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关键词： 血管图像   图像增强   数学形态学   血管管径   像素距离  

摘要： 血管管径是很多疾病特别是血管疾病诊断的重要依据,一定程度上可反映病变的程度,血管管径测量在医学图像处理中具有广泛的应用。由于人工目测存在着效率低、速度慢、重复性和可比性差的缺点,因而把图像处理技术应用于血管管径测量已成为当今的发展趋势和研究热点,论文利用数字图像处理技术实现了血管管径的自动测量。 为了有效的减小了血管图像中病灶噪声的干扰和其他因素引起的噪声,论文首先将彩色血管图像进行预处理操作,包括：灰度转换、图像滤波增强、二值化、以及数学形态学处理。然后在提取血管骨架图的基础上,应用血管的中心线确定血管方向,标记关键点并利用关键点查找血管段。最后再利用二值血管图像确定血管的管径,最终完成了血管管径的自动测量。 所设计的血管管径自动测量算法的特点如下：1)针对血管灰度分布,论文采用高斯滤波图像增强算法,并进行了直方图归一化处理,增强了血管的对比度,提高了血管分割精度；2)在提取血管骨架线时首先采用了数学形态学提取骨架,针对提取骨架时产生的问题,又采用细化算法,并用模板匹配的方法对Zhang快速并行细化算法进行了改进,使血管骨架单像素化且具有连通性；3)针对血管骨架线提出了血管关键点的选取、血管交叉点和端点的识别算法；4)提出了像素点之间物理距离的测量算法,使血管管径的测量达到了较高的精度。 实验结果证明,所设计的法在速度、精度和鲁棒性方面都取得了良好的效果。

关键词： 数字图像处理   数字稳像   OpenCV   运动估计   运动补偿  

摘要： 机器视觉技术是目前信息科学中的一个热门研究领域,它通过对前端摄像机获取的视频进行分析、分类、识别等一系列智能处理,从而对外部环境做出判断。机器视觉技术由于其对外部环境的非干扰性,从而在航空航天、军事、交通等多个领域有着广泛的应用。前段摄像机在机器视觉系统中起着非常重要的作用,它的稳定工作决定了整个系统的性能表现。然而,在实际的工作环境中,前段摄像机的载体往往难以避免不可预测的随机晃动。这种晃动会造成摄像机拍摄到的视频存在不需要的随机晃动,从而造成人视觉上的模糊。这种非理想的状况会给观察和视频的后续处理带来很大困难,比如会造成码率增大,需要占用更多的存储空间。为了消除这种由于摄像机载体随机晃动造成的干扰,稳像技术被用于机器视觉系统的前段处理。目前,稳像技术主要分为三类:机械稳像、光学稳像和数字稳像。前两种技术主要由机械系统和光学系统构成,因此成本较高,难以集成化。数字稳像技术(又成为数字稳像)是通过数字图像处理算法来稳定视频的一种技术,因而可以方便地移植到不同平台,易于集成化,能够显著降低机器视觉系统的成本,因而越来越得到研究者的重视。 本文以数字稳像系统为研究对象,首先对现有的数字稳像算法进行了研究和总结。归纳了常用算法的特点和适用范围,并且做了相关实验。其次,本文开发了基于OpenCV的数字稳像系统,重点研究了数字稳像关键技术的建模及实现,利用了OpenCV的二次开发功能,实现了数字稳像算法的高度封装,为以后数字稳像技术的研究奠定了基础。最后的实验表明,对于不同场景的不稳定视频,本文所研究的数字稳像系统都能够有效消除摄像机随机晃动对所拍摄视频的影响。

