基于机器视觉技术的塑料制品缺陷检测研究

阐述了机器视觉技术在塑料制品缺陷检测中的应用,详细说明了机器视觉系统图像处理过程及特征值提取过程。其中图像处理过程包括采用直方图规定法进行图像增强,采用双峰法进行图像阈值分割,采用Canny边缘检测算子提取塑料制品缺陷区域轮廓。特征值提取过程则包括形状特征、颜色特征及位置关系特征,以飞边、裂纹和短射三种缺陷为例进行了提取和区分。结果表明:细长度可用来区分出裂纹,灰度值与模板差可用来区分出短射,缺陷区域位置关系则可以区分出飞边。     

关于计算机智能化图像识别技术的一些探析

随着我国科技水平的不断提升，图像识别技术也有了明显的改进，计算机智能化图像识别技术已经成为新型的发展趋势，该技术的应用提高了图像获取的质量，图像所提取信息的真实性也更加高，存储起来也更加方便。本文主要研究了安防行业对计算机图像识别智能化处理的特殊要求，并对该技术的应用原理做了简单的介绍。     

计算机图形图像处理技术应用研究

主要探析计算机图形图像处理技术若干应用,为相关技术人员和研究人员的工作提供有用的参考。     

影像视觉Ps挑战赛

正大赛专区:sp.dcmagcn.com/dcps如何参与投稿?参加比赛的标准就是使用下面的技巧处理一张照片,你可以使用任何题材的图片。参赛的照片需投稿人拥有独立版权,图片格式为JPEG,图片长边不低于2000像素,分辨率不低于300dpi。投稿专区sp.dcmagcn.cOm/dcps请登录我们的专区,就可以上传作品,别忘了留下您的联系方式,截稿日期为1月20日!你还可以将作品发送到ps@dcmagcn.com邮箱。     

Laplacian算子结合提升小波变换的图像处理仿真

为了解决常规算法在图像处理过程中由于图像纹理信息与边沿信息丢失,导致图像处理的质量不高问题,提出了Laplacian算子结合提升小波双层变换的图像处理算法。该算法通过提升小波分解预处理图像,对于图像分解的低频区域采用区域能量进行处理,高频区域采用Laplacian算子进行处理,之后将两个区域的结果加权,利用提升小波做逆向变换处理后得到重构图像。通过仿真实验,验证了提出的新型图像处理算法很好的保证了图像信息的完整,失真度更小,图像处理质量更高。     

《图学学报》征稿与征订

《图学学报》主要刊载我国图学领域的科研、教学和应用的高质量学术论文,要求反映我国图学学科的最新研究成果、最新发展水平和发展方向。主要内容:几何与图形学、计算机辅助设计、工业设计、图像处理与模式识别、计算机仿真与动画、数据与信息可视化、虚拟现实与游戏、人机交互与多媒体     

基于数学形态学的图像处理算法

进入21世纪以来,计算机技术尤其是数字图像技术的不断进步发展,图像的重要性逐渐凸显。图像处理领域中形态学应用范围较广,它非常重视图像的构成特征,较之类似方法形态学技术的结构特征优势明显。本文介绍了一种基于数学形态学的图像处理算法,即分水岭算法。     

基于SIFT的特征点提取的算法改进

SIFT作为当今图像处理领域特征点描述相当热门的算法之一,被学者专家普遍研究并改进,已诞生了一系列的变种算法。然而随着计算机视觉、人工智能等领域的不断发展,实时性的需求日益增强,在保证准确度的同时提高算法效率成为研究的热点之一。文章主要研究并实现SIFT算法及其改进算法PCA-SIFT、SURF,并比较各算法的优劣。