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关键词： 新工科   几何与代数   教学探索与实践   数字图像处理   向量  

摘要： 几何与代数课程是高等学校教育理工科必修的基础理论课,在学生抽象思维能力、数学建模能力和创新能力的培养方面占据着基础性地位和作用。同时几何与代数课程也为理工科学生进一步学习专业知识和开展科学研究提供必需的基本数学工具。该文以几何与代数课程教学为切入点,讨论在新工科背景下加强各章节重要知识点的联系、利用Matlab软件将计算机编程实践要素融入授课当中。这些讨论均有助于提升基础数学系列课程的教学效果,同时增强学生对数学基础知识的理解力和学以致用的能力。

关键词： 热障涂层   机器视觉   阈值分割   数学形态学  

摘要： 针对人工检测热障涂层形貌特征所具有的繁复性、误差大等缺点,提出一种利用机器视觉自动化识别热障涂层形貌特征并计算形貌特征参数的方法.完成了基于数学形态学的片层轮廓自动提取及铺展形貌参数的计算,用最大类间方差法求取二值分割阈值,运用均值滤波和形态学操作为图片去噪并保证单个片层的连通性,通过轮廓提取来获得片层边缘信息,最后根据所提取出的轮廓计算片层的实度参数.同时,进一步完成了基于遍历搜索的热障涂层中裂纹的自动识别及长度计算.首先,识别出图像中的片层并去除,运用闭运算完成断裂裂纹的修复,通过图像细化得到裂纹骨架;然后,遍历搜索每条裂纹,完成长度计算.结果表明,采用所提出方法检测片层轮廓和识别裂纹的效果良好,具有较好的抗噪声干扰能力,可以精确计算出形貌特征参数,对研究热喷涂熔滴在基材表面的沉积行为有重要的推动作用.

关键词： 数字图像处理   形态学   腐蚀   膨胀   卷积   频率  

摘要： 数字图像处理课程的形态学主要是从几何学的角度分析图像,不同于课程前面章节从空域和频域角度分析图像,因而难以被学生理解和接受。文章探讨形态学、空间域和频率域运算三个主要课程内容之间的联系,阐述形态学基本操作的空间域卷积和频率域乘积的实现步骤。仿真实验结果表明,形态学操作可以通过空间域卷积和频率域乘积实现,它们是密切联系在一起的。

关键词： 数字图像处理   计算机视觉技术   数据处理算法   人工智能   机器视觉   可见光图像   自动读数   自动检测  

摘要： 特约副主编简介赵李强,昆明能讯科技有限责任公司二级技术专家,主要从事机器视觉、电力数据分析、人工智能相关技术领域研究。从事计算机视觉及数据处理算法相关工作的经历已超过10年,对数字图像处理及深度学习技术的本质原理有深刻理解。在国内外多种学术期刊上发表过多项研究成果。目前主要研究领域为基于可见光图像的主网输电线路缺陷自动识别技术,基于可见光图像的变电站仪表自动读数技术,基于红外图像的输变电部件发热点自动检测,对电网域业中计算机视觉技术的应用场景有深入了解。

关键词： 清水砖   数字图像处理   Lab颜色空间   图像掩膜   机器人  

摘要： 针对传统清水砖筛选方式因依赖人眼视觉与经验判断,容易发生的色差分辨难、标准不统一等问题,利用数字图像处理技术和图像掩膜提取算法,设计了一种自动选砖算法,搭建了视觉系统,建立了清水砖选砖机器人系统及运行流程。与传统方式相比,新方法建立了清水砖数字化筛选标准,实现了高标准清水砖自动筛选,显著提升了选砖效率与品质,为后续类似工程精益建造提供了技术支撑。

关键词： 数字图像处理   图像增强   无人机图像   HSI变换   亮度均衡模型  

摘要： 针对无人机遥感图像因雾霾影响而发生图像降质的问题,使用亮度均衡模型进行改善。亮度均衡模型基于HSI变换得到原始图像的亮度通道图像,使用亮度均衡滤波将亮度动态调整到合适的区间以达到去雾目的,再采用高斯模糊和色彩重塑处理对图像进行进一步优化。经过图像对比实验,处理后的图像均值更合理且标准差和熵等重要参数均较原图有所提升。实验结果表明,本文模型具备较好的去雾能力和视觉效果。

关键词： 人工智能   数字图像处理   自主学习   教学改革  

摘要： 数字图像处理技术是指使用数字计算机来处理数字图像的技术,其具有广阔的应用场景。随着人工智能技术的不断进步,与人工智能相结合的新型数字图像处理技术呈现出快速更新和领城交叉融合的趋势。传统“数字图像处理”课程在教学方法和考核方式上缺乏激发学生自主性的机制,不利于人工智能时代下创新型数字图像处理人才的培养。针对传统“数字图像处理”课程教学存在的不足,文章提出将自主学习融入“数字图像处理”课程的教学理念,并从理论教学、实验教学和考核方式三个方面探讨人工智能时代下“数字图像处理”课程的教学改革,旨在提高学生自主学习的积极性,从而加强学生对于数字图像处理技术和应用场景的理解以及培养综合实践能力。

关键词： 菌落大小   菌落形状   菌落纹理  

摘要： 利用数字图像处理技术对猪肚菇(Pleurotus giganteus)菌落数字图像进行灰度化处理,通过菌落生长边缘检测,提取菌落边界、最小外接圆、最大内切圆、最小外接矩形等菌落形态特征量;通过建立菌落图像灰度共生矩阵,提取对比度和熵等菌落纹理特征量。基于菌落的数字图像特征量,定义菌落周长、菌落半径、菌落面积、菌落覆盖度、菌丝生长速度和基于面积变化的菌丝生长速度等6个与菌落大小相关的表型性状,菌落圆整度、菌落轴距比和菌落边缘整齐度等3个与菌落形状相关的表型性状以及菌落粗糙度、菌落均匀度、菌落沟纹深度、菌落生物量指数和菌落生物量变化率等5个与菌落纹理相关的表型性状,为食用菌菌落表型性状的智能识别和准确判别提供新的研究手段和思路,可加快食用菌育种和DUS测定工作中菌落表型信息定量化采集和分析的效率和准确性,促进食用菌表型组学研究深入发展。

关键词： 遮挡柑橘果实   目标定位   数字图像处理   YCbCr颜色模型   OTSU阈值分割法  

摘要： 针对柑橘果实被枝叶遮挡,机器识别难度大的问题,提出了基于YCbCr颜色空间模型和OTSU阈值分割技术对有遮挡的柑橘果实进行识别的方法。应用边缘检测法和凸包算法提取有遮挡果实的轮廓特征,选取凸壳上距离最远的两点,作为果实直径的两端点,定位目标果实。结果表明,算法可以准确分割并识别出枝叶遮挡的柑橘果实,果实平均检出率达到90.48%,有效提高了果园自动化采摘的效率。

关键词： 数字图像处理与技巧实习   AI Studio平台   卷积神经网络   云教学  

摘要： 为了更好地践行“三全育人”理念,建设“开放 + 共享 + 互动”的数字图像处理与技巧实习教学项目是非常必要的。针对数字图像处理与技巧AI实习项目算力资源不足问题,提出并实现了基于百度云平台的数字图像处理与技巧AI实习教学项目建设,开展了云教学实践,解决了数字图像处理和技巧2门MOOC学习者的实习教学问题。教学实践表明这有助于发挥国家线上一流数字图像处理和湖北省线上一流数字图像处理技巧课程的示范教学作用,提高教学能力和人才培养质量。