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关键词： 数字图像处理   图像分割   边缘检测   二值化   图像细化   轮胎缺陷检测  

摘要： 随着汽车工业和道路交通运输业的迅猛发展，由于子午线轮胎具有胎面不容易变形、比较良好的稳定性、使用安全和耐用等特点；并且子午线轮胎的功能明显优越于普通斜交胎，其应用越来越普遍，已成为世界轮胎发展中的主要产品。但是子午线轮胎在制造过程中工艺要求比较高，经常出现轮胎质量问题影响轮胎性能和使用寿命，而且产品的质量直接影响到用户的车辆及货物的安全，尤其是直接危及人类的生命安全，因此轮胎出厂前的质量检测非常重要。\n 目前的检测方法一般是用X光机对轮胎进行X光成像，工人通过观察图像判断轮胎是否有缺陷以及缺陷的类型并归类。这种判读是主观判读，很容易受到外界多种因素的干扰，并且工人工作量和工作强度均很大，容易产生用眼疲劳而错判误判，不利于轮胎缺陷的检测。本论文依据轮胎的X光图像和轮胎质量标准，完成了轮胎缺陷自动识别软件的系统结构研究和设计，并逐步应用于整体软件的设计，初步实现了对轮胎胎体部分缺陷的检测。通过对子午线轮胎X光图像的特点以及轮胎缺陷的研究，完成了轮胎X光图像缺陷自动识别系统，并对轮胎缺陷自动检测系统进行了建模设计。\n 本论文设计的缺陷识别算法均在MATLAB开发环境下编程实现，并运用大量实际X光轮胎图像进行了测试，验证了算法的可行性。以数字图像处理理论为指导对于几种主要缺陷进行了算法设计，并规划了轮胎等级评价标准，使评价一幅X光轮胎图像的质量等级有了依据;主要设计了轮胎图像增强算法及轮胎缺陷检测算法，实现了轮胎X光图像缺陷的自动检测。

关键词： 数字图像处理   教学改革  

摘要： 《数字图像处理》是一门综合性学科，具有很强的理论性和实践性。本文针对《数字图像处理》教学过程中普遍存在的问题，从教学内容、实践环节等方面进行了浅析，并提出了改革措施，取得了较好的教学效果．

