融合OTSU与形态学图像处理的非结构化道路分割

非结构化道路通常具有不规则的道路边界,缺少车道线和道路标识,背景环境较为复杂。针对非结构化道路场景中的道路区域分割问题,提出了融合OTSU算法与形态学图像处理的道路分割算法,即首先将摄像头获得的彩色场景图像转换为灰度图像;其次进行高斯滤波,减少噪声;再次利用OTSU算法计算出合适的分割阈值,得到初始分割二值图像;从次使用形态学图像处理减少噪声和平滑图像;最后对得到的分割图像进一步处理,保留分割图像中最大的连通区域,得到道路区域分割结果。实验结果表明,融合算法可以更加精确地分割非结构化道路场景中的道路区域,可为非结构化道路场景下无人驾驶车辆的安全运行提供参考。

SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术

该文提出了一种由Radon变换与形态学图像处理技术检测船行尾迹的算法SWDRM (ShipWakeDetec tionAlgorithmbasedonRadontransformationandMorphologicimageprocessingtechnology)。算法特点是 :在Radon空间进行处理后 ,得到逆变换图像。通过图像后处理 ,可得到二值图像 ,以用于尾迹自动检测。对海洋卫星合成孔径雷达 (SEASATSAR)图像及模拟乘性斑点噪声中舰船尾迹进行了检测。结果表明 ,SWDRM具有很好的鲁棒性 ,能够适应不同水平的噪声环境。同时 ,对阈值系数和工作窗口宽度的选择范围都比较大 ,在一定的噪声水平范围 ,给定阈值系数后 ,得到近似于恒虚警率的检测结果 ,结合图像后处理 。

形态学图像处理方法在湿地破碎化格局中的应用

以三江平原沼泽湿地为研究单元,应用形态学图像处理技术在基于像元水平的二元沼泽湿地图上对沼泽湿地类型进行分类,并应用形态学模型和类型统计模型系统分析了三江平原1980—2000年间沼泽湿地景观破碎化的时空变化格局。结果表明,20年间,三江平原沼泽湿地面积由快速下降趋于缓慢下降。核心湿地面积急剧减小,由大面积分布逐步向三江平原东北部的别拉洪河和挠力河流域集中。孔隙湿地面积减小比例最大,目前处于消亡状态,由原来的沼泽湿地内部异质景观向同质景观过渡。核心和孔隙湿地大部分转化为斑块湿地,主要位于三江平原西北部、中部和南部,有逐步取代东北部核心湿地的趋势。边缘湿地面积比例年增长最快,且边缘像元宽度越来越宽,三江平原西部、南部和东部地区的核心湿地几乎全部由边缘湿地取代,易产生一定的边缘效应,导致种群间的竞争更加激烈。

熔池的形态学图像处理

本文利用数字图像处理技术按照一定的算法,计算出熔池形状的特征参数,并满足实时控制的时间要求。传统图像处理方法的检测结果都不能去除阴极雾化区和焊丝的图像边缘,本文提出了采用形态学方法处理铝合金MIG焊熔池图像。运用了自适应维纳滤波处理和Canny边缘检测算子,对熔池图像进行边缘检测及其几何特征尺寸参数的提取。重点描述了图像处理算法提取熔池正面形状参数的具体实现。经过实践证明此算法精度较高。

基于LabVIEW的形态学图像处理研究

形态学图像处理包含许多强大的非线性图像处理技术。探讨基于LabVIEW软件平台形态学图像处理实施方法,将虚拟仪器技术和形态学图像处理算法有机地结合起来,设计图像采集处理软件。研究表明,虚拟仪器应用于形态学图像处理是可行的,具有广阔应用前景。

基于图像形态学激光模具裂纹修复技术研究

为了探究小功率激光模具自动修复技术,利用同轴视觉采集系统采集模具的裂纹图像,结合数字图像形态学细化处理识别裂纹位置信息,建立了数字图像处理流程,得到裂纹的轨迹信息,将裂纹轨迹信息矢量化后,经曲线拟合生成数控代码,导入到数控系统完成激光模具修复。裂纹图像经图像去噪增强、形态学细化等处理后,能够有效地得到裂纹中心线,将裂纹位图矢量化后转为DXF文件格式,通过CAM软件生成数控加工代码。结果表明,该方法加工精度达到0.0368mm,满足模具修复的精度要求;通过图像形态学细化处理技术可以实现激光模具自动修复。这对激光加工设备实现自动化和智能化提供了理论支持和技术基础。

一种柔性形态学参数对称对数图像处理新算法

合成孔径雷达成像过程中产生的固有随机相干斑噪声严重影响图像质量,因此对相干斑噪声的抑制研究具有重要意义.针对传统相干斑噪声的抑制方法不能兼顾去除斑点噪声和保护图像纹理信息的问题,笔者提出一种柔性形态学参数对称对数图像处理新算法.该算法结合柔性形态学顺序统计量的灵活性与参数对称的对数图像处理模型自适应处理图像负值部分的特性,抑制合成孔径雷达影像斑点噪声,并且能够较好地保护图像纹理及细节信息.为验证新算法的去噪性能,将其与已有的一些滤波算法的滤波效果比较,并利用抑斑图像质量评价指标,评价新算法滤波性能.实验结果表明,该算法在抑制斑点噪声的同时很好地保留了图像细节信息,且其滤波效果优于现有的合成孔径雷达影像斑点噪声抑制算法.

