1.1 光度学 1.2 成像物理学 2.1 人类颜色感知 2.2 图像颜色模型 3.1 光学转换部分 3.2 光电转换部分 3.3 图像处理部分 3.4 数字相机模型 3.5 研究热点问题

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

在 Photoshop Cs2中很多操作都是基于选区的,用户可以通过选区对图 像中特定部分进行处理,而不影响选区外的图像。使用 Photosh。pcS2提供 的多种选区工具创建选区后,用户可以对其进行移动、变换、羽化等处理

4.1光电成像概述 4.2摄像原理 4.4电荷耦合器件(CCD，(Charge Coupled Devices) 4.6CMOS图像传感器 4.7固体图像传感器主要特性参数

传统的梳毛机粗纱均匀性(CV值)的检验都是靠电容式条干仪来测定,这种方法只能在离线的状态下进行.本文提出图像处理技术,对梳毛机末道毛网CV值进行在线全过程检测,使粗纱的均匀性得到控制,并与电容式条干仪测定的CV值进行比较,取得了满意的结果

一、视觉的时间域响应特性 二、彩色电视制式 三、 彩色电视信号的类型 四、电视图像数字化 五、 图像子采样 六、 数字电视简介

用多激光线代替单激光线应用于钢轨表面缺陷在线检测,解决了单激光线模式下由于钢轨跳动造成\伪缺陷\的问题.对相机采集到的多激光线单幅图像进行了中心线提取、差值算法检测、缺陷判别及缺陷图像拼接等处理,实现了缺陷的在线检测,并获得缺陷的完整区域图像.该方法利用多激光线单幅图像光带间的互相关和自相关深度信息提取图像的特征区域进行检测,避免了单激光线模式的深度拼接步骤,从根本上解决了由于钢轨跳动造成的\误检\问题.该方法已经在线应用于钢轨轨底的表面缺陷检测,相对于单激光线检测具有更高的准确率

仿生扑翼飞行器是一类模仿鸟及昆虫通过机翼主动运动产生升力和推力的飞行器。因具有飞行效率高，机动性强、隐蔽性好等优点，扑翼飞行器近年来受到越来越多的关注和研究。小型扑翼飞行器由于其精巧的结构和可操作性，能够适应更复杂的环境，但也限制了其飞行负载能力和电池续航时间。在许多场景中，高质量和高功耗的传感器不再适用于扑翼飞行器。自然界生物得到的信息绝大多数是通过视觉途径获取的。视觉作为一个获取信息的有效途径，在扑翼飞行器的应用中有着不可替代的作用。视觉传感器具有质量轻、功耗低、图像信息丰富等优点，因此非常适合于搭载在扑翼飞行器上。随着微电子、图像处理等技术的不断发展，以扑翼飞行器为平台的视觉感知系统也取得了重要进展。本文首先介绍了国内外几款有代表性的扑翼飞行器的视觉感知系统，分为机载视觉感知系统和外部视觉感知系统两类；然后简述了三个系统关键技术即图像消抖技术、目标检测与识别技术、目标跟踪技术的发展现状，进而总结发现扑翼飞行器的视觉感知系统研究目前还处于起步阶段；最后指出图像消抖、机载实时处理、目标检测与识别、三维重建等可以作为扑翼飞行器视觉感知系统的未来研究方向

第一阶段:传统的光学装置及仪器,不能胜任对 复杂光信息高速采集和处理的要求 第二阶段:半导体集成电路技术,可以将探测器 件及电路集成在一个整体中,也可以将具有多个 检测功能的探测器件集成在一个整体中。其价格 低,体积小。例如,将图形、物体等具有二维分 布的光学图像转换成电信号的检测器件是把基本 的光电探测器件组成许多网状阵列结构,引人注 目的器件CCD就是一种将阵列化的光电探测与扫 描功能一体化的固态图像检测器件。它是把一维 或二维的光学图像转换成时序电信号的器件,能 广泛引用于自动检测、自动控制,尤其是图像识 别技术

串匹配(String Matching)问题是计算机科学中的一个基本问题,也是复杂性理论中研 究的最广泛的问题之一。它在文字编辑处理、图像处理、文献检索、自然语言识别、生物 学等领域有着广泛的应用。而且,串匹配是这些应用中最耗时的核心问题,好的串匹配算 法能显著地提高应用的效率。因此,研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值 实际意义