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基于NiosⅡ软核的近红外温度的温度测量 总被引：2，自引：0，他引：2
红外热成像技术,是一个有非常广阔前途的高科技技术,其大量的应用将会引起许多行业变革性的改变.利用探测仪测定目标的本身和背景之间的红外线温差并可以得到不同的红外图像,热红外线形成的图像称为热图.目标的热图像和目标的可见光图像不同.本设计是以NIOS Ⅱ软核为核心设计一种近红外温度场测温系统,通过红外线摄像头拍摄红外图像,经过双口RAM送入NIOS Ⅱ处理器,提取目标图像的灰度值,计算出红外图像中任意点的温度值.该系统测量精度高,可精确到0.1℃,测量误差＜1%,测量方便灵活. 相似文献
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运动员因剧烈运动常导致隐性骨骼损伤,常规的CT图像观测方法靠人工经验判断,无法有效发现隐性骨骼损伤的CT图像断点,不能形成合理的诊断方案,断点标定性能较差。提出一种基于模板叠加和相异特征匹配的CT图像断点标定方法,进行基于小波变换的CT图像边缘检测分离,采用相异特征匹配的方法消除图像中的噪点信息,提取灰度像素值特征,根据Shannon信息论原理,描述融合结果与源图像的综合相关性信息,得到CT源图像与断点融合图像的进行相关性标定,采用模板叠加和相异特征匹配得到准确的断点标定结果。实验证明,采用该算法能有效实现对CT图像的隐性损伤骨骼损伤作出的断点标定,标定的准确度较高,鲁棒性好,抗噪性优越。为体育运动损伤诊疗提供理论依据。 相似文献
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以地形粗糙度为主要研究内容,给出飞行器目标地形灰度图像的预处理算法和地形粗糙度提取算法,并完成了计算单元地形特征提取。分析了基于噪声特性和退化函数算法算法的灰度图像滤波的基本原理;研究了基于合适尺寸计算单元灰度算法的目标地形粗糙度提取算法,并建立了相应的数学模型;通过应用某数字地形灰度图像进行仿真验算,证明了基于灰度图像的地形粗糙度信息提取方法的可行性;为精确识别地外行星目标地形信息并对地形进行风险评估提出了一种新的研究思路。 相似文献
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图像边缘是图像基本特征之一。图像边缘检测在实际中有很多重要的应用。本文主要按行列交替的方式,基于几何参数识别扫描数据的轮廓信息,主要依据斜率、角度、距离等参数分析识别轮廓点,然后将扫描数据转换为雕刻灰度图,应用已有图像边缘提取算子提取扫描数据中的边缘信息,并做对比分析,采用改进的拉普拉斯算子提取灰度图轮廓,最后综合图形和图像两方面提取的轮廓信息,对非轮廓点进行光顺处理,较好地保护物体表面细节的轮廓,减少了磨光算法的盲目性,解决了光顺过程中细节丢失的问题 相似文献
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三维测量系统应用广泛,对测量系统光源进行精确标定有利于提高三维测量系统的精度。本文通过对摄像机和所用高反射球标定,用T-S模型对近场点光源位置进行标定,用棋盘格标定主光轴,最后用得到的光源信息对平板灰度值图像进行模拟,通过与真实图像的对比验证结果准确性。 相似文献
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《科技通报》2016,(3)
目的:利用SVM对新疆高发病哈萨克族食管癌X线医学图像进行分类研究。方法:随机选取正常食管和缩窄型食管癌X线医学图像各120张,运用灰度直方图法和灰度共生矩阵法提取图像的特征,采用Lib-SVM工具箱,在SVM类型设置上选择C-SVC,选择4种核函数,通过调整核函数的参数与C-SVC分类器的参数进行实验。结果:利用灰度直方图法提取的特征量进行分类时,线性核函数和RBF核函数的分类准确率较高,均可达92.5%;利用灰度共生矩阵法提取的特征量进行分类时,线性核函数、RBF核函数、Sigmoid核函数的分类准确率较高,均可达87.5%;利用灰度直方图特征和灰度共生矩阵特征组成的综合特征进行分类时,多项式核函数和RBF核函数的准确率较高,均可达97.5%。结论:灰度直方图特征的分类能力优于灰度共生矩阵特征;综合特征的分类能力优于单一特征的分类能力;RBF核函数的分类性能较其他核函数突出。SVM对食管癌X线医学图像具有较高的分类识别率,为新疆高发病哈萨克族食管癌的计算机辅助诊断系统的研究奠定了基础。 相似文献
