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针对传统CCD皮革检测系统成像视场小,以及传统皮革缺陷检测方法主要对皮革局部区域进行检测,应用在整张皮革缺陷检测上还需进行图像拼接等问题,提出一种高清整张皮革表面缺陷自动检测方法。首先根据高清整皮一次成像系统获取的整张皮革（整皮）图像特点,提出基于饱和度的整张皮革有效区域提取方法提取皮革区域（Region of Interest, ROI）;然后,为了在整皮图像ROI区域内一次对多种不同类型缺陷进行检测与定位,提出基于增强缺陷边缘的算法对皮革表面缺陷进行自动检测与定位。与传统皮革局部区域缺陷检测方法相比,该方法直接对整皮图像进行检测,无须再应用图像拼接算法得到最终结果,且能在一定程度上克服光照不均的影响,因此可以快速、准确地自动检测与定位整张皮革缺陷。 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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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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为解决传统接触式螺纹测量方法费时且程序冗长的缺陷,提出一种基于机器视觉技术的螺纹缺陷检测算法。对捕获的螺纹图像进行中值滤波、迭代法二值化与Canny边缘提取处理|通过分析螺栓图像中螺纹缺陷断口位置灰度值的变化,提出一种基于DOG模型的螺纹自动检测方法。为验证该算法性能,用基于形状的模板匹配算法作为对照进行实验。结果表明,局部投影统计算法能有效提取螺纹缺陷图像的缺陷信息,螺纹缺陷图像识别率在95%以上。该方法可快速有效地降低噪声,准确迅速地定位缺陷点,提高生产线螺栓可替换性。 相似文献
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由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对含有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。 相似文献
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为了更好地实现隐写分析,设计了一种基于图像像素值的统计均值的图像隐写分析算法,该分析算法,利用中值滤波的设计原理实现对含有隐写信息的图像的差值的提取,详细设计了基于统计均值算法的实现过程,给出了该算法实现过程中图像差值的提取和计算方法以及在图像中含有隐写信息的条件,通过实验证明,本文设计的算法,发挥了含有隐写信息图像所具备的特征,设计的隐写分析算法具有很强可操作性,能够区分含有隐写信息的图像,检测精度也高于利用S-TOOLS工具得到的检测结果. 相似文献
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给出了一种用于固定场景的快速人脸检测方法。在背景差的情况下,利用SHEN滤波进行二值图像并提取出运动目标区域,基于肤色聚类模型对运动目标子图像进行肤色分割,结合椭圆模板检测出人脸区域,进行人脸定位。实验数据表明,该方法对固定场景中的人脸检测具有较好的鲁棒性,对姿态、表情、年龄都有较强的适应性,并具有一定的实时性。 相似文献
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传统的金属制品检测方法不但容易造成误检或者漏检,而且检测速度过慢,原材料损失较大。设计了一种基于数字图像处理技术进行金属圆柱体缺陷检测的方法,可以有效解决上述问题。以数字图像处理技术为核心,通过MATLAB平台进行软件编程仿真实现。设计包括采集图像信息、图像预处理、提取图像特征三部分。通过实验,实现了计算机对金属圆柱体缺陷图像的自动检测,具有非常好的扩展功能,大大提高了工作效率,节省了成本。 相似文献
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为了解决带有皮裂纹特征的指静脉图像中干扰区域影响静脉特征提取的难题,提出一种基于开关型非局部均值滤波的指静脉图像去噪算法。该算法首先生成静脉图像像素点的Hessian矩阵,然后通过Frangi滤波对起皮干裂区域进行精准检测,最后对受干扰区域进行非局部均值滤波去噪。理论分析与实验结果表明,该算法与现有经典静脉去噪算法相比,充分利用了图像上其它区域的冗余信息,在实现去噪的同时,更好地保留了非受干扰图像区域的静脉细节部分,一定程度上克服了经典去噪算法对整个图像的过平滑问题。在认假率为0时,拒真率相比原结果降低了5.63%。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2019,(3):9-13
数字血管分割技术在现阶段眼科疾病的诊断和治疗占有重要的地位,但血管拓扑结构复杂和存在病理信息等噪音的影响,使得大多数算法鲁棒性较低.因此,本文提出一种融合像素和滤波器的极限学习机的血管分割算法,首先对图像进行形态学开运算和限制对比度直方图均衡化等预处理算法,然后利用匹配滤波、纹理特征算法、线性特征算法和B-COSFIRE滤波提取血管特征,最后由极限学习机分割血管.本文在DRIVE数据集上仿真得到的准确率和灵敏度分别为0.958 3和0.834 8. 相似文献
