【正文】 還會影響到種子的發(fā)芽率，即使作為飼料原料也必須嚴格限制玉米的裂紋率，對玉米籽粒圖像通過邊緣提取后結合利用籽粒的形態(tài)學特征實現(xiàn)了裂紋的自動提取和測量測試要求： 1）采用水平和垂直邊緣檢測算子處理得到裂紋、種子邊界和噪聲等邊緣信息； 2）通過玉米籽粒的形態(tài)特征尋找其尖端位置并使用圖像代數(shù)運算的方法去除大部分非裂紋信息； 3）根據(jù)裂紋的長度和位置特征提取得到裂紋，并計算裂紋的絕對長度和相對長度。 11對圖像的文字區(qū)域檢測研究主要內容：針對國內外對圖像文字區(qū)域提取方法現(xiàn)狀中存在的問題，提出一種新的方法?？梢允刮淖謪^(qū)域提取的準確率提高，進而可以實現(xiàn)對復雜背景的圖像也能較好地實現(xiàn)文字區(qū)域與背景區(qū)域的分離。要求：輸入彩色圖像；將彩色圖像轉化為灰度圖像并對灰度圖像進行縱向邊緣檢測；通過等值進行分割、動態(tài)列分割、相鄰矩形區(qū)域合并確定候選文字區(qū)域；候選文字區(qū)域灰度直方圖分析；根據(jù)二值圖像生成的四鄰域的幾何形狀特征確定最終文字區(qū)域實現(xiàn)效果：要求圖片：12實現(xiàn)對針織物疵點檢測的研究主要內容：通過對多種疵點檢測算法進行分析比較，提出一種可以成功對針織物疵點進行檢測識別的方法。要求：二值化處理直方圖均衡化針織物圖像分割窗口的確定特征值提取將疵點區(qū)域準確的分割出來 實現(xiàn)的效果 要求圖片：13實現(xiàn)對谷物顆粒計數(shù)的研究主要要求：提出一種方法，使操作簡單，圖像清晰度高的識別出谷物顆粒，從而達到可以數(shù)出谷物顆粒的個數(shù)。要求：將谷物圖像進行灰度化處理；進行去除噪聲處理；將灰度圖像轉化為二值圖像；通過連通性，計算谷物的顆粒數(shù)。實現(xiàn)效果：左圖為原始圖像，右圖為分割提取的目標14計算原料乳細菌數(shù)的研究主要要求：提出一種方法，操作簡單，可以準備識別出一幅圖像中的細菌數(shù)量。要求：將獲取到得圖像進行預處理通過檢驗算法找到細菌并進行定位和濾波去噪將單個細菌從所在的圖像區(qū)域中分離出來通過識別計算出細菌的總數(shù)實現(xiàn)效果：左圖為原始圖像，右圖為分割提取的目標15機器視覺圖像的目標與背景的分割與提取主要要求：對輸入的圖像可以達到目標和背景的分割要求：將已知圖像進行消噪處理對彩色圖像進行目標和背景分析通過閾值法將圖像進行分割確定目標的位置實現(xiàn)效果：左圖為原始圖像，右圖為分割提取的目標 要求圖片：16基于圖像的一維條碼識別條碼技術是在計算機技術的實踐應用中產生并發(fā)展起來的、并被廣泛應用于郵政、圖書管理、倉儲、工業(yè)生產、交通等領域的一種自動識別技術，它具有輸入速度快、識別度高、成本低廉、可靠性強等優(yōu)點，在當今的自動識別技術中占有非常重要的地位。條碼是由一組有特定順序排列的條、空以及特有的字符標記組成的，這些條和空組成的圖像標記表達一定的信息，并能夠用相應的設備讀取識別，并轉換成能夠使計算機識別的二進制和十進制數(shù)據(jù)信息。