立体视觉图像处理技术在虚拟现实环境中的应用研究

立体视觉图像处理技术是虚拟现实(Virtual Reality,VR)中的关键技术,可增强使用者的沉浸感和视觉真实感。本文介绍了立体视觉图像处理的三种主流技术,以及这三种技术在虚拟现实环境中的适用性和有效性,同时对虚拟现实技术面临的晕动症等问题提出了解决的思路和方法,旨在进一步提升用户感知深度,达到更沉浸和更逼真的视觉效果。

计算机视觉图像处理技术在茶领域中的运用

随着计算机技术的不断发展,当今技术人员可以利用计算机技术在农业领域大施拳脚。近年来,计算机视觉图像处理技术的不断完善可以帮助农业进行多种鉴别、鉴定工作。茶叶在审评、加工、栽培方面主要通过自身的色泽来进行甄别和判断,这就给计算机视觉图像处理技术在茶叶领域中的运用提供了技术上的支撑和可行性。利用计算机视觉图像处理技术对茶叶进行审评和甄别可以达到远高于传统人工的效率和结果。

计算机视觉图像处理技术在茶学领域应用方法的研究

在当前茶叶产业发展过程中,专业化、科学性内涵不断提升,当前在茶叶产业中形成了全面科学,即茶学,这不仅是茶叶产业成熟发展的表现,同时也是从当前社会大众的消费需求出发的具体展现。茶叶融入科学,将是专业化应用的极致展现。本文拟从当前茶学专业成熟发展的具体表现分析入手,结合计算机视觉图像处理技术的发展应用状况,通过融入当前茶学领域应用的客观需要,从而探究计算机视觉图像处理技术在茶学领域中的具体应用方法。

视觉图像处理技术在车辆定位系统中的应用分析

图像处理技术以及几何模板匹配算法是计算机视觉的核心问题,其中视觉图像处理技术在计算机视觉中占有十分重要的地位。本研究以视觉图像处理技术为研究对象,以其在车辆定位系统中的应用为研究目标。首先分别从计算机视觉以及视觉图像处理技术这两个方面介绍了基本概念和理论;其次分析和探究了车辆定位系统中图像的处理技术,如车身图像采集、改进的图像平滑、图像的边缘检测及轮廓提取、特征边缘提取、几何特征模板匹配等图像处理技术和算法;最后,通过油漆车间车身定位生产线上的实验,对视觉定位系统的实现进行了分析和研究。

计算机视觉图像处理技术在茶学领域应用分析

茶文化是我国古代发展起来的一种艺术,是我国有着悠久历史的优秀传统文化,在西方人眼中我国的茶学文化也是独一无二的。但是一项传统文化要想永葆生命力,长久的发展下去,随着时代的发展与时俱进,不断融合进新的时代元素。我国的茶产业和茶文化就做到了这一点,在发展的过程中不断提升自己的专业化和科学化内涵,不断将先进的科学技术运用到茶学产业的发展中来,例如促进计算机视觉图像处理技术在茶学领域的运用就是很重要的一个方面。这不仅表明我国的茶学产业得到了成熟发展,也表明我国当前的茶产业越来越能满足大众的需求。本文从我国茶学专业和计算机视觉图像处理技术的发展状况入手,分析了将计算机视觉图像处理技术应用于茶学领域的必要性,并最终提出了具体的应用方式。

基于计算机视觉的铜金属杂质检测方法

计算机视觉图像处理技术被采用,对金属铜中的所含杂质种类及含量进行检测。基于传统的检测方法,我们提出了一种新的检测技术,该方法在检测精度上得到了很大地提升。新方法是以局部轮廓的特征为基准,提取金属铜中的杂质并且对杂质做定性以及定量分析。首先对采集完的金属铜图像实施局部轮廓视觉特征的提取,然后运用小波技术对采集完成的图像进行阈值滤波,最后Harris角点检测方法被采用来对金属铜中的杂质做定点成分标记,从而使图像的杂质噪点检测得到进一步优化,提高检测的准确率。仿真实验的结果表明,采用本文中的方法对铜金属中杂质进行检测,检测准确率较高,处理后的图像具有更好的平滑性。

Application of Computer Vision Technology in Agriculture

With the development of image processing technology and computer, computer vision technology has been widely used in the production of agriculture,and has made many important achievements. This paper reviews its-research progress on diagnosis of agricultural products, water diagnosis, weed identification,product quality testing and grading, agricultural picking and sorting and other as- pects, and finally put forward its existing problems and prospects for the future.

Method for Signals Detection in Single Crystal Diffraction Patterns through a Diffraction Pattern Indexing Software

The correct use of information in science and technology is very important for its progress. Nowadays, the equipment used for the scientific and technological development provides results that are later interpreted by the researchers, in most of the above mentioned equipment the results are images full of information which has to be analyzed. A powerful stage with multiple benefits in this field is the image pre-processing by means of intelligent systems, which are capable to do image analysis throwing very useful results that enhance the scientific and technological information. There are currently more than 500 functions in the computational vision specialized open source library OpenCV, which associated with the C＋＋ programming language. These functions are used for application development in many areas of computer vision such as products inspection, medical images, safety, user＇s interfaces, camera calibration, stereoscopic vision and robotics. In this development and research work, by using the available functions and modifying the exposed methods, we present a proposal for signal detection in images originated in the transmission electron microscope （known as diffraction patterns）, which are attached to the detailed analysis of crystalline structures used in the study of the materials science, the results show a profit of at least 18% in the detection of signs by means of the method proposed in this work.