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关键词： 非压缩位图   牙齿病灶   内窥镜诊断   彩色图像处理   直方图修正   图像去噪  

摘要： 在医学上利用光纤根管显微内窥镜进行牙齿疾病的诊断大大提高了诊治的准确性和有效性，但是由于采集过程中受到光照不足等不利因素的影响，利用内窥镜采集到的牙齿病灶图像不清晰，为了改善图像的质量，便于更好的临床诊断，本文在传统图像处理算法的基础上加以实验和改进，完成了一个基于非压缩的BMP图像格式的牙齿病灶彩色图像处理系统。它对低质量的牙齿病灶图像有良好的改善效果，本文主要工作可以分为以下几部分：　　 >在图像增强方面，本系统通过RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，对强度分量V采用直方图修正、对饱和度分量S采用线性拉伸的方法，具有处理速度快，结果失真小的优点。　　 >在图像去噪方面，本文认为二维离散小波变换滤波(DWT)具有良好的时空特性，因此对图像进行RGB色彩空间的小波变换滤波，可以达到减除噪声、突出图像细节，同时使图像更加生动的目的。　　 >针对牙齿病灶的特殊性，为了突出病灶并与周围正常的组织以及填充物区分开，本文提出了图像RGB色彩空间的基于梯度标量和的边缘提取与图像融合相结合的方法，实验表明，这种算法在最大程度保留图像纹理和细节的同时可以减小噪声对图像的影响，对图像增强具有良好的效果

关键词： 数字图像处理   教学改革   创新型人才  

摘要： 《数字图像处理》课程不仅仅涉及模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等多个领域,而且还与生活结合紧密,应用性很强。因而,将《数字图像处理》的理论和方法与实际生活中的课题紧密结合,恰当的修改授课内容,巧妙的运用教学策略和考核方式,可以提高学生对该门课程的兴趣,显著提高教学效果,培养更多创新型实用人才。

关键词： 数字图像处理   凹版印刷   差影法   连通区域  

摘要： 凹版印刷过程中，由于印刷工艺等原因，印刷品往往出现色差、套印不准、缺陷点、墨线残缺等外观缺陷，若不能及时发现，会产生大量次品。通常借助频闪灯或利用静止图像观测系统进行高速印刷品图像质量检测，但两者均采用的是人工目测，不具备图像分析处理功能。本课题在静止图像观测系统的基础上采用数字图像的匹配技术来代替人工目测，形成静止图像观测分析系统。 静止图像观测分析系统主要包含三个部分：图像采集、图像预处理和图像匹配分析模块。 图像采集模块：将光电编码器与印刷版辊相连，取得同步拍摄信号，触发摄像机和频闪灯进行印刷图像拍摄，然后通过USB将所拍摄的印刷图像传输给上位机。 图像预处理模块：采集到的印刷图像不可避免的混有各种噪声。采用了邻域平滑法和中值滤波法去除噪声，以恢复原始图像。 图像匹配分析模块：采用互相关算法将预处理后的实时图像与标准图像匹配定位，在空间上形成一一对应的关系，然后对其应用差影法进行分析，并将差影后的二值图像采用连通区域分析的方法进行判断，完成了图像的匹配与分析。 利用数字图像处理技术对印刷品缺陷进行在线检测，提高了印刷品缺陷的检测效率，弥补了人工目测的不足，降低了次品率。

