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关键词： 藏族壁画   数字图像处理   图像去噪   边缘检测   图像修复  

摘要： 藏族壁画是中华少数民族的瑰宝,是研究西藏历史和文化的重要资料,是我国乃至世界的文化遗产,所以采用数字图像处理技术对藏族壁画的保护具有重要的意义。 本文首先分析了藏族壁画的特点并总结了目前流行的数字图像处理技术和数字图像处理技术在壁画修复中所起的重要作用。其次结合藏族壁画的特点研究和设计了数字图像技术对藏族壁画的修复过程和方法。具体研究的内容包括：采用先进的图像采集技术对存在于藏区寺庙等藏族壁画进行采集;对采集的数字化壁画图像的高频部分做去噪处理,以便数字化壁画图像的修复;为图像修复的简化处理,把彩色壁画图像通过退化模型等技术转化为灰度图;因为原始壁画破损的形式为支撑壁画的墙体产生裂缝或墙皮脱落,所以采用边缘检测技术确定破损区的边界而把破损区分割出来,以便于下一步的修复;根据壁画图像多数属于既包含结构信息又包含纹理信息的特点,在分析了结构性图像及纹理类图像的修复算法的基础上,结合TV算法及基于样本块的图像修复算法的优点,提出基于TV模型约束的样本块图像补全修复算法;最后,开发了一款藏族数字壁画的处理软件,实现了对藏族壁画保护的有效性。

关键词： 遥感图象 Yao gan tu xiang 数字图象处理 实验 教材  

ISBN: (数字)9787030319777 ISBN: (纸本)9787030319777

摘要： 本书包括以下8个实验内容：实验准备、图像处理基本操作、图像合成和显示增强、遥感图像的几何精纠正、图像变换、图像滤波、图像分割、图像分类。

关键词： FPGA   数字图像处理   图像增强   画中画   SOPC  

摘要： 随着计算机软件、硬件技术日新月异的普及和发展,人类已经进入一个高速发展的信息化时代。在科学研究、技术应用中,图像处理技术越来越成为不可或缺的技术手段,在社会各领域的作用也越来越大。 图像插值放大属于图像增强技术的范畴,是数字图像处理技术中应用最多最普遍的技术之一,其渗透在数字图像处理的各个应用领域中。通过图像放大处理技术可获得更简单、更准确的图像表现效果。画中画功能是利用图像处理技术,在显示设备的不同位置显示不同画面的一种普遍应用于电视,显示器等显示设备的技术,该技术用于画面对比和不同画面的监视。 以往的数字图像处理多以软件在PC机上来实现,但随着半导体工艺的快速发展使集成电路的功能越来越强大,同时为LSI、VLSI集成电路的出现与应用提供了技术基础,应用于数字电路方面的集成电路的处理速度有了成几何倍的提高,使用专用的器件和芯片平台来进行数字图像处理变成了可能。性能更高、价格更低的FPGA芯片非常适合在数字图像处理领域中应用。FPGA具有可裁减、可动态重构等特性,使得利用FPGA芯片实现图像处理具有更大的灵活性和更高的性能。 本文的课题是基于FPGA实现的数字图像处理范畴。以FPGA作为数字图像处理的系统核心,以软硬件协同工作的方式来实现一个数字图像处理的SOPC系统。本系统以硬件方式实现了图像增强放大功能,同时以软件的方式实现了画中画显示功能,既实现了插值放大的图像增强算法,同时在显示时也实现了不同的画面对比功能。通过设计一个完整的数字图像处理系统及其系统所需要的各相关功能模块,实现了复杂的数字图像处理算法在FPGA上的实现,具有现实意义。 本文首先对数字图像增强技术中的几种常见插值放大算法进行了介绍,根据FPGA本身的特性对算法的硬件实现做了硬件模块设计,并对显示输出等系统必须的功能模块进行设计。然后根据SOPC系统的软硬件设计流程,分别进行了硬件平台的搭建,以及在NiosⅡIDE中进行了该系统的软件设计,着重完成了画中画功能的实现。最后,在对系统进行调试的基础上进行了输出结果的对比,得到了最终结论。在整个设计过程中,对数字图像处理算法进行了深入研究,对FPGA的研发设计知识有了全面的掌握。

