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关键词： 数字图像处理   图像复原   进化智能算法   群智能算法   遗传算法   微粒群算法  

摘要： 图像在生成、存储和传输的过程中,经常由于硬件设备、天气状况、光线强弱、噪声干扰等一系列的因素导致图像质量下降。为了复原这些退化图像,迄今已有一些成熟的图像复原的方法,包括逆滤波图像复原方法、维纳滤波图像复原、从噪声中复原、几何失真校正等方法。逆滤波比较简单,但处理噪声的效果不尽如人意。维纳滤波综合了退化函数和噪声统计特性两个方面,但是维纳滤波需要知道未退化图像和噪声的功率谱,这两个参数较难获得。从噪声中复原和几何失真校正只能用于被噪声污染的图像或几何失真严重的图像。以上算法都有一定的局限性。 智能算法能够在诸多应用领域高效率地求解寻优问题,如遗传算法是一种进化智能演化算法,它通过对初始解的不断进化逐步接近最优解,它包括选择、交叉、变异等遗传操作,其进化的过程是用上代变异出下代,以适应度函数的值是否达到门限值为标志进行寻优。而微粒群算法是一种群体智能算法,它也具备一定的全局寻优功能,通过群体之间的信息交换进行寻优求解。可是群体智能算法在子代迭代过程中没有明显的选择机制,虽然在迭代速度上比进化智能算法要快,但其收敛性能不如进化智能算法,容易陷入局部最优。 本文在采用群智能算法复原图像的过程中,将遗传算法中迭代过程中的选择机制引入到微粒群算法,提出了一种基于改进微粒群算法IPSO (Improve Particle Swarm Optimization)的图像复原技术,旨在增强群智能算法的全局搜索能力。本文采用了传统的遗传算法、标准微粒群算法和改进IPSO算法分别对退化图像进行复原实验,实验数据表明标准遗传算法在图像复原效果上比较理想,但是运算开销大。标准微粒群算法的参数较少,运算效率高,但是复原效果不如遗传算法。而改进的微粒群算法IPSO综合了遗传算法和微粒群算法的优势,能够以较高的运算效率取得较好的图像复原效果。 本文的创新点在于将遗传算法中的选择过程引入到标准微粒群算法PSO,并将改进算法IPSO应用于图像复原。实验结果表明,IPSO算法对于图像复原体现出更好的综合性能,具有良好的运算效率和复原效果,在图像处理方面具有一定的实用价值。

关键词： MATLAB   数字图像处理   边缘检测  

摘要： 对数字图像处理和MATLAB的优势与特点做基本介绍,并对MATLAB的使用进行举例说明,如对图像进行直方图与灰度变换以及使用拉普拉斯算子对图像进行边缘检测等。

关键词： TFDS   机器视觉   机控检测   窗口灰度映射  

摘要： 货车运行故障动态检测系统(Running Trouble of Freight Car Detection System,TFDS)是铁道部大力推广的一套自动安检系统,该系统包括了对关门车故障和交叉杆故障的自动检测。其中关门车故障指车厢底面中部的塞门把手处于关闭状态,交叉杆故障指车厢地面两侧的交叉杆处于弯曲状态,这两个故障一旦发生,都会对列车行车安全造成很大威胁。 本文以数字图像处理技术为基础,实现TFDS对关门车故障和交叉杆故障的自动检测功能,即设计两套高效率的故障自动识别算法,用计算机视觉代替肉眼来实现对故障的识别,提高行车安全。 在故障自动识别算法的设计及实现过程中,灵活运用数字图像处理中的灰度梯度映射、二值化、基于梯度信息的边缘检测、Hough变换等经典算法,成功实现了对待检测图片故障部位的精确定位和分割、故障类型的准确判断等过程,达到了算法识别90%以上的准确率。同时,在识别算法中,首次使用了窗口灰度映射算法,该算法在图像处理的经典灰度映射算法的基础上进行了改进,有着较高的特征定位准确率,在图像分割的一些领域中具有其存在的价值和意义。 论文最后对两套识别算法进行了测试,并对存在的不足分别进行了详细描述和分析。同时对算法的执行速度分三个方面进行了优化,使得算法更符合工程实际的要求。