关键词： 图像处理   桥梁裂缝   裂缝测量   裂缝提取   裂缝识别  

摘要： 桥梁作为交通枢纽,是使交通能畅通无阻的关键环节,关系着一个国家的经济命脉,而随着桥梁使用年限的增加,其难免会出现各种各样的损伤和破坏进而引发坍塌等事故,使国家的经济遭受损失,造成人员伤亡。而混凝土桥梁底面裂缝作为桥梁的常见结构缺陷,现在的人工检测存在很多困难,因此找到如何更好测量桥梁裂缝的方法就至关重要了。 为了实现对混凝土桥梁底面裂缝的自动检测,降低人工检测方法的工作危险性和劳动强度,节约检测成本,增加桥梁检测的效率和精确度,本文采用数字图像处理的理论以及相关的技术,对裂缝的图像测量方法进行了研究。 本文在对大量裂缝图像处理分析的基础上,总结了裂缝图像的基本特点,研究了提取图像中裂缝目标以及测量裂缝的长度、宽度、面积等参数的理论方法。采用数字图像处理技术,首先对原始裂缝图像进行了灰度化、图像增强、二值化、滤波等预处理,然后进行了裂缝提取、片段连接、裂缝分类、参数测量等图像分析工作。在这个过程中,着重分析了裂缝区域特征,对特征值进行了计算与分析,从中找到了提取裂缝目标的条件,研究出并成功实现了一种自动提取并测量裂缝参数的方法。论文以多幅裂缝图像的测量结果验证了该方法的稳定性和有效性。最后基于MATLAB平台设计了检测混凝土桥梁底面裂缝的图像处理软件,并通过了实例验证。

关键词： 数字图像处理   自动对焦   图像预处理   图像清晰度   反馈控制  

摘要： 显微镜是纺织行业中对纺织品质量和性能检测的一个重要仪器，它广泛的应用于纺织的科学研究，教学实践，生产质量检测等领域。一般的纺织显微测试是基于人工手动对焦系统，图像是否对焦的判断是由测试者来决定的，为了得到清晰的图像只得依靠专门的人员进行不断的、反复的手工操作，直到调到被测对象的正焦位置，这样一个过程花费时间较长，效率低，准确度较差。随着人们对数字显微镜的自动化、智能化要求的提高，自动对焦技术的开发显得越来越重要。国外对于自动对焦技术比较成熟，拥有自动对焦技术的数字显微镜，市场上已经可以看到这种产品。然而，拥有自动对焦技术的数字显微镜全部出自国外，没有来自国内的。所以，自主研发我们自己的纺织专用自动对焦技术有着非常重要的现实意义和应用前景。 本文在对光学显微镜基本理论分析的前提下，根据显微镜景深和齐焦的特点，设计出一种基于数字图像处理的纺织专用自动对焦系统。系统的关键技术在于：如何提高纤维图像质量的预处理方式，对于纤维图像清晰度评价函数的选取，对于提高对焦效果的对焦窗口的设计以及如何进行反馈控制的搜索方法。 本文针对以上关键技术进行了探索性的研究，并取得以下研究结果： (1).对纤维图像预处理的算法进行了筛选，确认通过33方形领域的中值滤波和M=16的掩模消噪可以有效地去除图像中影响对焦效果的椒盐噪声和高斯噪声。 (2).对于粗对焦而言，本文设计的适合纺织纤维图像对焦的异向8-Laplace清晰度评价函数在无偏性、单峰性、灵敏度、效率性方面均达到比较满意的程度；对细对焦而言，1、2级分解高频能量和的评价函数表现出良好的灵敏度，适合精度要求较高的细对焦搜索。 (3).本文提出了评判对焦窗口优秀程度的2个准则，即对焦窗口准确性和对焦窗口效率性。为对焦窗口的选取提供了评判基准，按照这个基准本文设计的对焦系统提供了3种不同的对焦窗口选取方法供用户根据需要自由选择，即：改进中央区域选择方法、十三宫格最佳窗口法和自选对焦区域法。为纺织纤维显微检测的快速化、准确化提供了技术基础。 (4).针对显微检测特点，本文提出通过2次搜索过程来满足显微检测的需求。第一，粗对焦搜索快速获得纤维的较为清晰粗对焦图像。第二，细对焦搜索扫描的目的在于得到清晰的纤维正焦图像。根据搜索特点对传统爬山搜索方法进行改进，并对改进的爬山搜索方法进行仿真实验，在搜索效率和精度方面表现出良好的搜索效果。 (5).在对以上关键技术进行大量研究和总结的基础上，建立了基于PC机的纺织纤维专用自动对焦系统，并对其进行实效检测实验，结果表明本系统对于纺织纤维的图像对焦具有良好的效果。为纺织纤维的全自动检测奠定了基础。