关键词： 人工智能   颜色识别   魔方复原算法   LEGO机器人   数字图像处理   虚拟系统  

摘要： 智能机器人技术的发展是当今世界高科技领域备受关注的热点课题。智能机器人在社会生活中的应用越来越广泛,发挥着不可替代的作用。 智能魔方机器人是一款能将任意打乱的魔方自动复原的机器人系统。涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别技术、人工智能等多门学科的技术。本文的研究工作主要是对智能魔方机器人的视觉图像处理和魔方复原算法进行的研究和实现。本文通过对魔方图像和魔方构造的特点进行分析和实验,构建了自动复原魔方的虚拟交互系统,还通过LEGO组件搭建了智能魔方机器人,对魔方复原效果进行验证。 本文的研究工作主要分为三部分：一是通过对魔方图像的分析得出一系列特征信息,并根据这些特征信息,识别魔方小块的位置和颜色。主要包括魔方图像的预处理、分割、目标定位、颜色识别等,在前人的理论基础上,针对研究对象,提出了新的应用方法。二是对魔方的构造、性质、转动规则和复原算法进行的深入分析和研究,将魔方的转动用数学方法进行描述和表示,并给出魔方在各种状态下计算机的求解方法；三是将魔方复原算法和视觉图像处理技术相结合,使智能魔方机器人以视觉图像为基础在虚拟系统中将魔方复原,并使用LEGO魔方机器人对魔方的复原操作来验证魔方复原算法的正确性。 本文是基于视觉图像理论知识并结合魔方的益智功能进行的综合性研究,对魔方复原系统做了大量实验,对系统的颜色识别率、魔方小块的复位率等测试结果进行分析和讨论。本文还对系统的快速性和准确性等性能指标进行了分析讨论,对有待提高的部分进行更深层的探索。最后实验证明本文采用的算法和设计是合理可行的。

关键词： 机车轮对   在线检测   标定系统   磨耗参数   摄像机标定   动态标定   数字图像处理  

摘要： 在整个铁路运行系统中,机车轮对是影响列车安全行驶的一个重要因素,尤其是近年来,列车不断提速,车辆运行的安全问题也变得更加突出。因此检测机车轮对的磨耗状况是保障行车安全的一项重要措施。而标定系统又是保证轮对磨耗检测精度的关键之一,研究高精度的轮对磨耗在线检测标定系统具有重要的应用价值。 本文设计了一套应用于轮对磨耗在线检测的标定系统,完成了摄像机标定以及整个检测过程的动态标定。本文的主要研究内容有: (1)针对轮对磨耗在线检测的原理,提出了基于摄像机针孔模型透视投影原理和迭代计算方法的摄像机标定方法。根据实际检测中的摄像机针孔模型,确定了三维空间坐标和二维图像坐标之间的转换关系,并通过迭代计算的方法得到了摄像机的空间角度和物距参数,为最终轮对磨耗尺寸参数的图像分析计算提供了方法依据。 (2)针对轮对磨耗在线检测的特点,提出了整个检测过程的动态标定方法。根据轮对运动模型,确定了轮对基点和触发位置之间的定量关系。然后根据轮对基点的实际图像位置,通过迭代计算得到触发位置偏差,为轮对磨耗在线检测中采集时刻的修正提供了依据。 (3)进行了标定系统组成部件的特性参数设计,包括激光源和摄像机的空间位置参数设计、CCD视场和镜头焦距参数设计、摄像机异步触发设计、机车测速方法设计以及标定辅助装置的机械设计。 (4)根据提出的摄像机标定方法和动态标定方法,设计了标定系统软件,包括摄像机标定软件和动态标定软件,实现了标定过程中图像采集、图像处理、数据分析的软件功能。 最后设计了摄像机标定实验、激光源实验以及动态标定图像预处理实验。实验表明,标定精度达到0.2mm,满足了轮对磨耗在线检测的精度要求。