关键词： 机器视觉   数字图像处理   边缘检测   中值滤波   方向码   不变矩   模板匹配  

摘要： 近年来基于机器视觉的检测技术逐渐成为一种新兴的应用学科,被越来越多的应用到在线检测过程中,实现高速准确的检测,很大幅度的提高了产品检测的速度和可靠性,降低了生产成本。工件检测系统首先获取目标图像,然后经过图像预处理后提取图像特征,最后通过工件图像和模板图像进行比较对工件进行合格品与非合格品的分选处理。本文针对工件在线检测的特点,对基于机器视觉的工件在线检测系统进行了深入的探讨和研究。 本文以螺钉为例,讨论了图像模板匹配在工件检测中的应用,并利用Microsoft提供的MFC类库,在VC++6.0环境下结合图像处理技术构建了一个实验系统。本文的主要工作包括: 1、根据系统设计要求,深入分析和研究了螺钉在线检测系统的工作原理和软硬件构成。 2、本文结合工件图像的自身特点设计了检测中所用到的图像处理算法,包括图像增强,阈值分割、边缘检测和模板匹配等。 3、提取方向码和边缘不变矩为特征,改进算法,实现模板匹配。 实验结果表明,本实验系统可以准确的筛选工件,提高了检测的速度和精度,并且可以应用到其他图像识别领域。

关键词： 通用串行总线   总线枚举   现场可编程门阵列   数字图像处理  

摘要： 本文介绍了一种针对通用串行总线(USB2.0)视频摄像头应用的通用串行总线(USB2.0)视频图像控制器的设计,在介绍了USB2.0协议、CMOS图像传感器原理和现场可编程门阵列(FPGA)开发流程后,对系统中的硬件和软件部分做了详细的描述。 首先介绍了USB协议和USB设备的发展现状,研究基于USB2.0设备控制器的重要意义,以及CMOS图像传感器原理和FPGA在嵌入式开发中的应用发展情况。然后对USB2.0协议进行了概述,它们是本设计所依据的最基本的标准。接着,对本设计涉及到的数字图像格式转换进行了简要介绍,随后又对FPGA开发流程作了简介。 USB2.0视频图像控制器在硬件上分为7个模块：微处理器(MCU)、USB2.0收发器(USB2.0PHY)、串行接口引擎(USB2.0 SIE)、数据缓冲模块(DataBuffer)、直接存储通道控制器(DMA)、图像处理单元(PU)及微处理器总线接口(MCUBusInterface)。微处理器负责整个系统的控制。USB2.0收发器完成串行传输宏(UTM)功能,向串行接口引擎模块呈现串行传输宏接口(UTMI)。串行接口引擎模块处理USB2.0协议包,向外设提供USB协议包内的有效数据载荷。数据缓冲模块缓存USB的数据包。直接存储通道控制器模块实现图像处理单元向串行接口引擎模块进行存储器直接传输控制。图像处理单元负责读取来自传感器的图像数据,并对数据进行格式转换和处理。微处理器总线接口模块负责用于各个模块与微处理器模块之间的总线控制连接。本文还给出了每一个模块之间的硬件接口连接。 本设计的整体运作是靠MCU中的软件来控制的。软件的设计遵循USB2.0和UVC1.1协议。主要任务是合理控制调度各模块,解析USB命令并执行相应的操作,实现视频传输控制功能。整个软件程序主要由USB总线枚举、USB图像参数设置等组成。 最后给出基于FPGA开发板的验证结果,说明本设计达到了设计目标。

关键词： 表面粗糙度   数字图像处理   MATLAB   磨料流加工   神经网络  

摘要： 表面粗糙度是指加工表面所具有的较小间距和微小峰谷不平度。这种微观几何形状的尺寸特征,一般是由零件的加工过程和其他因素形成。表面粗糙度与机械零件的配合性质、耐磨性、工作精度、抗腐蚀性有着密切的关系,它影响到机器或仪器的可靠性和使用寿命。随着加工工业的不断进步,对加工件表面的质量要求也越来越高,而对表面质量度量的表面粗糙度也成为一个不可或缺的重要测试量。 本文通过分析表面粗糙度目前的各种检测方法,并结合磨料流加工特点,诸如窄缝、交叉孔道、孔腔和异形曲面表面粗糙度测量难度和问题,提出了数字图像处理技术和神经网络技术相结合的测量方法,建立磨料流加工表面粗糙度测量系统。首先设计制作了磨料流加工实验样块,通过视频孔探仪获得样块表面图像,使用表面粗糙度仪获得样块表面粗糙度。然后基于MATLAB软件建立图像处理平台,对获取的样块图像进行预先处理,并提取图像特征值。最后通过获取的图像特征值和测量所得的表面粗糙度建立BP神经网络测量系统,构建出两者的关系,从而建立测量系统。 本文实验采用了磨料流加工机床、视频孔探仪和电子计算机作为实验硬件设备,MATLAB作为软件平台,开发了相应的图像处理系统,集成图像各种预处理手段,并嵌入特征值提取和神经网络训练模块,实现了磨料流加工表面粗糙度的数字图像测量及结果输出。