ISBN: (纸本)9787122053954

关键词： 图像处理   数学形态学   车牌定位   字符分割   字符识别  

摘要： 随着社会经济的不断发展和人们生活水平的日益提高,整个社会对交通运输的需求不断增大,智能交通系统的应用势在必行。车牌自动识别系统作为智能交通系统中的一个分支,在大型停车场的管理系统、公共安全、交通管理及有关军事部门有着特别重要的实际运用价值,正日益受到人们的重视。从技术的角度讲,车牌识别系统是一个涉及数字图像处理和模式识别等多个领域的综合系统。 本文主要对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个方面进行比较深入的研究。主要工作有以下几个方面：(1)图像预处理技术。通过对图像预处理的各种方法及特点的研究,找出了适合本系统的汽车牌照图像的灰度变换方法、二值化方法及平滑方法;(2)车牌定位技术。论述了基于形态学的车牌定位方法,实现了车牌的定位及倾斜校正;(3)车牌字符分割技术。使用直方图特征对车牌图像进行全局阈值分割,并结合垂直投影实现字符分割;(4)车牌字符识别技术。对车牌图像中的汉字、字母和数字字符设计了不同的分类器,利用聚类分析和BP神经网络相结合的识别方法对字符进行识别,识别率较高。 在此理论研究的基础上,利用VC++6.0开发了车牌识别系统。实验数据表明,本系统能较准确地定位、分割车牌和识别车牌字符。从中可以看出,多种方法相结合的定位分割技术能够提高系统的整体性能。

关键词： 炉膛   数字图像处理   CCD   燃烧诊断   温度场  

摘要： 随着电站机组容量不断扩大,对机组的安全经济运行要求越来越高,而准确、可靠地监测炉膛火焰,是防止炉膛爆炸、确保锅炉安全运行的重要手段。针对传统的火焰技术检测功能单一、检测效果不理想、检测结果不准确等缺点,本文研究设计了基于数字图像处理的火焰燃烧诊断系统,实时、准确、动态的监测炉膛火焰燃烧状况。 本文总结了国内外炉膛火焰燃烧检测技术发展的现状,深入研究了现代计算机技术、数字图像处理技术与燃烧学等相关学科,详细阐述了基于数字图像处理的火焰燃烧诊断系统的原理、方法以及具体实现。 本文采用彩色CCD摄像机作为传感元件,通过图像采集卡将数字图像输入计算机,并实现了对图片各种参数的设置;基于数字图像处理技术实现了火焰图像的增强、消噪以及边缘处理;基于炉内辐射理论,计算了辐射能大小;基于双色法理论实现了火焰二维温度场的建立,同时进行了理论误差分析和CCD颜色补偿;采用Visual Studio 2005中C#2005开发工具,开发出炉膛火焰监控软件,较好的满足了系统要求。 基于数字图像处理的火焰燃烧诊断系统克服了传统火焰检测系统的缺陷,能有效地预防事故的发生、保障炉膛的安全运行,同时提高机组运行效率。

ISBN: (纸本)9787121088797

关键词： 生物污垢   微生物   异养菌   支持向量机   模式识别  

摘要： 工业冷却水是一个适宜微生物生长的特殊环境。当条件适宜时,微生物能够生长并且快速繁殖,系统中就会形成生物污垢。结果导致管道堵塞和腐蚀,严重影响了正常生产。因此,在电力、化工和冶金等行业,微生物的检测是完全必要的。 目前异养菌菌落计数是采用国标法—平皿计数法进行的,该法依靠人工观察计数具有一定的主观性、误差大、耗时长、效率低的缺点。本文采用数字图像处理的方法对工业冷却水中的异养菌数进行检测。检测内容包括微生物菌落的数量和微生物的识别。在大量实验数据的基础上,将形状不变矩、分形法、神经网络、支持向量机、模拟退火算法、遗传算法应用到微生物的识别中,从理论和实验两个方面系统的探讨了微生物的识别方法。 首先,在采集到微生物菌落的图像后,经过预处理、图像的二值化、粘连分割、区域标号和统计修正的方法等得到微生物菌落的数量。为了进一步减少菌落的计数误差,提出了基于支持向量机的异养菌菌落图像识别方法,达到了98.7%的识别精度。然后分别采用形状不变矩、灰度共生矩阵、统计纹理、分形维数的方法对微生物进行特征提取,得到微生物的15个指标。特征提取后,为了实现微生物的分类识别,采用模拟退火算法和遗传算法相结合的方法进行了特征优化选择得到11个特征。最后将上述特征提取后的训练样本分别送入BP神经网络、Elman神经网络和支持向量机对微生物分别进行了形态识别。结果表明基于支持向量机的识别方法识别精确度最高。本文从理论和技术上对微生物的识别提出了新方法。