关键词： DNA指纹图谱   数字图像处理   谱带分析   置信区间  

摘要： DNA指纹图谱是通过实验使不同大小的DNA片断在凝胶底板上分离并显影而得到的图像。DNA指纹图谱首先在法医、亲子鉴定及遇难人员身份确定等社会领域得到应用。随后,当生物学家们将这种方法引入到生物学研究中时,其优越的表现使其成为目前分子生物学研究中一种普遍使用的手段,在种质资源保护、作物遗传育种等领域得到广泛的应用。因此,寻求一种高效的DNA指纹图谱的鉴定方法可以更好的推动DNA指纹图谱在各个适用领域的应用。 本文在已有DNA指纹图谱分析系统基础上,对现有DNA指纹图谱分析系统进行了进一步改进,完善了DNA指纹图谱的数学模型及泳道中谱带的自动分析定位方法。该数学模型表达了图谱中DNA限制性片段大小与其位移之间的函数关系。基于数字图像处理的DNA指纹图谱分析定位的具体步骤包括:1)图像预处理。主要目的是去除噪声和图像增强,具体手段包括直方图均衡化、图像锐化和中值滤波等。本文采用的方法是采用直方图均衡化和去除小成分的结合方法,实验表明除小成分方法能很好的去除掉这种不关心的区域,而且很好地去除了噪声,并且虽然对图像边缘产生模糊效果,但极大的降低了泳道与泳道间的区域对泳道的影响,为后续精确的分割泳道奠定了基础。2)泳道自动分割。目的是将图谱中不同的泳道分割开来,形成一个个逻辑上相对独立的实体便于下一步分别进行分析。根据DNA指纹图谱的特点,本文采用了利用两个泳道间灰度值之和最大的原理进行自动分割的模型,并发展出相应的方法。实验证明,该方法分割效果较好,能够自动分割出DNA指纹图谱中所有泳道,即使泳道宽度略有不同,也可以准确的定位泳道的位置,并分割出来。3)谱带自动定位。这是DNA指纹图谱数字图像分析的最后一步,也是本文的核心部分,谱带的定位也是整个DNA指纹图谱分析过程最重要的部分,从一定程度上说,谱带定位的精确与否直接反映出DNA指纹图谱分析的结果正确与否。本部分的主要任务是将DNA限制性片断形成的谱带从背景中分离出来。为了有效的对DNA指纹图谱数字图像进行分割,本文提出了“置信区间法”,其基本思路是把谱带的亮度灰度值视为一个具有某个平均数和标准差的总体,根据平均数和标准差的大小,以及选取一个合理的置信度求出一个临界值,这个临界值就是阈值。实验证明“置信区间法”求得的阈值与目前常用的最大方差法求得的阈值相比更加适用于谱带分割,在对DNA指纹图谱数字图像进行分割时,有效的解决了谱带“粘合”问题,提高了谱带分析的准确性。

关键词： 花卉分类   模式识别   数字图像处理   特征提取  

摘要： 植物分类是植物科学研究领域和农林业生产经营中重要的基础性工作,植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究,其主要的分类依据是植物的外观特征,包括叶、花、枝干、树皮、果实等。因此,花卉分类是植物分类学的重要部分,利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。 本文从常见的观赏花卉入手,探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。在已有研究的基础上,针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征,并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征,对提高系统的识别准确率具有重要意义,此外,所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性,克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统,并用五十种花卉对系统进行了测试,达到了90.8%的识别准确率。实验结果表明,本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。

