2024-05-15
目的基于小波变换的图像分割方法对随机纹理图像进行分割.方法通过墙地砖表面的原始纹理特征,改进原有的图像分割算法,对原始纹理图像进行高阶小波分解.结果图像整体中的背景纹理边缘被有效去除,降低了图像纹理带来的干扰,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性.结论根据墙地砖的纹理特征,采用基于塔形小波的改进分割方法,对墙地砖的原始图像进行处理,提高了边缘准确性和区域性,降低了分割错误率.
目的改进原有的图像分割算法在分割图像时的精度和准确度,进一步准确地研究墙地砖缺陷图像的基本特征,提出一种有效的图像分割方法.方法根据墙地砖表面的纹理特点,采用daubechies小波对原始图像进行处理.结果仅保留图像的近似信息,从而有效降低了纹理特征对缺陷分割的干扰.同时,图像数据量减少为原始图像的1/4.因此,在有效提取近似信息的基础上提高了系统的实时性,便于图像分割应用.该方法增强了缺陷纹理图像,能抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰,并通过减运算有效地实现了缺陷纹理和背景纹理的分割.结论基于小波变换的墙地砖缺陷图像分割方法能够对随机纹理图像进行可靠、有效、快速的分割,尤其适用于具有随机纹理的墙地砖缺陷实时检测.
由于墙地砖图像中的纹理信息大量存在于小波分解后的高频系数中,而小波变换只对近似分量进行分解,如缺陷与纹理相似时,也极可能被去除。本文采用反映信息量的样本能量值作为图像特征,即通过对图像进行小波变换,分析纹理图像在不同尺度下的能量分布特征,提取出各尺度的能量值。
苗木图像分割是形态参数提取的前提条件。利用小波变换及分开-合并法实现了对苗木图像的分割。对图像的色度分量进行小波变换。其变换系数作为分开-合并法中区域一致性的度量。通过改变小波变换的尺度,可以将边缘与噪声区分开来,减小图像分割中噪声带来的影响,有利于提高分割的准确性。实验表明,该算法取得了满意的结果。
采用最佳阈值法、最大类间方差法、最小误差法分别对多幅典型的破损道路标线图像进行分割,通过分析对比确定用最小误差法分割道路标线图像效果较好。但是采用最小误差法分割道路标线存在无法正确分割出细节的缺陷,为改善图像的分割效果,进一步探讨并决定采用基于最小误差的动态阈值法对道路标线图像进行分割。通过对比全局阈值法和动态阈值法的优缺点,并结合两者的优点,提出了动态阈值结合全局阈值的方法分割道路标线图像,取得较好的效果。
在不完全树型小波分解基础上将纹理和颜色特征进行融合,提出了适合彩色纹理图像分析的新的特征,它比单纯的灰度纹理特征或颜色特征具有更强的分类能力同时还利用20类真实彩色自然纹理图像对塔式小波分解、不完全树型小波分解和小波包分解进行了多特征融合的分类比较,实验结果表明:不完全树型小波分解的特征级融合表现出良好的分类性能和抗噪能力
将规则图案墙地砖的精确配准方法用于墙地砖表面缺陷检测,通过对图像进行预处理及边缘检测,找出墙地砖的四条边及左上角.首先对参考砖和待测砖之间的位移和旋转角度进行初步估计,对待测墙地砖进行平移,使其左上角与参考墙地砖的左上角对准并旋转完成初步配准.然后,用互相关法寻找更精确的平移参数进行精确配准.这样可以在像素与像素之间进行直接比较以进行缺陷检测.实验结果证明该方法能有效检测出像孔穴、裂纹等一般缺陷
本文提出了一种用于墙地砖自动缺陷检测的算法,该算法综合了颜色的空间分布信息和比例分布信息,将共生矩阵纹理特征与颜色统计特征相结合构造一个判断矢量,可以对复杂纹理的多色墙地砖进行各种缺陷检测。
复杂场景中的图像分割是当前图像分割中的一个难点,给分割算法带来了更大的挑战.基于深度学习的算法基于统计学理论,相比传统的神经网络,深度学习能够进行更深层次的学习,因此准确率大大提升,本文研究了一种深度信念网模型,加入dropout策略,并且进行改进,最后把模型应用于施工现场勾机的图像分割与识别.实验证明,改进的深度信念网模型算法可以有效的识别复杂场景中的图像.
针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用k均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离.结果表明:与直接用分水岭算法和k均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标.