关键词： 视线估计   人眼检测   数字图像处理   光照补偿   神经网络   虹膜定位   特征提取  

摘要： 视线估计一直以来都是科学家们研究的前沿课题，在人机交互、智能机器、临床医学等领域有着广泛的应用前景。非侵入式视线估计技术能够兼顾精度和舒适性，减少使用者对机器的排斥心理，是最适合实际应用的视线估计方法，因此近年来得到了广泛的重视，取得了较快的发展。非侵入式视线估计作为一个极具应用价值的课题，涉及计算机视觉、模式识别、图形学、认知科学等多个学科，集合了人脸检测、人眼定位、轮廓特征提取、三维重构等多种技术。\n 本文在总结国内外科研成果的基础上，对视线估计中涉及的人脸光照补偿、人眼检测和轮廓特征提取等关键技术进行了研究，并提出一套包括虹膜定位、特征提取，初步估计和误差校正等步骤的视线估计算法。该算法在单相机、无特殊光源、无头部约束的情况下，突破了图像分辨率的限制，提高了视线估计精度。\n 本论文的主要创新点总结如下：\n 1．针对非侵入视线估计系统中人脸、人眼检测易受到光照影响的问题，提出一种基于方向扫描的光照补偿方法。首先利用标准光照下平均脸的先验统计信息构建标准光照模型；然后对非均匀光照下人脸图像进行光照方向估计，并沿垂直光照方向对图像灰度进行统计分析；最后利用标准光照模型，沿光照方向逐线对人脸进行线性和非线性的复合补偿，把非均匀光照人脸调整到标准光照状态。在Yale B人脸库上的处理结果表明，该算法对大角度斜光照和极度暗光照情况都有很好的补偿效果，在处理效果和计算速度上都优于AT算法和Wavelet算法，有助于提高复杂照明条件下人眼定位、分割的精度。\n 2．提出一种基于稀疏表示理论的人眼检测方法。首先采用K-SVD算法对所有含有边缘信息的图像块进行学习，生成过完备字典。然后根据稀疏表达理论划分眼睛字典和背景字典。通过比较利用两个字典重建图像的误差，实现对图像块的分类，进而确定人眼区域。实验表明，即便在没有预先定位人脸的情况下，通过设定适当的阈值，该算法能准确地从彩色图像中检测到人眼，并且对复杂背景、环境光照、测试者姿态和表情都有较好的鲁棒性。\n 3．针对虹膜轮廓检测中遇到的问题，对已有的RANSAC方法进行改进，提出一种稳定、有效、易用的虹膜边缘提取和轮廓拟合算法。结合Canny算子、Sobel算子和二值图像形态学算子，排除眼睑和睫毛的干扰，准确提取虹膜边缘。分析了RANSAC方法拟合虹膜轮廓失败的原因，为了获得更加稳定和准确的虹膜轮廓拟合结果，提出修改随机点分布策略，并用虹膜直径作为拟合椭圆长短轴的约束条件。实验结果证明，该方法在没有增加计算复杂度的前提下，有效降低了噪音点和孤立点对拟合结果的影响。\n 4．提出了一种在单相机、无特殊光源和头部校正设备条件下的视线估计算法。建立了定焦相机下处理视线估计问题的坐标系统的数学模型，推导了视线方向和虹膜轮廓形变之间的关系，并通过查表可以快速得到视线方向的初步估计，避免了复杂的三维空间中曲线方程求解的问题。在实验过程中发现了虹膜中心位移和瞳孔中心位移的规律，利用这一规律巧妙地解决了视线方向估计的歧义解问题，并通过分析眼睛的生理机构，合理解释了这一规律的原因。引入了描述眼球运动的平动向量和转动向量，并将其作为误差修正的特征值，利用神经网络方法对误差进行了修正。在自采图像库上的多个实验表明，该方法突破了图像分辨率的限制，将基于虹膜形变的视线估计方法的误差降低了至少36%，显著的提高了视线估计精度。

关键词： 车辆跟踪检测   消失点   坐标校准   数字图像处理   运动车辆  

摘要： 提出一种新的基于消失点的坐标校准算法,并将此算法应用于运动车辆的跟踪检测。该算法只需要知道消失点和已知尺寸物体在图像中的位置就可以实现坐标校准。与其他算法相比,该算法不需要预先知道摄像机的配置和参数,具有更广泛的适应性和更高的灵活性。在算法实现的过程中,使用了一维数组来表示前景分布矩阵,而非二维数组,从而有效地降低了算法空间复杂度。

关键词： 尿液检测   数字图像处理   颜色空间   颜色识别   MATLAB  

摘要： 尿检也叫尿液分析,是临床应用中非常重要也使用非常广泛的一种方法,传统的基于光电法颜色识别分辨率低,误差大,本文提出一种基于图像处理的尿液检测方案,用数字图像处理的方法进行颜色识别。通过比较分析选取YUV色彩空间为颜色空间,在对尿液试纸图像预处理、边缘检测及分割的基础上对试纸颜色块进行了颜色识别,通过MATLAB仿真实现了较好的颜色识别效果。

