图像传感器的规格与镜头焦距转换系数

图像传感器是数码相机的核心部件之一,图像传感器的尺寸与面积不仅仅关系到像素的多少,还与成像的视角等相关联,本文将从图像传感器、像素与画面清晰度的关系、传感器面积与焦距转换系数的关系和焦距转换系数的计算进行简要的论述,以期对这一概念有一个清晰的理解。     

基于ERDAS的遥感图像预处理

卫星遥感数据是地理信息系统数据库的重要组成部分,以此为基本数据源,根据其属性信息建立数据解译标志,在地理空间数据的获取与更新中发挥着重要作用。该文在介绍Erdas软件的基础上,重点研究了其作业过程当中的几个主要的技术环节,包括影像几何校正、影像镶嵌、影像裁切。     

彩色CCD雌雄蚕卵色选机的工作原理和应用

依据家蚕限性卵色差异的遗传特征,结合基于线阵型电荷耦合元件(CCD)的色选技术,研制了彩色CCD雌雄蚕卵卵色分选机。该机利用平移式电磁振动器,使蚕卵在双层供卵装置中有序排列成64路直线移行,沿V形槽向下高速滑至分选室,经彩色CCD图像传感和计算机图像识别处理,指令64路高速电磁气阀将各靶卵吹入收集箱,同时使非靶卵自落至振动装置输出,由此完成对卵色不同的雌雄蚕卵分选。该机在生产应用中表现出性能可靠的靶卵颜色选择功能,在雌雄蚕卵分离过程中不损伤蚕卵,分选效率(超过1×10~6粒/h)是人工分选的230倍,单选准确率超过96%,复选准确率超过99.5%,且操作简便,故障率低。该机作为雄蚕品种的杂交种生产自动化技术设备,有效解决了人工分选雌雄蚕卵效率低的难题。     

基于QPSO聚类算法的图像分割方法

量子粒子群优化算法克服了传统粒子群优化算法中无法保证全局收敛、容易陷入局部最优的缺点,是近年来优化技术领域的一个研究热点。本文结合当前图像分割中常用的K-均值聚类算法中的相关技术,设计了基于QPSO的聚类算法并将其用于图像分割处理问题中。实验结果表明:在图像分割处理中,相对于K-均值聚类算法,QPSO聚类算法不仅不依赖于初始聚类中心的选择,而且还能得到相对于K-均值聚类算法精度更高的聚类中心,其在图像分割中的效果优于通常的K-均值聚类算法。     

机器视觉技术的发展及其应用

机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统或学科。机器视觉是一个不断发展的研究领域,其主要工作是对图像数据进行处理和分析。机器视觉在智能开发系统中起着关键的作用。研究智能开发系统的主要目标就是开发有能力感知,移动,并能进行经验学习的机器。而伴随着图像处理等相关技术的发展,机器视觉该技术也同时处于上升期。本文对机器视觉的主要技术做了简单的介绍,其中主要包括光源、摄像机及图像采集卡、执行机构等,并论述了其主要的应用领域以及存在的一些问题。     

下雪天气对图像质量影响的研究

雪天下落的雪花对图像质量产生影响,对关键目标产生遮挡以及模糊作用.通过对雪花成像的表达式进行分析,采取两步法实现雪花去除.先采用暗原色和Guided Filter方法去除雪雾,然后对复原结果采用中值滤波方法进一步去除残余雪线轨迹.实验结果表明,该方法可以有效提高雪天图像的视觉效果.     

浅谈数字图像相关方法及其在材料力学性能测试中的应用

数字图像相关方法由于自身拥有独特的优势而成为当今社会一种新型的非接触式光学测量方法,目前应用于多个专业领域。本文结合数字图像的相关方法及其在材料力学中的应用,来进行深入研究,使人们对其有更深刻的认识。     

基于高斯自适应拟合的苹果目标分割方法研究

苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。     

"早产奶"事件呼唤奶业立法

近日天津市质检部门在检查时发现．一些“三鹿原味酸牛奶”标注的生产日期竟还晚于检查日期．三鹿”早产奶”事件揭开冰山一角。在此之前，国内另一名奶乳企业光明集团刚刚经历一场涉嫌提前标注生产日期的风波。更早以前．伊利集团也曾在2004年因“早产奶”受到指责，     

改进田间杂草识别图像预处理方法的研究

机器视觉系统采集到的田间杂草图像在分割之前,需要对图像进行预处理来改善图像的视觉效果。为了提高图像的预处理效果,针对杂草图像的特点,在多级加权中值滤波算法的基础上,增加3个不同大小尺寸的二维滤波掩膜,使得在去除噪声的同时尽可能保留了更多的细节特征,从而改善了田间杂草图像的滤波效果。