基于可变阈值图像平滑算法研究

基于整幅图像灰度值的方差与局部图像灰度值的方差的线性关系，结合新型的模板，提出一种阈值可变的图像平滑算法。在MATLAB中运用该算法及中值滤波、均值滤波分别对含有椒盐噪声、高斯噪声、乘性噪声的图像进行平滑处理比较。实验结果表明，本文提出的这种改进算法较传统算法均有性能上的提高，既可有效去除噪声，又能较好地保持边缘纹理等细节特征。     

基于扩展的LBP算子地板块纹理分类研究

针对地板块纹理分类问题,首次引入局部二值模式LBP算子提取地板块纹理特征。本文提出一种基于扩展的LBP算子地板块纹理分类方法。在阐述LBP算子基本原理的基础上,采用中值滤波法去除图像噪点,以减少噪点对图像纹理特征的干扰,将均匀模式和旋转不变性与传统的LBP算子相融合,提取地板块纹理特征,经KNN分类器实现地板块纹理分类。实验结果表明该方法识别速度快、辨识准确率高,优于传统的灰度共生矩阵法,为地板块纹理分类的研究提供新思路。     

基于矛盾解决理论与物质——场分析的实木地板节子识别新方法研究

针对传统区域生长方法识别实木地板节子存在准确率低且速度慢的问题,运用TRIZ中矛盾解决理论分析与物质——场分析,提出一种结合分水岭、区域生长以及边缘检测的新的实木地板节子识别算法。算法首先将原图像转换为灰度图像;其次,运用形态学分水岭的方法对灰度图像进行分割;再次,选取满足条件的种子区域进行区域生长,得到节子区域;最后,运用Sobel算子对图像进行梯度运算,并找到节子的边缘。仿真实验表明,该算法较传统方法能够找到更合适的种子区域和区域生长的阈值,实现了对节子的快速、完整提取,节子分割平均用时60ms,平均辨识准确率在90％以上。     

道路交通流参数无人机调查与识别方法研究

为完善我国城市道路交通流参数调查的技术手段,提高数据统计分析的效率与精度,建立一种基于无人机航拍与图像处理的调查与识别方法。以大疆Phantom 4 Pro无人机与数码相机为基础,搭建无人机航拍平台,实现交通流图像的有效采集。在Visual Studio 2017集成编译环境下,依托Open CV开源库,提出车辆识别跟踪与测距算法,通过图像裁剪排除干扰因子,应用cvt Color函数完成灰度化处理,采用中值滤波法实现图像的降噪;引入Canny算子检测车辆边缘,通过Otsu算法进行二值化处理,使用腐蚀操作消除干扰碎片;根据车辆长宽比与面积建立车辆外接矩形,并储存其中心点,提出基于双循环遍历与冒泡排序的车道标定算法,实现车距的提取与车流量、平均速度和车流密度等参数的测算。经检验,该方法调查与识别准确率能够达到95%以上,相比于传统调查方法,具有简单和便捷等优势。     

常用滤波方法在受虫害杨树叶片处理中的应用

针对受虫害的杨树叶片图像,分别采用均值滤波和中值滤波方法进行分析,最后通过MATLAB仿真,得出最佳的方法。     

基于图像轮廓处理及匹配的木节剔除和修复技术

采用计算机图像处理技术实现板材缺陷(木节)的剔除和修复时,首先对含有木节的板材进行图像处理,通过灰度化和滤波去除噪声,再采用二值化阈值法将木节从板材图像中提取出来,对提取出的木节图像进行膨胀、腐蚀、边缘检测等处理,提取出木节的轮廓边界.根据缺陷的横向和纵向跨度确定出修补中心点及修补半径.为了实现补块与剔除区域边缘的图像匹配,提出了基于灰度的环形块匹配算法.从剔除区域取一窄圆环,并将其等分为几个小块,按顺时针对各小块进行编号,计算出各环形小块的平均灰度值,用各小块的平均灰度值代替单个元素进行与数据库中补块的各小块灰度值进行匹配,并选相似度最大者为匹配补块,这一算法能快速有效地找到匹配补块及匹配位置.该方法有助于实现木材缺陷的自动检测和自动修复,对提高板材的利用率具有现实意义.     

基于图像纹理的板材纹理模拟再现方法研究

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。     

一种对年轮图像双边滤波增强的树龄测量方法

树木圆盘年轮图像分析是一种具有较强实用价值的树龄测量方法,但树木横截面上的色斑、锯痕、木材组织中的粗大管孔等都会导致年轮图像发生灰度变化,降低树龄检测精度。为此,提出了一种新的树木年轮图像增强的树龄测量方法:首先采用双边滤波对树木年轮图像进行图像增强,在保留年轮边缘信息的同时抑制锯痕、色斑等导致的灰度变化;然后采用改进的Canny算法对年轮图像进行边缘检测,为了克服传统Canny算子对噪声敏感的缺点,在求取年轮图像的梯度时,计算水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度分量;最后根据多数投票原则,统计年轮图像中的边缘数量,实现树龄测量。实验结果表明,提出的方法能够有效抑制色斑、锯痕、粗大管孔等因素的干扰,得到的年轮边缘图像光滑、清晰,统计得到的树龄与真实情况一致。     