关键词： SCFRW(Short Carbon Fiber Reinforced Wood)   显微图像   数学形态学   均匀化   神经网络建模  

摘要： 随着全球森林资源不断减少,木材资源日益匮乏,尤其对我国这样一个少林国家。如何有效提高木材资源的利用率及使用价值,成为当今国内外木材工业研究人员关注和研究的热点问题。高性能、高附加值的功能型木质复合材料的研究与应用为这一问题提供了新的研究方向。本文主要研究短切碳纤维木质功能复合材料(SCFRW),通过将碳纤维与木质纤维有效复合,使该复合材料具有较强的力学性能,同时赋予其良好的导电性能和电磁屏蔽性能。针对复合材料制备工艺中,不连续碳纤维与基体材料混合的均匀化程度严重影响宏观性能的问题,基于数字图像处理技术,对SCFRW均匀化模型进行研究。 首先,通过对实验制得的样板进行物理性能测试,包括导电性能(表面电阻率)、力学性能(密度、内结合强度、静曲强度、弹性模量及吸水膨胀率)、电磁屏蔽性能,并对测试数据进行分析,把握不同制备工艺条件下短切碳纤维木质复合材料特性变化规律,研究复合材料微观均匀化程度对宏观性能的影响特征；然后,对试验样板进行显微图像采集,并选取150幅放大倍数相同且具有典型形状特征的显微图像进行图像处理研究。在图像预处理的基础上,采用将最大方差法与数学形态学相结合的方法进行图像分割,以获得以碳纤维为目标区域的分割效果良好的二值图像。选取能有效反映样板均匀化程度的形状特征(面积比、平均宽度和长宽比等)作为特征量进行特征值的提取；最后,以单个小条形区域的最小宽度、平均面积比、平均长宽比、条形区域的总面积比作为输入量,以样板的表面电阻率、弹性模量、静曲强度作为输出量,构建SCFRW均匀化BP神经网络模型。并在MATLAB环境下,验证所建模型的有效性与可靠性。 通过本文的研究,将复合材料微观结构特征与宏观性能有机结合,实现根据SCFRW中碳纤维与木质纤维的混合均匀程度直接预测宏观表征性能的目的,从而为制板工艺设计提供有利的依据。基于此,为碳纤维木质功能复合材料的制备和适应性使用提供必要的基础条件与科学指导。

ISBN: (纸本)9787111318491

关键词： 气液两相流   数字图像处理   气泡体积   轨迹跟踪   上升速度   流型分类与识别  

摘要： 气液两相流场的测量是目前多相流体力学研究中的一个难点。其中,水中气泡的运动机理和规律是气液两相流中的基本问题。研究气泡的特征参数及运动特性,对于指导两相流实验系统的设计、有效控制各种化学反应过程具有重要意义,并有助于进一步深入理解两相流的内部流动机理。本课题运用数字图像处理与分析技术,研究了对水中上升气泡的多种运动特性,主要研究工作包括以下几个方面: (1)为了获得不同生成条件下水中气泡的2D平面和3D空间的图像序列,建立了一套可视化两相流场图像采集实验系统;分别对图像的去噪、二值化、填充、边缘检测等预处理算法进行了讨论,并提出了一种基于图像背景像素点传染的气泡填充算法,实现了对边缘不闭合气泡的良好填充,进而实现了气泡特征参数的顺利提取;并通过对实验图像进行标定处理,计算了图像的缩放系数。在此基础上,对气泡的运动特性进行了研究和讨论。 (2)利用图像技术对初始生成气泡的体积进行了计算,通过分析实验测量数据,提出了改进的气泡生成体积预测模型,解决了气体体积流量由小到大过渡时期的气泡体积难预测的问题,并提高了预测精度;通过对稳定上升时的单气泡进行受力分析,建立受力平衡方程,并结合数字图像测量到的气泡速度、加速度等参数,推导出了稳态上升气泡的体积计算公式;对于存在较弱相互作用的上升气泡,则介绍了一种基于Hough变换的3D气泡椭球体重构的方法,从而可以估测气泡体积。 (3)提出了一种将贴标签法、互相关算法和小波多尺度分析法相结合的轨迹跟踪方法,对多个气泡同时上升的情况实现了良好的跟踪,在提高运算速度的同时保证了跟踪精度;观察了气泡轨迹的由线性上升到“之”字形上升,再到螺旋上升的转变过程,并讨论了气泡脱离频率对稳态上升时刻气泡轨迹的影响;通过观察气泡初始生成时期的上升速度曲线的震荡特性,将其划分为4个区域:气泡生长区、速度增长区、速度下降区和气泡稳态上升区,且同一工况下生成的气泡的初始速度在前三个区域具有较好的重复性;并进一步讨论气泡大小、气泡纵横比和气泡脱离频率对气泡末速度的影响,表明气泡的末速度与气泡的生成条件和气泡上升时的变形程度密切相关。 (4)通过观察不同气体流量下生成气泡的高速图像,以气泡生成的周期性和气泡间相互作用的表现形式为依据,将气泡的生成流型分为5类:单气泡上升、气泡间存在相互作用但不发生聚并、气泡间存在聚并与破碎、间歇性喷射流、喷射流,对各种流型的运动特征进行了详细的描述;提取了基于GLCM和GLGCM的多种图像纹理特征,通过特征选择寻找最优的特征组合方式,并利用SVM多分类器对气泡的生成流型进行识别,实验结果表明StARMiner算法选择的纹理特征组合效果最佳,用于气泡生成流型时的识别率可达96%。