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复杂背景下的OCR技术涉及的图象处理与模式识别技术较通用的OCR技术更为复杂。由于图像中的文字通常叠加在复杂的图像背景之上,背景成分的干扰使得现有的OCR技术难以识别出文字。本文对垃圾邮件中的图片进行实验的基础上,对复杂背景下的文本提取技术进行了研究,提出了基于灰度分级的新文本提取方法,有效实现文本字符特征的提取和切分。本文提出的方法可直接对复杂背景图象进行文本提取,并在此基础上实现对目标文本的切分。 相似文献
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一种改进的基于奇异值分解的水印算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种改进二值图像数字水印算法。该方法是基于对灰度原始图像做三层小波变换,根据HVS特性选择适当的小波系数,使用SVD方法嵌入二值水印,提取时利用小波逆变换。经过数字试验结果证明,水印图像具有良好的透明性和鲁棒性。 相似文献
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目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹理和形状特征。然后,使用BP神经网络算法构造一个分类器,对正常食管和两种中晚期食管癌图像进行分类研究。结果:共提取了14维哈萨克族食管癌X射线图像纹理和形状特征向量,应用BP神经网络算法进行哈萨克族食管癌X射线图像分类实验,基于灰度共生矩阵算法的纹理特征分类准确率为85.333%,基于Hu不变距算法的形状特征分类准确率为65.333%,而纹理和形状综合特征的分类准确率达到了97.667%。结论:本研究提取基于灰度共生矩阵算法和Hu不变距算法的食管癌图像纹理和形状特征,通过构造BP神经网络分类器对食管癌医学图像进行分型研究。结果表明BP神经网络对综合特征的分类准确率较高,为临床医生诊断食管癌提供了参考,也为后期研发食管癌医学图像计算机辅助诊断系统奠定了基础。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
遥感图像中存在大量微小红外目标,对其准确的分类和定位识别是实现远程目标识别和遥感测量的基础。目前对该类红外小目标的识别方法采用单层正方形网格生成方法,对随机标定的红外目标点的识别效果不好。提出一种基于Harris角点检测的遥感图像中微小红外目标的分类定位识别算法。构建遥感图像的红外目标数据采集模型,对图像进行角点特征提取预处理,采用Harris角点检测算法实现对红外目标微小特征点的信息标定,实现对其准确分类定位。仿真实验表明,采用该算法进行微小红外目标的分类定位识别,具有较高的准确性,对红外目标的特征提取和定位识别效果较好,在远程目标探测和遥感监测等领域具有较高的应用价值。 相似文献
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数字测量技术的发展促进了逆向工程在数字化图像识别、计算机图像处理、三维特征建模与造型设计等应用领域的飞速发展。本文主要对面向逆向工程的图像提取方法进行研究综述,介绍了基于点、线、面特征的传统提取方法和图像边缘测算及其衍生方法,追踪国内外相关的研究动态和科研成果,并指出图像特征提取方法研究和应用的发展趋势。 相似文献
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图像处理就是利用计算机及其有关技术,对图像进行运算和处理,可以使图像更清晰,从图像中提取某些特定的信息,从而达到某种特定目的,随着计算机技术的发展,图像识别技术获得了越来越广泛的应用。文章采用灰度化、消噪等方法对图像进行预处理,采用边缘提取、形态学处理、字符定位等方法实现图像字符特征提取,通过Matlab软件编写字符识别程序,实现图像字符识别。研究结果表明,采用图像处理可有效实现对图像字符的识别。 相似文献
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面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,如何进行好面部识别工作对于生活、生产都有着十分重要的意义。本文提出一种基于特征点提取的面部识别方法,在得到已知图像和待识别图像以后,先对其进行边缘提取和点特征提取,然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配,通过图像匹配的结果对图像进行识别。 相似文献