提出了一种异型墙地砖在线提取和纹理比较的方法。将ccd采集的墙地砖图像进行灰度阈值分割后,经过以矩形模式为特征的轮廓搜索,对原始图像中的砖面区域做标准化仿射变换处理,实现墙地砖的在线提取。依据计算共生矩阵特征向量,采用最小距离分类原理进行纹理比较分类决策,并采用自适应阈值参数加强算法的鲁棒性。基于所提取算法研制了异型墙地砖在线分道系统,并在实际现场运行成功,取得良好的分道效果。
纹理是木材的重要特征,模拟纹理具有极高的工业价值。对视频采集到的板材纹理图像进行灰度化、中值滤波去噪、二值化、腐蚀、膨胀等处理,得到仅包含目标纹理的图像后检测纹理边缘。对板材纹理横断面通过数学描述结果进行模拟,切面通过在图像上选择合适的边缘点进行模拟,以实现板材纹理的模拟再现,并以水曲柳为例分析模拟纹理。
针对视觉导航agv的道路标线中心线提取,提出了一种新型的基于hsi图像分割的方法。该方法首先将原始的rgb图像转换成hsi图像,在此基础上完成图像分割。图像分割所获得的单色位图,经过图像形态学的处理,包括开运算、腐蚀、差运算等,最终可提取出道路标线的中心线。对实际道路图像数据的实验验证了该方法的有效性。与原有方法相比,该方法所需运算简单,实现该方法所需硬件资源消耗小,适合基于嵌入式系统开发的视觉导航agv。
1 中英文资料对照外文翻译文献综述 一种在线图像编码识别系统的设计 摘要:本文介绍了在线图像编码字符识别系统的设计与实现过程,对其中 重点环节进行了分析与研究,给出了主要环节问题的解决方法,在识 别算法上,结合模板匹配与特征识别,提出了基于特征加权的模板匹 配算法,该算法对提高字符识别率提到了较好的作用。 关键词:图像处理;模式识别;特征加权;软件设计 0引言 图像编码字符识别的研究目前仍是国内外一个重点研究课题,它具有 广泛的应用背景,比如车牌号码自动识别、邮政编码的自动识别、试卷自 动阅读、报表自动处理等,由于这种在线图像编码字符的识别都具有一些 共性,本文结合在线轮胎编码字符识别系统的设计,对一般图像编码字符 识别系统进行了阐述,对关键环节进行了研究与分析,该方法对其它在线 图像编码字符系统的开发具有一定指导意义。 1在线图像编码识别系统流程 在线图像编码字符识别系统主要
强化木地板表面质量的图像检测技术在我国尚属空白。本文将遗传算法应用于强化木地板表面缺陷的图像分割,利用最大熵准则作为算法的适应度函数。实验表明,该算法可较准确地分割出强化木地板的表面缺陷,是一种有效的图像分割方法。
研究一种基于图像处理技术的牛肉大理石花纹自动等级评定方法。通过图像重采样、单阈值分割、形态学腐蚀及膨胀等方法分割出大理石花纹,再提取图像的特征参数组,并用多元回归分析的方法构造牛肉大理石花纹评级模型,并用vc++实现了自动评级软件。通过对多个牛肉图像的检测,表明此评级计算模型具有良好的准确性和鲁棒性。
在陶瓷墙地砖的边缘检测过程中,图像在采集、转换和传输中不可避免的会引入噪声,产生降质而影响检测结果。介绍了一种基于小波去噪的陶瓷墙地砖边缘检测方法,对墙地砖图像采用小波去噪后再进行边缘检测,其结果较好地满足了检测要求。
介绍一种重量轻、强度高、耐摩擦、抗紫外线照射能力强、成本低、易制造及易施工的仿花岗岩墙地砖生产方法。以天然花岗岩下脚料为主料、配以不饱和聚酯树脂、固化剂、促进剂、光稳定剂及液体石蜡配制而成。1制法一1.1配方(重量份)
所谓“大小头”,是指一头大、一头小的现象。按有关标准要求,300×300地砖最大尺寸边与最小尺寸边之差δl≤3.0为优级;3.04.2为次品。对于100×200墙砖,200
2 墙地砖铺贴施工方案 1、编制依据 1.1>gb50209-20021.2《建筑工程施工质量验收统一标 准》(gb50300—2001)1.3《建筑装饰装修工程质量验收规范》gb50210-20011.4本项目工 程的墙地砖铺贴施工工艺、做法2、材料要求 2.1材料进场报验要严格把关:其品种、规格、外观、尺寸必须符合设计要求;必须包装完 好;材料进场合格证、材料检测报告、材料质量保证书、使用说明书齐全;2.2材料进场要 严格按材料样板和封样核对验收。 2.3进场材料未经检验合格并签认,不能在工程上使用,且必须立即清除出施工现场,另行 存放。 3、施工机具准备 中型石材切割机、砂灰拌制盘、瓷砖运输专用车、橡皮锤、卷尺、泥桶、砂灰搅拌器4、工 艺流程 5.1地砖:清扫整理基层地面→水泥砂浆找平→定标高、弹线→安装标准
该文结合radon变换和几何推理,研究了基于墙地砖边界的用于规则图案表面缺陷检测的图像配准方法。实验证明该算法简单快捷,能检测出墙地砖的一般常见缺陷。
胶结充填膏体(cpb)、砂浆及混凝土等水泥基材料的力学强度取决于其微观结构,如孔隙数量、孔径及结构,颗粒及骨架的排列形态等。对于该类材料的力学强度与其孔隙结构(如孔径及其分布)的关系研究目前已有很多,但与微观形态特征或纹理特性的相关性研究较少。纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征,体现了物体表面共有的内在属性,包含了物体表面结构组织排列以及它们与周围环境的联系,是量化微观形态特性的有效方法。在统计分析中,灰度共生矩阵(glcm)纹理和tamura纹理是表征纹理特征的最具代表性方法。本研究以3种不同质量浓度膏体制备的充填体试块为样本,养护至指定龄期后经单轴抗压强度试验获得其力学强度,再对试块断面进行电镜扫描(sem)获得其微观结构图像;基于图像识别/分析技术提取sem图像的纹理特征参数,分析纹理特性与sem图像参数(放大倍数)间的关系,筛选出有效的sem图像样品;分析各纹理参数与膏体浓度的相关性,识别出与膏体浓度呈正相关的纹理参数,并验证该纹理参数与力学强度存在严格的相关关系。
职位:驻场安全员
擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林
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