通常對于一種物品，它的編碼規(guī)則是唯一的參考步驟：1） 中值濾波2） 二值化，先進行灰度值統(tǒng)計，求閾值，二值化圖片3） 邊沿檢測4） 條碼識別，垂直投影原理，求個條空的寬度，識別碼字要求：能從圖像讀出1維條碼的碼字信息17利用數(shù)字圖像處理技術測量幾何尺寸針對傳統(tǒng)接觸式尺寸測量方法的缺點，探討利用數(shù)字圖像處理技術進行幾何尺寸測量的方法，為產品的尺寸測量提供實時、快速、有效、并從理論和實踐上證明該方法的可行性和正確性.參考步驟：1） 圖像預處理使用平滑處理的方法，其主要目的是減少噪聲.2） 邊緣輪廓的提取，邊緣算子檢測法，閾值計算法3） 尺寸的計算，系統(tǒng)標定精度直接關系到測量精度要求：能從圖像讀出人物的肩寬的實際尺寸18破損圖像的復原技術隨著多媒體技術的發(fā)展，計算機網(wǎng)絡技術的廣泛應用和寬帶信息網(wǎng)的建立，信息在人們的工作、學習和生活中發(fā)揮越來越重要的作用，其中最直接、最主要的信息是圖像信息。在各類圖像系統(tǒng)中，由于圖像的傳送和轉換，如成像、復制、掃描、傳輸、顯示等，總要造成圖像的降質，典型的表現(xiàn)為圖像模糊、失真、有噪聲等。而在眾多的應用領域中，又需要清晰的、高質量的圖像，因此，為了抑制噪聲，改善圖像質量，復原圖像具有非常重要的意義。在數(shù)字圖像處理領域，圖像復原一直是最重要、最基本的研究課題之一，具有重要的理論價值和實際意義。1） 數(shù)字圖像的表示，圖像的采樣和量化2）圖像的灰度直方圖3）圖像的噪聲，圖像的均值濾波4）基于圖像域的傅里葉圖像復原算法 要求：能從破損圖像獲得清晰的、高質量的圖像19圖像的特征提取特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬于一個圖像特征，特征的精確定義往往由問題或者應用類型決定。特征是一個數(shù)字圖像中“有趣”的部分，它是許多計算機圖像分析算法的起點。因此一個算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定。因此特征提取最重要的一個特性是“可重復性”：同一場景的不同圖像所提取的特征應該是相同的。參考步驟：1） 顏色特征，顏色直方圖法，顏色集，顏色矩，顏色聚合向量，顏色相關圖2） 紋理特征，紋理特征也是一種全局特征，它也描述了圖像或圖像區(qū)域所對應景物的表面性質。常用的特征提取與匹配方法，1統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計特征基礎上，通過實驗，得出灰度共生矩陣的四個關鍵特征：能量、慣量、熵和相關性。2幾何法。3模型法。4信號處理法3） 形狀特征，（1）邊界特征法該方法通過對邊界特征的描述來獲取圖像的形狀參數(shù)。（2）傅里葉形狀描述符法（3）幾何參數(shù)法。（4）形狀不變矩法4） 空間關系特征，所謂空間關系，是指圖像中分割出來的多個目標之間的相互的空間位置或相對方向關系，這些關系也可分為連接/鄰接關系、交疊/重疊關系和包含/包容關系等要求：能得到圖像的基本信息，如顏色，紋理，輪廓和空間關系等。20金屬表面劃痕檢測在鋼板連鑄連軋生產過程中，由于連鑄鋼坯、軋制設備、加工面原因，導致鋼板表面出現(xiàn)輥印、夾雜、結疤、劃痕、裂紋和斑點的缺陷。這些缺陷嚴重降低了鋼板的抗腐蝕性、耐磨性和抗疲勞強這對鋼產品用戶將產生極不利的影響。因此必須采取合理方法保證質量，保障用戶的權利和工業(yè)建設順利發(fā)展，這就要求鋼鐵企業(yè)在程中及時檢測出有缺陷的鋼板并進行適當處理，只有這樣，才能有的質量。所以，鋼板表面缺陷檢測成為鋼