关键词： 木工锯片   锯齿综合尺寸   图像测量   数字图像处理  

摘要： 光电检测技术是近年来在测量领域中一种新兴的检测技术,它以光学技术为基础,利用数字图像处理技术对光学信息进行处理。光电检测技术把光电子学、激光、计算机技术等多种先进的科学技术相结合,构成光、机、电、算相融合的检测系统。本论文研究的木工锯片锯齿综合尺寸检测系统主要由照明系统、光接收系统、图像传感系统、图像采集系统、图像处理系统、计算机及其外设几个部分组成。这种系统是一种非接触的检测系统,具有检测速度快、检测对象范围宽、检测精度高、测量结果直观等特点。本系统的实践证明了基于数字图像处理的光电检测技术在尺寸检测中效果非常好。 本课题主要研究外径等于或小于420mm木工锯片基体几何量的测试。待测几何量包括:锯齿齿距、前角、后角及齿型相关尺寸。木工锯片锯齿的综合尺寸的测量精确度要求控制在微米量级。传统的手动测量方法,很难控测量精度,而且测量结果不直观、数据整理缓慢。为满足实际检测的高精度的要求,本课题采用CMOS传感器检测锯片图像,首先采集木工锯片锯齿的灰度图像,再对其进行阈值分割、图像噪声滤波、提取边缘、Hough变换、曲线跟踪、角点检测等一系列数字图像处理,最后得到锯片锯齿的综合尺寸,该检测系统采用非接触式测量,而且可以达到高精度测量的目标。 本论文共分为五章,第一章为绪论,介绍了课题来源和背景、国内外图像测量技术的发展和趋势以及课题研究的主要内容和重点;第二章叙述了图像检测原理和检测方案的设计;第三章详述了数字图像处理的算法和实验过程;第四章对实验结果进行了分析;第五章是结论部分,对全文进行总结和展望。

关键词： 油气水三相流   流型识别   小波去噪   混沌特征   粒子跟踪测速法  

摘要： 多相流动现象广泛存在于化学、石油、动力工程以及各种加工工业的换热设备中。流型在多相流的流动和传热特性的研究中是非常关键的。它虽然没有定量的描述,但它是决定传热与流动的计算依据。不同的流型,有其独特的传热与流动机理。流道中流型的变化往往会引发流阻、流动的稳定性改变以及出现传热危机。油、气和水多相混输管路,由于其减少管线和地面设备的投资、充分利用油气资源的优点,日益成为人们研究的热点。掌握好油气水三相流动的特征,特别是流体的流动形态,对于设计、运行和安全至关重要。 本文将高速摄影法应用到流型识别中,实现了可视化、非接触测量,不会干扰生产设备的正常运行,即使在高速油气水三相流中,也可通过调节拍摄频率来得到较为清晰的流型图像,有较大的适用范围。在大量实验数据基础上,将数字图像处理、小波理论、混沌理论、神经网络、支持向量机和复杂度测度理论应用到流型识别中,从理论和实验两个方面系统地探讨了流型智能识别方法。 首先,在油气水三相流实验台上,利用高速摄影机获得了垂直上升管内油气水三相流流型图像。其次,利用图像处理技术去除噪声后,提取了单帧流型图像中的灰度直方图统计特征、轮廓及不变矩特征,连续图像灰度时间序列的混沌特征。然后,将上述特征向量的训练样本分别送入粒子群优化BP(Back Propagation)神经网络和改进的支持向量机中进行训练,实现了流型图像的智能化识别。识别结果表明,基于连续灰度时间序列混沌特征和支持向量机模型的识别效果最好,但与其他组合相比,识别率相差不大。接下来应用PTV法对油气水三相流中水包油泡状流进行了流速及流场的测定。最后,讨论了图像复杂性测度与油气水三相流流型变化之间关系,通过对五种复杂度随三相流流动参数变化规律分析,得到三相流动力学结构反演特征,为揭示油气水三相流流型转化机理和定量识别流型提供了一种有效的辅助诊断工具。从理论上和技术上为油气水三相流流型的识别提供了新方法。