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提出将线型激光束垂直投射到钢板表面,通过面阵CCD摄像机采集激光线在钢板表面的图像来计算表面缺陷深度的三维检测方法.利用中点法对激光图像进行细化,并根据稳定点判别依据提取激光线形.采用分区标定方法对摄像机进行标定,由空间还原思想恢复激光线形的空间坐标.根据扫描投影的方法选择理想表面方向作为缺陷深度计算的基准,实现对缺陷深度信息的定量计算.通过对缺陷样品验证的结果表明,采用该方法得到的计算值与实际值非常接近
文档格式:PPT 文档大小:374.5KB 文档页数:24
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
文档格式:PPT 文档大小:342KB 文档页数:58
一、二维曲线绘图 二、三维曲线绘图 三、动画设计 四、高维可视化 五、图像 六、图像窗功能简介 七、函数绘图的简洁指令
文档格式:PDF 文档大小:571.31KB 文档页数:6
手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等
文档格式:PPT 文档大小:1.73MB 文档页数:42
一、启动MapInfo 二、 MapInfo表 2.1 表的打开、关闭及浏览 2.2 创建新表 2.3 地图绘制和编辑 2.4 属性数据输入和编辑 2.5 表的转入、转出 2.6 表的维护和管理 三、栅格图像处理 3.1 栅格图像 四、创建统计图 4.1 新建统计窗口 4.2 统计图类型 五、布局窗口 5.1 创建布局窗口 5.2 自定义布局窗口 六、重新分区 6.1 创建重新分区 6.2 使用重新分区 •第二讲 MAPINFO基本操作—表
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针对海底集矿机采矿环境图像,采用分段线性变换提高图像细节,中值滤波去除悬浮物干扰.利用形态学抗噪声梯度算子提取地形和障碍物轮廓,并用分段线性拟合计算出地表亮度变化率.根据表面亮度变化特征判断障碍物类型,采用自适应形态学对轮廓进行细化与连接.通过障碍投影变换计算出障碍物的距离、高度和宽度等信息.对陆地图像进行了分析,证明位置、高度和坡度等参数计算的可行性.利用上述方法对深海底的图像进行处理,不仅保留了边界信息,且提高了抗干扰能力和抗边界间相互影响能力,可有效识别深海底地形和障碍物,得出位置和形状等参数,可以为集矿机避障系统信息融合技术提供可靠数据
文档格式:PDF 文档大小:1.21MB 文档页数:8
提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果
文档格式:PDF 文档大小:549.41KB 文档页数:6
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
文档格式:PDF 文档大小:3.98MB 文档页数:6
提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法,结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征,提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像(OCT)中视网膜内界膜(ILM)、光感受器内外节交界处(ISOS)、布鲁赫膜(BM)分割提取的基础上,利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性,实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型,获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异,可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明,通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考,同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态,为后续的异常判断提供基础
文档格式:PDF 文档大小:882.28KB 文档页数:8
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
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