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光学分辨率光声显微镜能够进行活体、3D、高分辨率成像,在生物微循环研究领域具有重要的应用价值。组织微血管的变化能够反映很多疾病的发生和发展过程,对微血管图像进行分析可以提取与疾病相关的各种参数,实现疾病早期诊断和治疗。然而,微血管图像由于血管细小,光吸收较弱,直接基于光声显微成像系统得到的图像在微血管密集或较深区域比较模糊,不能很好地提取血管脉络信息。因此,提出一种融合了Hessian特征增强、血管分割和骨架提取的微血管图像处理方法,并首次用于光声肿瘤微血管图像的处理和分析。活体小鼠耳部正常血管及黑色素瘤血管图像的实验表明,所提出的微血管图像处理方法能够有效分割出活体组织的微血管结构,最终实现对光声肿瘤微血管及其骨架的提取。 相似文献
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视网膜疾病如视网膜动脉阻塞等的早期诊断和治疗是预防永久性视力损伤的关键。为辅助临床眼科医生更快、更准确地诊断视网膜疾病,提出一种基于深度学习的视网膜分支动脉阻塞分割的方法。首先,将三维视网膜光学相干断层扫描图像转换为二维B超扫描图像,通过二值化、仿射变换等方法提取视网膜区域作为感兴趣区域|然后将感兴趣区域送入条件生成对抗网络进行训练,实现BRAO病变区域分割|最后,采用腐蚀、闭运算等形态学运算排除假阳性。在20张来自20双眼睛、包含BRAO急性期和萎缩期视网膜OCT图像上进行四折交叉验证,平均正确率、真阳性率、假阳性率分别为94.7%、92.1%、5.0%,表明BRAO分割方法有效。 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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研究了一种基于正面人脸照片的真实感三维人脸自动重建方法,并运用计算机视觉图OpenCV和图形开发库OpenGL,在VC++6.0环境下开发了三维人脸自动建模系统。该系统对输入的人脸照片首先进行人脸检测,在检测到的区域进行人脸关键特征提取,并根据检测到的特征点的几何信息对CANDIDE-3模型进行整体和局部调整,得到个性化的三维几何人脸,最后从人脸图像上获取面部纹理信息并得到真实感的三维人脸。 相似文献
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针对传统多聚焦图像融合方法不能有效度量图像中聚焦区域的问题,提出一种基于高阶奇异值分解的图像融合新方法。高阶奇异值分解可以精确提取图像纹理特征,并对源图像进行分解。充分考虑像素间的区域相关性,提取分解系数的空间频率、平均梯度和区域能量等区域特征,并提出一种新颖的基于区域特征的多活动测度融合策略,该策略可有效度量图像中的聚焦区域。实验结果表明,该融合方法能够更好地保留图像的边缘细节信息。 相似文献
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提出了一种基于边缘检测技术的水果分级方法.首先利用图像增强技术提高图像的对比度,并通过空域滤波使图像的模糊部分变得清晰.然后利用阈值处理方法进行图像预分割,并通过对比最终选取Canny算子对水果图像进行边缘特征的提取.最后通过大小、形状以及表面缺陷等特征值对果品进行相应的分级.仿真结果表明了本文方法的有效性及较高的准确率. 相似文献
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由于人体腹部CT图像纹理结构复杂,灰度差别特别小,边缘又很不明显,本文提出了基于区域生长法的序列图像分割算法.在提取肝脏图像时,将全部序列图像分成若干组,然后利用区域生长算法先分割出每组的第一张图片.对于本组内其余图片的分割,充分利用相邻图片的灰度相似性实现序列图像的分割.对于血管的分割,由于血管在三维空间上的连通性,采用三维区域生长算法实现血管管道的提取.实验结果表明,应用本文算法能得到准确的肝脏及血管分割结果. 相似文献
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提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快. 相似文献
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《西安文理学院学报》2016,(3)
癫痫是一种常见的发病率极高的慢性脑疾病,全球约有1%的人口患有癫痫.传统的癫痫性发作检测主要依赖于临床医生对脑电图进行视觉上的检查,并结合临床经验给出诊断.但海量的脑电数据使得这一传统方法不仅十分耗时,而且主观性很强.因此,开展癫痫性发作自动检测的研究以辅助医生完成癫痫性发作检测具有重要的临床意义.而如何从脑电图中提取合适的脑电特征以及如何选取恰当的分类器是完成癫痫性发作自动检测的关键环节,其中如何从脑电图中提取出能够区别发作脑电与未发作脑电特征是首先的也是最为重要的一步.总结了三种常见的用于癫痫性发作自动检测的基于非线性相似性的脑电特征提取方法,通过分析其优缺点,给出相应的改进建议. 相似文献