关键词： 图像处理   特征提取   字符识别   BP神经网络  

摘要： 随着我国经济的发展、汽车拥有量的急剧增加,公路交通成为我国重要的交通运输途径。利用电子信息技术来提高管理效率和安全的智能交通系统已成为当前交通管理发展的主要方向。车牌识别是智能交通中的关键技术之一。以自动的车牌号码识别为基础,可以对车辆进行自动登记、验证、监视、报警,进而可以应用在多种场合。车牌识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。本文主要研究了汽车牌照的定位,分割以及牌照中数字和字母的识别方法。 文章首先介绍了智能交通系统和车牌自动识别系统的发展和现以及车牌自动识别系统的工作原理和流程;接着介绍了车牌的定位的概念以及本文所采用的定位方法;按照系统流程由介绍了牌照的分割和分割所采用的方法;牌照分割之后详细阐述了车牌的字符识别方法。本文针对数字和字母分别采用不同的方法进行识别。数字的识别方法:采用数字轮廓结构特征和统计特征相结合的方法,并从中选出稳定的局部特征,利用结构语句识别的方法进行数字的识别。实验证明该方法能实现多种字体数字的准确识别,同时提高了识别速度。字母的识别本文采用了基于BP神经网络的方法:首先提取字母的结构特征,然后建立BP网络、训练网络、测试网路,实现对字母的识别。实验证明该方法的识别率较高。最后对本文的内容进行了总结,并对以后的工作进行了展望。

关键词： 气象传真图   锋线   等高线   数字图像处理   提取   识别   ATmega128AVR单片机   自动降雨观测  

摘要： 本论文分为两个部分,第二章和第三章主要研究从气象传真图中提取重要的气象信息,第四章主要从事基于Atmega128的雨量监测系统的设计。 气象信息是气象预报的基础,针对气象传真图中信息繁多、不便使用,本文采用VC++程序进行编码,利用vi工具将气象传真图中的锋线、等高线字符信息单独提取出来,为气象信息融合打下基础。 针对气象传真图的特点,使用图像二值化突出传真图中的有用信息。通过研究锋线中三角形的特点,本文探究了三角形的提取方法。准确确定三角形的位置后,提取出完整的锋线；在等高线字符信息提取中,根据字符特点,采用适当的腐蚀、膨胀方法,将字符膨胀为一个块连通域。通过判断连通域像数数目,设置合理上下限,确定字符信息的位置。然后从原图中提取出字符信息,加以适当的旋转处理,通过模版匹配的方法,识别出字符信息。 经过最终实验表明,通过确定三角形位置,进而提取出锋线的方法,可以有效地,完整地提取出传真图像中的锋线。通过对字符位置的确定,使用模版匹配的方法,对等高线的字符的提取比较成功,识别结果较好。 气象信息中,雨量信息是非常重要的信息之一,针对目前使用的降水观测系统,如雨量器、虹吸式雨量计、翻斗式雨量计等量雨设备操作不方便、统计不便和数据不准确等问题。本文设计了基于ATmega128单片机的雨量监测系统。 经过使用表明,此降水监测系统实现了降水信息的自动采集功能,能够较为准确的测量出降水量,符合实际工作的测量精度要求,为气象信息采集提供了一个准确可靠的数据来源。

关键词： 皮肤纹理   纹理分析   数字图像处理   模式识别   空间灰度共生矩阵   分形维数   Gabor小波变换   特征提取   人工神经网络  

摘要： 随着生活水平的提高,面部皮肤的美容及护理已经受到人们的广泛关注。因此,如何客观、定量地对纹理图像进行分析及识别是近年来图像处理领域的研究热点,在现实中有广泛的应用价值。本文在前人研究的基础上,结合数学算法和计算机模拟,研究了一种基于神经网络的图像纹理统计特征分析及识别系统。 本文首先结合国内外的研究现状指出了当前研究存在的问题和将来的发展趋势,深入研究了空间灰度共生矩阵法、分形维数和Gabor小波变换法,分析了这几种统计方法中各个特征的实际纹理意义,通过比较分析各种方法的优缺点,提出了采用空间灰度共生矩阵法提取纹理特征。 其次,通过分析比较现有的图像预处理方法,设计了能有效对皮肤图像进行预处理的方法,增强了图像的纹理信息。接着在研究了传统的BP网络算法的基础上,提出了一种改进的基于TFBP(Transfer Function Error Back Propagation)神经网络算法,即转移函数误差逆传播前馈网络算法作为人工神经网络模式识别的算法。 最后,在皮肤纹理图像的训练实验中,利用MATLAB中的神经网络工具箱对TFBP网络进行了训练,接着对人脸皮肤纹理图像进行了仿真识别,分类识别正确率为87.5%。本文提出的基于TFBP神经网络算法实现了人脸纹理特征的快速分类和识别,实验结果证明了测量系统的可行性。