关键词： 数字图像处理   微生物图像   图像预处理   图像分块   多线程技术  

摘要： 随着计算机技术的发展,数字图像处理和模式识别技术得到了前所未有的发展与应用,它的研究方法与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科互相借鉴,图像识别技术在储粮微生物显微图像特征提取及识别和水中微生物特征提取及识别等生物医学工程领域中受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。 通常情况下,对每种原生动物和后生动物的识别和量化工作是通过显微镜,完全依靠人工来实现的,这意味着观察人员在进行此项日常工作是需要具备较高的专业知识并投入大量的工作时间,另外,人工的方式还存在低效、人为误差大等弊端。本文着重研究活性污泥常见原生动物及后生动物的计算机辅助识别,利用图像识别技术结合显微图像的特点,通过研究显微图像预处理的方法实施了一套原生和后生动物提取方案,通过对微生物显微图像进行Gamma均衡、滤波、聚类及最大无关检测,采用多线程技术实现对水中微生物显微图像中原生和后生动物的自动提取。 论文首先介绍了课题研究的背景以及意义,对数字图像预处理技术进行了简单的概述。接着详细介绍本文在图像预处理中用到的图像处理方法,并与传统的图像预处理方法作对比。最后给出了整个系统的流程图,对原图像进行等分分块,结合MFC机制下的多线程技术,实现水中微生物显微图像中原生和后生动物的自动提取。

关键词： 多指针型水表   Retinex   模糊聚类   质心距离   最小二乘法  

摘要： 传统的自来水公司需要专门人员到用户家中进行人工抄表和收费管理,既耗费了人力又给用户带来麻烦。目前出现很多新型水表便于自动读取水量和收费。但由于居民及工业中普遍已安装的水表大部分是多指针型仪表,更换新水表,涉及管道和电子线路的改造问题,既费时费力难以推广也需要很大的成本。所以通过水表上方安装摄像头,远程传送水表图片,经数字图像处理技术实现水表读数的自动识读具有重大意义。本文设计了多指针型水表自动识读系统。论文的主要研究内容如下： (1)针对表盘灰度图像中指针的灰度值与表盘背景灰度值相似的问题,本文采用多尺度Retinex低通滤波算法对水表彩色图像进行光照补偿处理与图像增强。使原图中红色指针的对比度更加明显,进而为提高指针区域分割的准确性提供了可靠的数据基础。 (2)选用C均值聚类算法对水表指针区域的进行图像分割。本算法充分考虑了红色指针分量的灰度值与表盘背景和黑色指针灰度值之间存在的分类特性,根据图像灰度级将像素分为三类,并通过C均值聚类算实现分类。仿真结果表明该方法优于大津法、区域生长法等常规分割算法。 (3)在面向二值图像的图像后处理阶段,本文首先基于二值图像形态学操作进行去噪处理。对于个别无法通过图像相态学操作进行滤除的噪声区域,本文提出根据质心距离曲线的分类识别算法对指针区域和非指针区域进行区分,达到全面去噪的目的。 (4)应用最小二乘法实现指针圆心坐标及表盘水平零刻度线方向的求取,并通过相应的几何关系进行指针读数的快速计算。设计了对于多指针水表读数获取的自动识别算法,该算法可分别对子表盘数量级以及各子表盘指针刻度进行自动识读,经实验表明该算法具有较好的鲁棒性与识别准确度。