关键词： 人造纤维板   密度检测   数字图像处理   孔穴图像   参数提取  

摘要： 随着人造纤维板制造业的快速发展,对板材检测技术的要求越来越高,传统的板材检测方法效率低、速度慢,不能进行在线检测。数字图像检测技术是无损检测技术中的一种,它有着速度快、可在线性、无破坏性和自动化等特点,已经在众多木材领域中得到了应用。 本文以数字图像检测技术为基础,以人造纤维板端面的孔穴图像为研究对象,利用孔穴参数与板材密度的关系,完成板材密度的检测。 本文针对板材端面图像的质量较差、对比度较低及其图像中各个局部区域的背景与孔穴的灰度值存在一定的差距的问题,并结合端面图像的特征,在端面图像预处理方面,利用中值滤波方法去除了图像噪声,并且提出了固定范围局部对比度增强方法和动态范围局部对比度增强方法,增强孔穴与背景图像的对比度；在孔穴图像分割方面提出了局部区域生长方法、局部自调整阈值方法和结合遗传算法的局部最小误差分割方法都是基于图像局部区域的分割方法,通过实验证明了这几种方法能够准确地分割孔穴图像。 本文选择孔隙率与平均孔穴面积作为孔穴图像的特征参数,并且对不同密度的人造纤维板端面的孔穴图像的特征参数进行了分析。结果表明人造纤维板的密度与端面图像中的孔穴的特征参数有着极为密切的关系,孔穴数量越少,形状越小,则板材的密度越高,孔穴数量越多,形状越大,则板材的密度越低。根据该关系,并利用数字图像检测技术,可以实现人造纤维板的在线密度检测。 本文所设计的人造纤维板密度检测系统主要由端面图像采集系统和密度检测软件系统两部分组成。端面图像采集系统主要是完成人造纤维板端面图像的摄取与传输,其主要由实体显微镜、CCD摄像机、图像采集卡和计算机四个部分组成。密度检测软件系统主要完成端面图像处理与特征参数的提取,并实现待测板材的在线密度检测。

ISBN: (纸本)9787121127762

关键词： TMS320DM642   数字图像处理   边缘检测   小波变换  

摘要： 近年来印刷工业已经逐渐成为国家经济的重要产业,而在印刷过程中不可避免的会产生印刷质量问题,因此必须要进行检测才能保证印刷质量。为了适应印刷行业流水线生产的高速增长,基于机器视觉的在线检测技术正在应用到印刷品生产中,与传统人工检测方法相比,其高效性与准确性都有无可比拟的优势,将会成为印刷品检测行业未来的必然趋势。 本文在学习总结国内外印刷品质量在线检测方法的基础上,以TI的视频处理芯片TMS320DM642作为系统的核心元件,选择合适的光源、摄像机、显示器等作为辅助设备,构成印刷生产的模拟实验平台。针对印刷品常见的图像缺陷问题,运用数字图像处理技术,通过对印刷品图像进行边缘检测,提取边缘特征,然后将待检测印刷品图像边缘与模板边缘差分比较,实现对印刷品形状缺陷检测。在算法方面,对空间域的经典边缘检测与小波变换边缘检测算法进行了比较分析,选择小波变换作为边缘检测算法。最后设计了系统的检测流程,包括模板制作、模板匹配、检测运算和结果输出,并以RF5框架实现多任务并行,完成系统的软件设计。 课题设计的印刷品图像检测系统,能够实现对印刷品图像缺陷的检测,具有可靠性高、集成化高、功耗低等优点。