关键词： 木材   数字图像处理   灰度共生矩阵   变异性   最小差值  

摘要： 本文通过对国内外的数字图像处理技术在木材科学中研究以及对不同的识别技术的发展状况的分析,试验研究了基于木材灰度共生矩阵(GLCM)的数字化图像处理的方法,探讨了基于木材灰度特征进行木材树种识别的可行性。 不同树种的细胞类型、大小、排列、多少和壁腔比等都是不同的,这就导致了木材组织图像的灰度特征也不尽相同。在试验分析不同组织构造对木材灰度影响的基础上,针对灰度共生矩阵的特点,本文提取了木材横切面、弦切面上包括能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关等“纹理”特征(此“纹理”特征与木材纹理是两个不同的概念)。灰度共生矩阵参数由像素间距1到10进行讨论,结果表明像素间距越大,能量越小,熵越大,惯性矩越大,局部平稳性越小,相关越小。通过对不同像素间距的研究,找出了不同树种差异较大的像素间距。 本文分析了针阔叶树材在“纹理”特征值上的变异性,讨论了不同类型阔叶树材在“纹理”特征值上的变异性,比较研究了不同树种间特征值间的差异,并据此建立了66个树种的木材灰度特征值的数据库。 为了更好的研究木材“纹理”特征与木材组织构造的关系,本文对比研究了同种木材早晚材“纹理”特征值的差异性。通过二值化分析了木材的“胞壁率”、“壁腔比”,并分析了不同“胞壁率”、“壁腔比”的树种分布,通过比较表明阔叶树材的“胞壁率”较大。讨论了木材横切面上的“胞壁率”、“壁腔比”与木材“纹理”间参数的相关性。结果表明其相关性不大,说明了利用灰度来进行识别与传统的利用组织构造来识别有显著的不同。 通过对木材数字图像“纹理”灰度特征的探讨,本文列举了图像识别的几种方法,本文利用最小差值法进行判别树种。根据所识别的木材的特征与数据库中的特征进行比较,得出最接近树种,并给出木材的横切面、径切面、弦切面三切面图,识别模块同时给出了木材宏观特征和微观特征等基本信息。本文均利用Visual C++对程序进行实现。经过运行,结果表明,此方法可行。

关键词： 光学传递函数   数字图像处理   傅立叶变换   点光源   点扩散函数  

摘要： 近代光学理论中,光学传递函数已经成为了评价成像质量的一个重要指标。这一指标客观,准确,并且能够定量进行分析,比之于早期的鉴别率测试和星点检验都更为先进。如今,随着计算机编程技术的快速发展和高精度光电检测器件的日益改进,光学传递函数的计算和测量工作日趋完善,已经广泛应用于光学设计,加工,检测和信息处理等方面。本文所研究的光学传递函数测试仪,是以实际的工程项目为基础,结合数字图像处理方面的理论技术,通过对调制传递函数数理理论和检测理论的深入研究,从而实现对光学成像镜头像质进行精确检测的一种设备。 本论文的主要内容如下： 首先,论文简述了近代傅立叶光学理论的发展,包括光学传递函数理论的提出背景和发展历史。简要说明了当今国内外光学传递函数的发展水平,指出了测试技术的发展方向。阐述了本文的研究背景和意义,提出了本论文的主要工作。 其次,论文阐述了一般像质评价的方法,并简要说明了光学传递函数作为评价指标的特点。在此基础上,详细分析了光学传递函数的表示方法和评价方法。同时基于数字傅立叶分析测量法的原理,分析了使用快速傅立叶变换对图像进行处理的的优点,简要的推导了快速傅立叶变换的过程,提出了使用蝶形算法的办法。 以上面的内容为基础,论文给出了搭建了测试系统所需的硬件架构,编写了应用程序。对所采用的算法给出了实现的代码。通过对镜头样品进行的一系列测试,对测试系统的稳定性,产生误差的原因和解决措施做了分析与探讨。 最后,对全文所做的工作进行了总结,提出有待改进的问题,以及目前工作中存在的不足,并且对将来的工作进行了展望。

