结合MATLAB7.0图像处理功能,设计并实现了玉米品种图像识别系统,本系统能够完成玉米种子图像的去噪、背景分割、单个玉米种子的提取、玉米种子特征参数的提取,进行玉米品种的智能识别。

关键词： 智能视频监控   数字图像处理   目标检测   人脸识别  

摘要： 智能视频监控是目前研究的热点问题。它是在传统的数字视频监控的基础上添加上了智能处理模块，使得通过对前端摄像头采集来的视频图像进行处理获取监控者想要获得的信息，自动判断出异常情况的出现，并启动相应的异常处理系统，对事件进行及时的处理。智能视频监控以其广阔的应用范围受到了当前各个行业研究者的广泛关注，各种智能视频监控软件的算法得到了深入的研究和测试，直接推动了相关理论的飞速发展。 智能视频监控的关键点就是监控软件的算法设计问题。将视频图像传输给计算机之后，计算机强大的处理能力可以对各种视频图像进行处理，获得想要的目标信息，并对异常情况进行处理，启动相应的处理手段，这些都需要快捷、高效的计算机软件的支持。智能视频监控算法的设计一般需要数字图像处理、目标检测和人脸识别等各种算法的支持。 数字图像处理是各种相关的视频、图像软件的基础。一般经过摄像头采集来的视频图像须经过数字图像的预处理，然后才能够使用更加高级的算法做进一步的处理。数字图像处理中的算法主要有为了实现去除原始图像中的噪点而设计的图像平滑技术；为了实现增强图像的对比度而设计的锐化算法；为了提取图像中的边缘和轮廓而设计的边缘检测算法；为了获取图像中的特征形状而设计的Hough变换算法等等。 监控系统的主要目的是能够对需要检测的目标对象进行有效的检测和识别，这在视频监控的作用中占据很大的比重。目标检测的各种方法，主要包括背景消除法和光流法等等。实验表明这两种方法在对静态图像和动态图像中目标的检测上都有很好的处理效果。这两种算法也是各种更加高级的视频监控系统算法的基础。 人脸识别技术是智能视频监控系统的关键技术。人脸识别就是在一张包含有人脸的图像中，定位出人脸所在的位置，识别出人脸上的五官，然后对人脸的所有者进行身份的识别等。人脸检测的各种算法的分类有各种方法，Haar特征法主要是通过建立boosting决策树来对图像中的区域进行分块地检查，在经过了较多样本训练之后，该系统能够对图像中的人脸进行较为精确的识别。OpenCV中含有相应基于Haar特征法的人脸识别库函数能够对图像中的人脸进行检测处理。 智能视频监控领域包含的知识很多，设计的领域很广，因此对于智能视频监控的各种算法的研究目前仍在进行，随着技术的不断进步，相信会有更多更加方便实用的智能视频监控产品投入到市场，让人们领略高科技的魅力。

关键词： 工件表面裂纹   数字图像处理   小波能量融合   三维重构  

摘要： 工件表面裂纹是一种非常严重的表面缺陷,其危害性非常大,经常造成工件报废,特别是一些微裂纹,无法直接用肉眼直接观察,其危害性更大,因此对工件表面裂纹的检测和处理具有非常重要的意义。本文针对工件表面裂纹,进行了基于数字图像处理的三维重构研究。 本文首先叙述了数字图像处理的相关知识,并运用中值滤波、直方图拉伸等技术对序列图像进行预处理。再通过小波能量融合技术对序列图像进行图像融合。本文提出了新型的融合特征值,并对融合后的图像进行了评价。最后通过聚焦测度算子及高斯插值法得到图像的深度信息,进而对工件表面进行三维重构,得到裂纹的三维图像。 对工件表面裂纹进行三维重构的研究方法具有直观性强、测量准确、操作方便等特点,在缺陷的无损检测领域具有重要的应用价值。

关键词： 车辆排队长度   智能控制交通灯   边缘检测   KNN算法  

摘要： 当今社会,汽车已经成为了许多人必不可少的交通工具之一,汽车为人类带来了交通便利的同时,由于其保有量的持续增加,也成为交通堵塞拥挤的重要原因之一。因此,需要建立合理的智能交通控制系统。本文将图像处理方法与计算机视觉相结合,运用在智能交通系统的控制中。 交通控制应该在不同的天气、环境、光照的条件下都能正常有效的工作,因此,本文将分为白天与夜晚的车辆排队检测。然后,通过改进的伸缩窗算法和三维空间到二维图像的映射法分别测出白天和夜晚车辆排队长度。进而根据车辆长度制定了红绿灯的停留时长。从而达到智能的控制交通灯的目的。 首先,对于白天车辆排队检测,本文应用三帧差法来检测运动车辆,利用基于抗噪型形态学的边缘检测来检测存在车辆。其次,由于夜晚的环境与白天差别很大,所以无法使用白天情况下的检测方法,本文利用车灯作为夜晚车辆的标志来对排队车辆进行检测。最后本文利用改进的伸缩窗算法来测量白天排队车辆的长度,利用三维空间到二维图像的映射法来检测夜晚排队车辆长度。然后利用KNN算法将昼夜区分,最后利用所测的车辆排队长度制定出相应的红绿灯时间,从而达到了智能控制交通目的。 实验结果显示,在不同天气环境和光照亮度情况下,本文的方法能够准确有效的检测车辆排队长度,能够更合理的智能控制交通灯