基于SoC软硬件协同设计的布匹瑕疵检测

针对布匹瑕疵检测存在的有效性不高、实时性不强等问题,提出一种视觉显著性分析和最优椭圆Gabor滤波相结合的瑕疵检测方法。离线阶段采用差分进化算法对无瑕疵样本图像进行椭圆Gabor滤波器的参数寻优,得到最优EGF;在线阶段采用软硬件协同设计技术进行软硬件划分,基于Zynq SoC的PL端实现中值滤波、RGB到CIE LAB格式颜色空间转换、LAB三通道EGF处理,通过AXI VDMA总线将图像数据传输到PS端,并计算滤波前后图像特征向量,提取瑕疵显著区域,确定阈值分离瑕疵。实验表明,该方法有效地抑制了背景凸显瑕疵区域,且软硬件结合提速明显,具有较高的有效性和实时性。     

基于机器视觉的布匹瑕疵在线检测

为实现图案布匹瑕疵在编织过程中的实时检测,提出一种通过区域差影自动分割瑕疵区域的检测方法。通过求取水平和竖直两方向距离叠加函数极值,并对极值做权重分析,精确求取纹理基元周期;根据所求纹理基元周期确定区域差影的区域大小,并对区域差影图像求取梯度,再进行标记分水岭分割,能够快速准确地分割出纹理瑕疵区域。实验结果表明:该算法能够准确地检测出纹理布匹瑕疵的位置,检测一帧用时200 ms,准确率均达98%以上,实时性强,检测精度高,满足工业现场要求。     

一种基于局部最小代价分水岭变换的图像分割新方法

利用数学形态学的基本理论,提出了一种基于局部最小代价分水岭算法的图像分割新方法. 该方法应用数学形态学的腐蚀、膨胀及坎尼(canny)算子将图像中包含外边沿的部分分割出来;对该局部区域进行最小代价的分水岭变换;提出了解决过度分割问题的一些准则. 实验结果表明,该方法不但节省运行时间,而且其能够提取出目标的完整精确的外轮廓边沿,从而在某些特定的应用领域具有独特的优势.     

一种基于分水岭的连接米粒自动分割算法

在连接米粒的分割中,分水岭分割算法对一个米粒经距离变换后常存在多个局部极小值而产生过分割.为解决该问题,应用形态学膨胀将检测的邻近的局部极小值合并成一个区域,使每个米粒内部只有一个局部极小值,再用分水岭算法进行分割.实验结果表明,对长江米、圆江米和粳米3个品种籽粒,提出的算法分割正确率分别达到87%、93%和92%,获得了满意的分割效果.     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

一种改进的粘连细胞分割方法

在细胞图像制作过程中,由于设备或人为原因,经常会出现细胞粘连程度分布不均匀的情况,从而影响分割的效果,用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出改进的图像分水岭分割的方法。该方法先用改进的中值滤波对图像进行预处理,在去除噪声的同时很好的保持物体轮廓和细节;以传统标记提取为基础,以标记点为区域极小值对图像进行分水岭分割。实验结果显示,该方法能很好地抑制过度分割,使分割得到了较好的效果。     

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法。该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割。算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高.尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题.本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器.光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得;依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心;最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别.实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高.     

基于颜色和纹理特征的黄瓜果实图像分割

温室黄瓜的识别是黄瓜采摘机器人研究的重要环节,要解决此问题首先必须对采集的黄瓜图像进行分割。提出了一种结合颜色特征和纹理特征进行分割的方法。根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,在RGB模型中先通过颜色滤去不相关物体,然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征,得到可区分果实和背景的两大纹理特征,即熵和能量,有效地解决了果实和背景颜色相似的识别问题。     

一种基于皮肤纹理特征的皮肤分类算法

根据皮肤纹理的深浅、节点数及纹理粗细等主要特征,采用小波包及二维傅里叶变换分析方法和数学形态学分析法实现了皮肤的特征提取。利用小波包分解得到的空间频率信息对二值化纹理图像进行空域滤波去噪,利用基本竞争型人工神经网络进行纹理分类。结果表明,这一方法可获得较理想的分类结果。     

Study on inspection method of glass defect based on phase image processing

To solve the problem in projecting grating method, the paper presents an inspection method based on phase image processing for glass defects. In the proposed method, the wrapped phase difference is achieved according to the images of defect-free and defect-containing. The unwrapping phase algorithm, based on jump corrected is used to eliminate jump error. The segmentation of defect region is implemented by integrating grayscale mathematical morphology with high-low threshold segmentation, and the boundary coordinate of connected region is used to calculate the size and location of defect. The results demonstrate that the proposed method provides reliable identification of defects.     

