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以猴头菇为研究对象,在计算机视觉技术和图像处理技术的基础上,对猴头菇进行无损检测和分级.采用灰度化、中值滤波、二值化、边缘提取等技术对图像进行预处理,提取了猴头菇面积、周长、颜色、径长、形状等特征参数.以猴头菇的颜色、大小、形状作为分级指标,确定并完善了猴头菇分级标准.根据猴头菇的分级标准,在Fisher判别分析基础上构建了猴头菇的分级模型.结果表明,基于计算机视觉技术的猴头菇无损检测与分级结果准确率均在80%以上. 相似文献
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提出一种基于圆形度的番茄形状自动分级方法.采用机器视觉技术,首先利用CCD摄像机获取样本图像,然后以圆形度描述番茄外形的圆润程度,通过MATLAB的图像处理功能获得分级信息,并由LabVIEW平台实时监控、PLC实施有效控制,从而实现对番茄形状的自动分级.试验表明,此方法具有较高的分级质量和效率. 相似文献
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作者提出了一种基于CIE LUV彩色空间的边缘检测算法,首先通过非线性同等组滤波器进行平滑和去噪预处理,接着利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其八领域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘.实验证明该算法能较好的得到彩色图像的边缘. 相似文献
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陈慜 《福建工程学院学报》2010,8(3)
提出了一种通过机器视觉,运用数字图像处理技术来检测冷却水漏油情况的方法.将现场水体的原始图像转化成256色的灰度图像,突出油滴的边缘,进行必要的图像增强,为了便于统一处理,将图像调整到统一大小.在采用经典的边缘检测算子描绘出油滴的边缘后,将物体和背景分割出来,形成对比鲜明的二值图像.分割后的二值图像具有面积、周长等明显特征,利用简单的类内鉴别达到识别的目的.另外,通过模板匹配的方法扫描整幅图像以判断相似度,并采用了多识别器综合的方法识别10 mg/L的漏油,以提高识别的可靠性. 相似文献
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多数遗传算法在进行图像恢复时并没有充分考虑图像本身的特点.本文提出了一种新的二值图像恢复算法.它利用二值图像具有0、1两个灰度值和明显的边缘信息的特点,并将该信息加入到遗传算法的变异算子中.变异时,只对非边缘信息点进行0或1改变.实验结果表明,该方法比简单遗传算法的恢复结果更准确,并在一定程度上保护了图像边缘;同时,该方法的恢复结果明显优于传统图像恢复方法. 相似文献
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为了解决传统的人工定义阈值和检测算子在边缘检测方面的不足,提出了基于迭代最佳阈值分割的边缘检测,并据此进行图像的边缘提取。这种方法不仅大大降低了算法的复杂度,提供最佳阈值,同时也能保证边缘提取的精确度,消除图像噪声对边缘提取的影响。通过对迭代阈值的应用,利用边缘检测算子对图像进行边缘检测,并和现有的方法进行对比。实验结果表明,和现有的检测方法比较,该方法在检测效率和准确度上表现比较优秀。 相似文献
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提出一种具有自动位置补偿功能的缺陷检测技术,有效地提取图像的缺陷信息.通过CCD实时准确地采集图像,利用特征提取与边缘检测对图像进行操作,运用多种图像处理技术,结合PLC自动控制,对缺陷信息进行自动检测,从而实现边缘检测与自动位置补偿的有机结合,在环形区域的缺陷检测上得到很好的应用. 相似文献
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计算机视觉技术在农产品分级中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
计算机视觉技术是用数字图像处理技术辅助人类了解图像信息或直接用机器代替人类去识别图像。该技术无需直接接触测定对象便可获取图像中的重要参数和信息,属无损检测范畴。目前该技术在农产品分级中应用广泛,本文以苹果、砀山梨等为例,建立水果果形分级系统,检测效果良好,本方法为其它农产品的分级提供了基本思路和方法,有一定参考价值。 相似文献
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提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息. 相似文献