关键词： B超图像   数字图像处理   小波变换   阈值化   模糊算法  

摘要： 近年来,超声诊断技术的不断发展日渐成熟,超声治疗技术也逐渐发展起来。高强度聚焦超声（HIFU）治疗系统是就是近年来发展非常迅速的无创肿瘤治疗技术。该系统是集自动控制、图像处理、计算机技术等部分为一体的超声治疗系统,具有无创、无副作用等显著特点。数字图像处理子系统是HIFU肿瘤治疗系统中非常重要的部分,是术前方案制定、术中监控及术后检查的重要依据。因此,快速的采集B超图像,并对其进行图像处理,准确的勾勒出病灶区域,实时的显示术中病灶区域的组织特征,是HIFU肿瘤治疗系统的一关键技术。 针对HIFU治疗系统——图像处理子系统这一特点和功能,采用B超专用的视频采集卡来实现图像处理子系统,不但可以采集单帧图像,还可以采集连续帧图像,而且满足图像子系统实时采集图像的要求,不但操作简单,而且价格经济。视频采集到的图像送人PC后,先进行图像的预处理,再对B超图像增强去噪和边缘检测确定病灶区域。通过对传统的图像去噪算法和边缘提取算法的研究,根据B超图像的模糊性和不均匀性等特点,采用新阈值函数的小波阈值化去噪算法对B超图像进行预处理。并使用Matlab7.4.0对B超图像进行仿真实验和计算信噪比证明：小波阈值化去噪算法与邻域平均法和中值滤波法相比较而言,不但能很好抑制散斑噪声,而且能很好的保留图片的有效信息。在边缘提取确定病灶区时采用小波变换模极大值边缘检测与模糊算法相结合的边缘检测算子进行B超图像的边缘提取。通过大量的仿真实验与传统边缘检测算法相比较,小波变换与模糊算法的边缘检测算子在对B超图像的边缘信息提取方面具有良好边缘检测效果,提取的边缘信息也更加丰富,能够很好的检测出病灶区域的边缘。

关键词： 数字图像处理   OpenCV   色空间转换   数据库   分区  

摘要： 当前印刷业呈现出数字化、高效化、自动化和网络化的发展趋势,印刷机械制造技术不断完善,加上计算机技术、网络技术、光电控制技术的应用,使得印刷质量、印刷速度、自动化水平及生产效率大大提高。传统的印刷品质量检测方法已不能满足高质量、高效率、低成本的印刷要求,开发先进的印刷质量检测系统成为大势所趋。本文开发的全画面印刷质量检测系统能够实现图像采集、图像处理、质量检测和墨量检测等功能。在已有的基础上,重点研究墨量检测方法及对呈色影响。 本文在研究分析传统墨量检测方法的基础上,提出来了新的墨量检测方法—墨量识别法。墨量识别法基于数字图像处理技术,对CCD扫描获得的图像进行分区,像素识别,然后与特征数据库中墨量数据进行对比,用数据库中符合条件的墨量值代替墨区墨量值。 OpenCV是Intel(?)开源计算机视觉库,它由一系列C函数和C++类构成,拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,并且为Intel(?) Integrated Performance Primitives(IPP)提供了透明接口,但是它不依赖于其它的外部库—尽管也可以使用某些外部库。 以Visual C++开发平台,利用OpenCV进行数字图像处理,将理论分析得到的墨量识别方法编写成计算机程序,同时将墨量检测模块放置在全画面质量检测系统中,形成完整的全画面质量检测系统。 本文应用此印刷质量检测系统进行了大量实验,并全面分析了实验现象和数据。通过这些现象和数据可以得出结论：本文基于OpenCV数字图像处理技术的墨量检测方法具有良好的实时性和准确性。

关键词： 小波变换   图像降噪   边缘检测   角度测量  

摘要： 稳定系统是现代各种武器系统作战平台中的重要组成部分,历来都是武器系统设计中的核心。在战场复杂环境下稳定系统的性能,直接影响了整个武器系统在战场上的生存能力和作战效能。因此在系统设计中,系统稳定性能的要求和检测已成为武器系统研发和设计中一个重要环节。本文设计了一种基于数字图像处理的稳定系统检测装置,主要对武器身管在复杂条件下的姿态角度进行高精度检测。主要内容如下: 首先,研究了相关高精度角度测量的方法和技术,并对实际待测角度进行了分析,在此基础上根据系统技术指标进行了系统结构设计。 其次,在结构设计中为了解决系统的初始状态垂直问题,采用了高精度光学设备。并且还对图像处理部分的系统硬件进行了设计和选型,主要包括处理器、采集卡、存储设备等。 再次,为了得到同时具有较高信噪比和清晰的高频边缘图像,研究了基于小波邻域阈值以及基于贝叶斯局部自适应阈值的去噪方法,并根据课题实际给出了一种小波阈值函数的改进方法。 最后,为了精确求取光点图像的质心,文中对降噪后的图像进行了图像分割。由于分割精度较高,采用基于小波理论的模极大值边缘检测方法对图像进行分割。分析了系统中各部分对总体误差的影响。