基于形态学图像处理的细分曲面加工技术研究

针对细分曲面加工技术中轨迹规划所影响的加工精度问题,研究了一种基于形态学图像处理的细分曲面加工技术。通过计算极限顶点位置坐标,提取特定组合形式的索引间隔,得到细分曲面的分辨率极限顶点网格坐标,在同心圆的拟合作用下直接求得各点的标定坐标,计算目标矩阵,获取内部奇异点内极限位置,利用形态学图像处理方法建立复杂曲面精细切割模型。设计加工算法,在平底铣刀的切削判别式下,得到一种新的细分曲面加工技术。仿真对比证明,该加工技术的加工精度优于对比的三种加工技术,减小了加工误差。

基于边缘检测和形态学处理的车牌定位

车辆牌照识别技术(License Plate Recognition,LPR)是实现智能交通管理的重要技术之一,车辆牌照识别技术主要包含了车牌的准确定位、车牌中字符的分割以及字符的识别。通过对问题的分析,找到一种基于边缘检测和形态学处理的车牌定位方法,通过对样本图像的边缘检测和一系列的形态学处理,实现了对车牌的初步定位,基于车牌上字符水平方向的跳变次数来判断出车牌的上、下边界,从而实现了车牌的准确定位,最后通过仿真验证了这种定位方法的可行性。

基于图像处理和支持向量机的粉碎性秸秆覆盖率的图像识别方法研究

针对秸秆还田后的秸秆细碎、在自然光照下与土壤颜色差别很小导致秸秆覆盖率检测精度低的问题,提出了一种基于灰度变换函数与支持向量机(SVM)算法相结合的秸秆覆盖率图像识别方法。首先对在自然光下拍照获取的粉碎秸秆的彩色图像进行灰度变换处理,然后应用SVM算法对其进行秸秆图像分类,最后应用形态学图像处理算法得到准确的图像覆盖率。结果表明,对5个不同地块的秸秆图像进行灰度变换处理后,利用SVM训练文件直接预测得到的秸秆覆盖率与田间实际测量结果的最大误差率为3.20%,最小误差率为1.00%,分类时间小于2 s。可见,采用此方法检测粉碎秸秆的还田覆盖率具有很好的识别效果,并且用经过训练后的结果对所有图像进行SVM预测,不受光照的影响,效率高,分类速度快。

信息技术在图形图像处理教学中的运用——评《数字图像处理：使用MATLAB分析与实现》

计算机信息技术以其运算速度快、计算精准而被广泛应用到社会各个领域,对于现代经济发展有着重要的促进作用。信息技术在高等教育中的应用,不仅可以推动教育的创新发展,还可以提升教学效率与效果,为国家建设与经济发展培养更多高素质、高水平的现代新型人才。因此,信息技术在高校教育中的应用,是时代发展的新趋势与新目标。由蔡利梅和王利娟编著,清华大学出版社出版的《数字图像处理:使用MATLAB分析与实现》一书,可以有效地推动信息技术在图形图像处理教学中的运用。该书通过十二个章节对数字图像的基础知识、形态学图像处理以及图像处理的特例进行分析,其中包含了对于数字图像的处理、复原、重建,以及对于彩色图像的处理等。随着时代的发展和技术的更新,作者也在不断地完善内容。该书通过增加图像、图表及多种实践习题来为学习者提供丰富的学习内容,帮助学习者更好地理解与掌握知识。该书自出版以来,得到了教育者的广泛认可,是开展信息技术图像处理教学的重要教材。而且该书的实用性与适用性都可以被运用到图形图像处理的教学中,还可以为相关从业人员提供帮助,指导其更加高效地完成实践工作。

触头电弧图像面积与电弧功率及其关系

为建立电器触头电弧外部与内在特性的联系,本文以磁保持继电器为研究对象,对其分断过程中的电弧图像进行采集和形态学处理,定量研究了电弧图像面积随时间的变化规律,分析了电弧面积随电流的变化趋势。在获取电弧图像的同时,采集电弧电压与电弧电流波形,采用数值分析方法对电弧功率曲线和面积曲线进行拟合,得到分断过程中电弧面积与电弧功率之间的关系。结果表明,不同电流下电弧图像面积变化趋势相同;随着负载电流的增加,电弧的最大像素面积增大。当分断较大电流时,电弧图像形态变化可分为燃弧面积快速上升和燃弧面积缓慢下降两个阶段,与电弧功率分别呈五次方和四次方的关系。本文的研究为通过电器外部特性来预测触头电弧大小、燃烧程度以及熄灭的难易程度提供了新的思路。