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从遥感影像条纹噪声的周期性特征入手,利用图像的频谱图对图像中条纹噪声的频率分布进行分析,并使用巴特沃斯带阻滤波器对条纹噪声进行消除.实验结果表明,该方法能有效抑制条纹噪声,并能保留图像边缘信息.通过对条纹噪声分析发现中巴资源卫星-02星CCD图像存在4种条纹类型. 相似文献
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针对目前国内外鲜有关于规则文字碎片拼接技术的研究问题,本文基于聚类分析方法及matlab程序设计提出了一种用于解决此问题的方法.对于规则文字碎片,利用图像的像素值矩阵进行分析,通过对各个碎片的边缘像素值向量进行聚类,借助最小距离进行边缘匹配,实现规则文字碎片的拼接.实验证明,该方法能够有效实现规则文字碎片的拼接. 相似文献
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图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。对具有代表性的图像边缘检测算子进行了讨论,还结合小波变换方法和数学形态学方法分析了在边缘检测中的应用,并给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。 相似文献
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传统边缘检测算子如Canny、Sobel等是通过计算图像中局部小区域的差分来工作的,对噪声比较敏感,在检测边缘的同时常会加强噪声,形态边缘检测器在检测边缘的时候不会加强或放大噪声,单尺度形态学梯度算子结构元素过大或过小都不能检测到满意的结果.将多尺度形态学边缘检测和形态学滤波结合起来,提出一种边缘检测方法.首先利用形态学对多尺度的形态学梯度算子进行边缘检测,再进行填充内部缝隙,接着进行形态学边界平滑,最后通过分割掩模到原图像的结果.仿真结果表明,所提算法能够非常清晰地检测到目标图像的边缘,提取的图像边缘定位准确且平滑,同时具有较强的抗噪能力. 相似文献
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本文提出了一种采用面阵CCD测量轴径尺寸的方法.利用面阵CCD成像获得轴径的图像;利用图像处理技术提取轴径的边缘;采用亚像素边缘检测精确确定轴径的边缘信息;最后采用hough变换进行直线拟合,根据所得直线确定轴径的尺寸.实验表明此方法能够精确测量轴径的尺寸. 相似文献
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边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。 相似文献
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基于小波变换和微分算子的图像边缘检测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种检测彩色图像边缘的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝三基色图像,然后利用小波变换对三基色图像分别进行多尺度的分解,提取其低频系数,用微分算子检测其图像边缘,最后利用多通道信息融合的办法将三基色的图像边缘融合在一起。通过一个实验说明了该方法的有效性。 相似文献
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提出一种提高全息图像的清晰度的新方法.即原始图像经过微分运算和计算全息的变换后,得到它的边缘全息图,然后对该边缘全息图的对比度进行调节,再通过液晶光阀的调制作用,得到这幅调整后的全息图的再现像.这样得到的全息图的再现像比原来边缘全息图更为清晰.文中推导了黑色和白色的灰度调节函数,同时借助实验数据利用Matlab推导了光强与灰度的近似公式,并利用这些公式对图形进行了改善,实现了更为清晰的全息再现演示. 相似文献
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杨鹏 《浙江工贸职业技术学院学报》2016,(1):37-41
传统的边缘检测算法的效果很大程度上取决于阈值的选取,针对这个问题,提出了基于局部最大变化和二维OTSU的边缘检测方法,该方法利用图像局部区域的所有像素灰度值与中心像素灰度值的最大差值来描述图像边缘分布信息,从而得到图像边缘分布信息图,然后利用二维OTSU方法对该边缘分布信息图进行二值化处理得到边缘二值图。利用该边缘二值图,结合车辆的一些先验信息,提出车窗定位算法,并进一步确定驾驶员区域,最后通过在驾驶员区域内检测是否存在满足安全带先验特征的直线来判断驾驶员是否佩戴安全带。实验结果表明,该方法能够准确定位车窗边缘和驾驶员区域,可以应用于安全带的检测,具有一定的实用价值。 相似文献