基于纹理特征的木材年轮图像检测方法研究

针对树木年轮人工检测效率低、劳动负担重的问题,提高木材年轮检测自动化程度显得尤为重要。通过钻孔获取木芯并用电荷耦合器件CCD采集云杉(Picea)年轮扫描图像,提出一种基于纹理特征的木材年轮图像检测算法。首先,将RGB彩色图像转换到HSV空间,利用V分量的梯度值生成结构张量,并构成图像的纹理特征集,并用全变差(Total Variation,TV)模型进行灰度图像去噪,用模糊区域竞争(Fuzzy Region Competition,FRC)模型进行图像分割。最后,对二值图像进行形态学滤波,并利用长宽比和面积特征识别出年轮线。试验结果表明,提出的算法去噪能力强,分割效果好,边界数正确率100%,能很好地提取云杉木材年轮边界。该方法有助于提高木材年轮的自动化检测水平,可拓展应用于其它树种,在林业科学研究和林木生长监测等方面有很好的应用前景。     

林区TM图像噪音消除方法的比较研究

遥感图像会因成像系统和地理环境而产生噪音,这些噪音将会影响从TM图像中提取森林信息的精确性和有效性.消除噪音对图像的分类十分重要.本研究的目的是评估应用Landsat 5 TM 图像提取森林相关信息时,目前所使用的空间滤波处理方法的有效性.对低通滤波、中值滤波、均值滤波、求和滤波、增强型自适应滤波五种空间滤波方法做以检验.通过设计一系列的评估指数,分析每种噪音消除方法的平滑能力、边界保持和增强能力.基于所设计的评价指数和图片对比表明,对林区土地利用和森林类型分类而言,求和滤波（D=1）和增强型自适应滤波是消除Landsat 5 TM图像噪音的最有效的方法.     

多尺度数学形态学在木材图像边缘检测中的应用

提出一种基于多尺度结构元的数学形态学图像边缘检测算法.针对图像中噪声和边缘形态不同,定义了多尺度的形态学结构元素,并通过形态学运算的加权组合,构造了多尺度的边缘检测算法.在针对木材缺陷图像的仿真试验中,该方法与经典的边缘检测算子相比不仅具有很好的边缘提取能力,而且还有很强的抗噪性.     

原木端面面积的数字图像检测方法研究

原木端面面积的自动检测是实现原木材积自动化操作的关键步骤。采用数字图像处理的方法,通过灰度变换、中值滤波、边缘增强、二值化和轮廓跟踪等技术处理,实现对原木端面面积的自动检测。试验证明,采用以上方法和技术处理可获得较准确的原木端面面积的检测结果。     

基于图像处理的木粉目数检测与分析

为了解决生产中木粉目数传统检测方法存在的问题,结合先进的数字图像处理技术,在分析木粉颗粒形态特征的基础上,提出了一种基于形态学边缘检测和最大Feret直径的目数检测方法。该方法首先进行图像HIS颜色空间转换,基于S分量进行目标提取,应用多尺度形态学边缘检测算子提取边缘,然后根据颗粒形态特征只保留Feret最大方向上的直径,最后通过单位换算实现目数检测。实验结果表明,该方法具有较高的检测精度,可在生产中推广应用。     

基于模糊聚类分析的木材缺陷CT图像分割

为了提高木材的利用率,在木材加工之前对木材缺陷CT图像进行分割,将节子和空洞等缺陷分割出来,通过观察缺陷的位置便于工人师傅下锯。利用计算机断层扫描（CT）技术获取木材缺陷图像,将数字图像处理技术与模糊聚类算法相结合,在标准的模糊C均值算法的基础上改进,采用半模糊聚类的分析方法对木材缺陷图像进行分割检测。实验结果表明：基于半模糊聚类的图像检测方法在木材图像检测上取得了较好的效果,缺陷边缘处很平滑,细节保留完整,更多的保留了边缘上的信息。从而证明了半模糊聚类分析法在木材缺陷CT图像处理方面具有可行性。     

球栅阵列芯片图像边缘提取方法研究

针对球栅陈列（BGA）芯片图像的特点,其边缘提取最为关键技术的是芯片的引脚图像的轮廓提取。一般传统的边缘检测方法大都是以原图像为基础,检测边缘是利用边缘临近一阶或二阶导数方向变化规律,对噪声极度敏感,因此常常边缘误检。通过蛇模型及其改进处理BGA芯片边缘检测,使其对噪声的敏感程度尽量按要求降到最低,同时在不漏测真边缘的前提下尽量不引入假边缘,运算速度快,效果好,抗干扰性强。     

一种结合DWT和DCT的彩色图像水印算法

随着计算机网络和多媒体技术的发展,数字水印技术正逐渐成为多媒体版权保护的一种有效途径.数字水印处理的目的是将秘密、个人信息隐含于数字媒体信号中,以保护其知识产权或证明其真实可靠性.提出了一种结合离散小波变换和离散余弦变换的彩色图像数字水印算法.首先,原始彩色图像的绿色分量进行分块DCT变换,选取每块的直流分量组成新的图像,对新图像进行离散Haar小波变换.然后二值水印图像经过置乱加密后嵌入到低频子带.该算法具有较好的透明性和鲁棒性.实验结果表明,对诸如叠加噪声、JPEG压缩、剪切、平滑滤波、图像增强和马赛克效果等普通的信号处理均具有较强的顽健性.     

计算机技术在苗木自动分级中的应用发展概况

对苗木自动分级技术发展进行了概要的评述。最早苗木自动分级技术只是对造林苗木的某些形态参数进行自动测量 ,发展至今 ,基于计算机视觉的苗木自动分级系统已得到广泛研究。本文指出苗木自动分级技术必将向全面化发展 ,苗木形态学特征的进一步完善和非形态学特征的引入是苗木自动分级技术研究的重要内容 ,因此 ,建立基于彩色图像和三维图像处理的新的计算机视觉系统 ,以获得更全面的苗木分级特征 ,将成为苗木分级领域内最具发展前景的课题。