基于机器视觉的胶囊完整性检测系统研究

为提高胶囊完整性检测的正确率，提出一种基于机器视觉的检测方法。为避免二值化处理产生的错误分割，采用局部二值化方法，以边缘提取为基础，对投影和形态滤小确定的每个胶囊存在区域进行二值化处理，从而取得了良好的分割效果，设计了一台基于最小错误率的贝叶斯分类器，对胶囊进行分类，以判断药板是否缺损。大量实验表明，检测为合格品的正确识别率为99．95％，识别速率达200粒／s。     

目标检测中的快速中值滤波法

在简要描述条带式CCD(Charge Coupled Device)弹道相机测试系统中的计算机软件处理子系统的基础上,针对在图像处理过程中,中值滤波排序工作量多、速度慢、非实时性的缺点,提出了一种快速中值滤波法.其主要特点是充分利用相邻两个中值滤波窗口内信号数据的相关性,通过移出和移入一列像素,而保留其左边界和上边界窗口内的排序信息;仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理.使传统算法的复杂度由O(D4)下降到O(D2),大大提高了运算速度.将此方法应用到测试系统中,取得了很好的效果,实现了系统实时性要求.     

机械式数字仪表字符定位方法

针对实际环境下的数字仪表图像光照不均匀、产生畸变等问题,提出一种自适应的数字字符定位方法.首先从图像预处理入手,针对图像灰度不均匀,采用动态自适应阈值的S.D.Yanowitz二值化算法,能很好地分割目标和背景.然后再利用分级检测的Hough变换计算倾角进行图像矫正,最后利用投影算法进行逐步求精的字符精确定位.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,满足识别系统的要求.     

基于区域标注的车牌提取算法研究

提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。     

基于熵的图像二值化方法比较研究

对基于对数和指数图像熵的最大熵法和最小交叉熵法的图像二值化算法进行了分析．通过仿真,对算法进行了比较研究,阐明了算法的局限性和比较适合的应用场合。     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

一种低复杂度的QR码解码器的图像预处理方法

QR码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码解码器自动识别的重要步骤.在传统的直线检测和边缘检测手段的基础上,提出了一种新的QR码识别图像预处理方法.该方法通过使用校正图形按区域自适应取样来生成码流,可显著提高QR码的识别率.此外,还对QR码识别软件的手机平台移植进行了讨论.实验结果表明,本算法识别速度快,且可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题.     

复杂背景中条码图像识别关键算法的研究

研究了复杂背景图片中条码的定位及识别技术.通过特征提取、形态学的方法在低分辨率图像中对条码进行粗定位,以粗定位的结果为研究对象,采用边缘提取及灰度投影的方法对条码进行精确定位.提出了一种新的二值化算法,算法利用条码的固有特征得到图像的全局信息,利用全局与局部相结合的方法获取子图像块的最优阈值.实验结果表明,本文算法能有效地去除复杂背景对条码识别的影响,且算法具有较低的复杂度,能在嵌入式平台上实时运行.     

基于多重分形理论的沥青路面集料离析评价方法

对采集的沥青道路表面数字图像进行二值化处理,通过多重测度理论计算得到沥青道路表面集料分布的谱参数,运用多重分形谱参数表征了沥青路面集料各分布状态下的离析程度。结果表明,沥青道路表面集料的分布有多重分形特性,其谱宽Δα能反映集料分布的不均匀程度,Δα越大表明集料分布越不均匀;通过白色像素占总像素的比率ε调整后的谱宽Δα′(Δα′=Δα·ε)能定量表征集料的离析程度;运用多重分形谱评价沥青道路表面集料离析是一种较为准确、高效、低成本的新方法。