基于数学形态学的像增强器缺陷的图像检测方法

介绍了一种利用图像阈值分割和数学形态学噪声处理的像增强器缺陷的检测方法,通过对阈值分割二值化后的缺陷图像进行形态滤波,达到了自动检测缺陷的目的。该方法不受缺陷形状和位置的影响,能够快速准确的识别出其缺陷,自动判别缺陷的准确性和实际用人眼观察缺陷的结果相一致。实验结果证明了该方法在实际应用中的可行性。     

有耗色散光子晶体带隙结构的本征值分析新方法

为计算有耗色散光子晶体的带隙结构,提出了新的本征值分析方法.该方法借助于量子输运问题中的思想,在本征值方程的推导过程中进行了巧妙的变换,将复杂的非线性本征值问题转化为线性本征值问题:并利用频域有限差分(FDFD)方法直接求解线性本征值方程,最终得到有耗色散光子晶体结构的相关物理参数.与其他方法相比,该方法的最大特点为概念清晰、计算简便,最终节省了计算时间及所需内存量.利用该方法,对介质光子晶体结构进行模拟,结果与传统FDFD方法符合较好,从而验证了方法的有效性.此外,利用所提方法计算了有耗色散光子晶体结构的色散曲线,得到了表面等离子波激发的区域,进一步讨论了损耗对其色散曲线及本征模场的影响.相关结果对色散有耗光子晶体的研究具有一定的理论指导意义.     

基于窄带多区域水平集方法的遥感图像分割

由于遥感图像存在边缘混叠等问题,经典的C-V模型会产生大量的冗余轮廓,而且无法分割多个同质区域的目标.为此,提出了基于C-V模型的窄带多区域水平集图像分割方法,采用N-1个水平集函数将图像分割成N(N＞1)个区域,每个水平集函数表达一个区域.该方法一方面通过建立独立多区域水平集模型可以消除多余的轮廓,避免分割区域的重叠...     

A novel method for identification of cotton contaminants based on machine vision

Foreign matter is easily mixed into cotton during picking, storing, drying, transporting, purchasing, and processing. These contaminants are difficult to remove in the spinning process and can cause yarn breakage, thus reducing efficiency of working. This paper proposed the new method based on machine vision to measure the contaminants in raw cottons. The color images of cottons with contaminants are acquired and divided three channels images. Intensity of illumination of cottons often is unstable because of the driving voltage of light source unsteady. The intensity of illumination of images should be corrected for measuring correction and precision. The Gamma adjustment function was adopted to correct non-uniform illumination for images. Through the experimental contrast, Gamma correction parameter is set as 0.8. The Otsu method is used to segment the image. After images of three channels’ information fusing, the contaminants of cotton samples can be correctly detected and cotton seeds also can be effectively inspected. The false detection ratio of the measuring system is less than 5%. The experimental results show the measuring system can meet with the requirement of the cotton's industry application.     

一种基于Log Gabor的旋转不变纹理图像检索算法

针对图像检索时的旋转问题提出一种基于Log Gabor小波的旋转不变纹理特征。依据Log Gabor分解子带的均值及方差分布并结合广义Hurst分形特征对纹理进行描述,并在各尺度上采用主方向排序的方法对方向子带特征进行调整得到旋转不变特征向量。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验,结果表明算法在两种情况下都取得了较好的检索效果。此外,在相同特征类型和图像库的条件下将本算法与Gabor算法结果进行对比,实验表明本算法的检索性能明显优于Gabor算法的检索性能。     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

Bidirectional beam propagation method based on the method of lines for the analysis of photonic band gap structures

The bidirectional beam propagation method based on the method of lines is proposed as an innovative and efficient algorithm to investigate the optical properties of photonic band gap (PBG) structures. A few examples illustrate the application of this technique to the modeling of passive, lossy and active one-dimensional and index confined PBG structures. The algorithm results are validated by comparison with those obtained via the transfer matrix method, the mode-matching method and the finite difference time domain method. With respect to these methods, the present algorithm exhibits accurate results with reduced computer resources.     

基于双边纹理滤波的图像细节增强方法

为了实现图像的细节增强,特别是纹理细节增强,同时尽可能保持图像的结构完整,提出了一种基于双边纹理滤波的图像多尺度分解方法。首先,对图像进行多尺度双边纹理滤波分解,分别得到一幅基本图像和一系列细节纹理图像。接着,类似于小波增强方法,对细节图像采用多尺度自适应增强方法,得到一系列增强后的纹理细节图像。最后,将基本图像和增强后细节图像相加,重构出最后的增强图像。实验结果表明:本文提出的增强方法能够在突出边缘的同时,较好地增强图像中的纹理细节信息。将基于双边纹理滤波的多尺度分解引入图像增强,能更好地体现图像纹理细节特征,为增强图像提供更加丰富的信息。     

采用元胞自动机法模拟二元规则共晶生长

基于元胞自动机方法,建立了二元规则共晶生长的数值模拟模型.该模型耦合宏观温度场,考虑了溶质扩散、成分过冷以及曲率过冷等重要因素,实现了二元规则共晶的稳态层片生长.以共晶模型合金为对象,研究了定向凝固条件下不同过冷度、初始层片间距、温度梯度及凝固速率对共晶两相生长形貌及层片间距的影响,再现了两相在溶质扩散及界面能的相互作用下通过形核、分岔、湮没及合并等机理实现共晶层片间距的调整.模拟得到的结果与Jackson-Hunt模型及前人实验结果规律一致.将模型扩展到三维系统,验证了二元规则共晶生长三维模拟的可行性. 关键词： 规则共晶 生长形貌 层片间距 CA方法