液体泡沫中单气泡的图像识别算法

根据泡沫中气泡的特征,提出了一种液体中单气泡的图像识别算法.在垂直光源拍摄位置获取清晰的泡沫图像.对原始泡沫图像进行全局阈值处理和形态学处理过,获得处理后的二值化图像.为了防止轮廓提取产生死循环,提出了一种毛刺去除方法.轮廓提取后,利用Hough变换对每个单连通边缘识别是否为类圆形,对圆心和半径进行投票,对投票结果进行分析,用高斯分布函数来估计投票峰值点.利用本文方法识别到泡沫图像中的所有单气泡.最后,对实现结果进行分析,证明了这种单气泡识别方法效果较理想.

一种新的无人机监控图像实时目标识别算法

提出一种新的无人机监控图像实时目标识别算法。首先将获取的无人机监控图像应用自适应阈值分割将其转换为二值图像。对二值图像进行形态学处理,定位潜在目标出现的位置。最后对潜在目标区域再次应用局部自适应阈值分割获取目标,同时给出每个目标的图像坐标位置。飞行试验表明该算法保证实时性的情况下,有较高的识别正确率。

一种新的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别的重要步骤。对指纹特征和传统指纹分割方法进行了研究,提出了一种新的指纹图像分割算法。先对指纹图像进行裁剪,如果指纹图像对比度较低,则对图像进行均衡化处理;然后对图像进行顶帽变换,补偿不均匀的背景亮度;最后用迭代自组织分析算法(ISODATA聚类)对图像进行分块分割和形态学图像处理。对国际指纹识别竞赛(FVC)数据库不同质量的指纹进行了测试,实验结果表明,此算法对不同质量的指纹是有效的,效果好于传统指纹分割方法。

Matlab在CAD边缘检测处理中的应用

目的:利用Matlab软件设计边缘检测程序,将医学图像中病灶轮廓清晰地标记出来,为CAD后续步骤奠定基础。方法:利用Matlab数值运算平台,对一幅肺癌CT肺窗图像进行边缘检测并附加形态学等后处理算法。结果:采用此方法准确有效地在原图像中清晰标记出肺内肿块轮廓以及周围胸膜凹陷的形态征象。结论:利用MATLAB软件实现基于边缘检测附加形态学后处理算法的图像分割新方法,可以使感兴趣区轮廓线清晰地显示,改善了医生诊断效果。

暗通道先验理论在图像分割技术中的应用

在室外拍摄的照片中,经常会遇到光雾等干扰,使得传统图像分割中,难以获得二值化处理的阈值。为解决这种问题,文章采用暗通道先验理论,做提前处理,使得图像质量增强,变得易于分割,同时使用分水岭算法增强相邻个体的分割精度。通过对比实验证明,暗通道先验对于分割结果的改善切实有效,并将算法用于光伏组件的数量统计,验证其分割准确性,结果准确无误。该算法可用于非理想环境下拍摄照片的图像处理,有效消除光、雾干扰,准确、高效地分割图像,实验结果充分证明了算法的可行性与实用性。

红外序列图像小目标自动检测与跟踪

提出了一种基于灰度形态重构开的红外图像序列小目标自动检测与跟踪的算法.使用形态重构开等形态学算子处理原图像,有效地消除背景,同时结合了红外小目标帧内亮度及空间信息,帧间运动信息,提取运动小目标.实验结果证明算法可以有效地自动检测与跟踪点目标.

基于OpenCV的车牌识别系统研究

车牌识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统,是智能交通系统的重要组成部分.介绍了一种基于Visual C++平台与Intel开源计算机视觉库OpenCV的静态复杂背景下的车牌识别系统的开发方式.该方式中采用空间域滤波和形态学方法确定车牌的轮廓,采用频域、空间域分析和几何校正相结合的方法对车牌歪斜情况进行校正,最后通过字符分割和模板匹配实现车牌号码识别.经在Visual C++平台下验证,此方法适用于车牌歪斜的情况,识别速度快,准确率高.

强干扰下跳频信号的提取

强干扰存在的情况下,跳频信号检测和特征提取十分困难,为此,结合图像处理和噪声峰值提取的思想,提出了完整的提取跳频信号特征的方法:以短时傅里叶变换时频谱为基础,改进了一种利用形态学图像处理估计噪声基底的方法来消除噪声;然后,对每个时刻的频谱估计出信号个数和对应频率,根据统计的所有时刻的各类信息,将干扰信号排除,得到跳频信号。仿真实验表明,该方法能够在强干扰存在时,检测出幅度较弱的跳频信号,具有较好的抗强干扰性能。