关键词： 数字图像处理   轴承防尘盖   表面缺陷检测   最小二乘法   阈值分割   Canny算子   小波变换   纹理特征  

摘要： 作为非接触式检测的重要手段之一,基于图像处理的缺陷检测技术被广泛地应用于工业领域之中。本论文将轴承图像作为研究对象,以数字图像处理技术为基础,研究合适的防尘盖表面缺陷检测算法,研究内容主要包括以下几个方面: 1.针对轴承本身的形状特点及工业标准,提出了一种基于最小二乘法的快速提取轴承防尘盖区域的算法。通过粗略二值化、轮廓提取与轮廓跟踪获得轴承的外圆轮廓,再采用最小二乘法进行圆心定位及半径计算,最终根据轴承型号参数等先验知识分离出以轴承圆心为中心的防尘盖圆环。 2.针对原始图像设计了适当的预处理算法,采用基于OTSU阈值分割的算法进行缺陷提取,并提出了对输出图像进行修正的后处理算法。将灰度变换、中值滤波、高斯平滑与拉普拉斯锐化这几种常规图像处理算法进行组合,使得预处理后的图像在质量上得到比较大的提升。使用OTSU法对图像进行阈值分割之后,采用基于区域生长的杂点滤除算法对分割后的图像进行后处理。 3.针对阈值分割算法难以区分较浅缺陷与纹理的问题,提出了一种基于小波变换及纹理特征量的Canny算子边缘检测算法。对预处理后的图像进行一层快速小波分解以削弱防尘盖区域的随机纹理,对分解后得到的低频部分和高频部分分别采用不同参数的Canny算子进行边缘检测,最后通过小波反变换重构图像。同时,总结了防尘盖区域的纹理特征量与所选Canny算子参数之间的关系,设计了一种以直方图熵值为参考的自适应策略。 4.对全文各缺陷提取算法进行综合分析,提出最终的缺陷检测及优劣判定算法。以第4、5章所提取到的缺陷为基础,对输出图像进行融合,使得最终的缺陷检测兼具这两章中各自算法的优点,而后采用以连通域计算为基础的判定算法,对防尘盖区域是否有缺陷进行判定,实现了轴承防尘盖表面缺陷的智能检测。

关键词： 弓网   燃弧   检测系统   智能面阵相机   数字图像处理  

摘要： 电气化和高速化是当今世界铁路运输发展的大趋势,近些年来,我国高速铁路建设也不断完善。随着我国电气化铁路事业的飞速发展,高速铁路客运专线对弓网间受流质量的要求也越来越高。由于弓网离线是影响弓网间良好受流的一个重要因素,而弓网燃弧又是弓网离线的重要体现,因此弓网燃弧越来越受到人们的重视。 本文在研究国内外现有弓网离线检测方法的基础上,设计了基于图像处理技术的高速铁路弓网燃弧检测系统。本系统采用安装于受电弓两侧的智能面阵高速摄像机,对接触线进行连续拍摄,利用图像处理技术提取弧光边界,并实时获取Tax箱传输的位置信息,保存检测数据供有关部门参考。 本文首先基于电接触理论研究了弓网燃弧的特性、产生燃弧现象的原因及弓网燃弧现象的危害；在比较分析了数字图像处理相关算法后设计了适用于本系统的图像处理算法；在研究相机成像原理后,根据检测任务对系统的要求及对系统工作环境的研究,选择了北京微视公司研发的MVC1000DAM-GE30千兆网球彩色摄相机和4mm的广角镜头作为数据采集单元,选取稳定可靠的工控机作为数据处理单元,实现了对硬件结构的相应设计；以软件工程思想为指导,软件工程技术为依托,对检测系统软件进行了分析、设计与具体实现,最终完成了高速铁路弓网燃弧检测系统的设计。