【正文】 原始細(xì)胞圖像圖像處理后的細(xì)胞圖像6瓶子灌裝流水線檢測(cè)是否液體灌裝滿瓶體當(dāng)飲料瓶子在罐裝設(shè)備后要進(jìn)行液體的檢測(cè)，即：進(jìn)行判斷瓶子灌裝流水線是否灌裝滿瓶體的檢測(cè)，如液面超過瓶頸的位置，則裝滿，否則不滿，如果不滿則灌裝液體不合格，需重新進(jìn)行灌裝。2 通過直方圖修改技術(shù)得到均衡化或規(guī)定化等不同的處理效果。4 顯示每步處理后的圖像；5 分析此種圖像監(jiān)控方式的優(yōu)缺點(diǎn)。3靜止背景下的移動(dòng)目標(biāo)視覺監(jiān)控主要內(nèi)容： 基于視覺的人的運(yùn)動(dòng)分析最有前景的潛在應(yīng)用之一是視覺監(jiān)控。 要求：1 圖像預(yù)處理：對(duì)原始星空?qǐng)D像進(jìn)行濾波去噪處理；2 對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理；3 選取自適應(yīng)閾值對(duì)形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理后的圖像進(jìn)行二值化；4 顯示每步處理后的圖像；5 對(duì)經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理后再閾值的圖像和未作形態(tài)學(xué)處理后再閾值的圖像進(jìn)行對(duì)比分析。1基于形態(tài)學(xué)運(yùn)算的星空?qǐng)D像分割主要內(nèi)容： 在獲取星圖像的過程中，由于某些因素的影響，獲得的星圖像存在噪聲，而且星圖像的背景經(jīng)常是不均勻的，為星圖像的分割造成了極大的困難。 待分割圖像 直接分割圖像 處理后的分割圖像2基于數(shù)字圖像處理的印刷電路板智能檢測(cè)方法主要內(nèi)容： 通過對(duì)由相機(jī)實(shí)時(shí)獲取的印刷電路板圖像進(jìn)行焊盤識(shí)別，從而提高電子元件的貼片質(zhì)量，有效提高電路板的印刷效率。視覺監(jiān)控系統(tǒng)的需求主要來自那些對(duì)安全要求敏感的場(chǎng)合，如銀行、商店、停車場(chǎng)、軍事基地等。 背景 目標(biāo)出現(xiàn) 目標(biāo)提取4車牌識(shí)別圖像預(yù)處理技術(shù)主要內(nèi)容： 車輛自動(dòng)識(shí)別涉及到多種現(xiàn)代學(xué)科技術(shù)，如圖像處理、模式識(shí)別與人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、光學(xué)、機(jī)械設(shè)計(jì)、自動(dòng)控制等。3 采用有效的圖像平滑方法對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行降噪處理，消除圖像數(shù)字化和傳輸時(shí)所混入的噪聲，提高圖像的視覺效果。具體要求：1） 將原進(jìn)行二值化2） 二值化后的圖像若不好，將其濾波再進(jìn)行膨脹處理,并重新進(jìn)行二值化3） 將圖像標(biāo)記連通域并進(jìn)行面積計(jì)算，找出不符合要求的標(biāo)記塊4） 將不合格的圖像進(jìn)行提取，并記錄不合格率5)顯示所有的圖像，對(duì)經(jīng)過處理后的圖像和未作處理后的圖像進(jìn)行對(duì)比分析。 9基于數(shù)字圖像處理的森林火災(zāi)識(shí)別方法研究主要內(nèi)容：基于攝像機(jī)攝取的視頻圖像對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行火災(zāi)的自動(dòng)探測(cè)、監(jiān)視，同時(shí)將攝得的圖像，利用各種圖像處理技術(shù)不斷進(jìn)行圖像處理和分析，通過早期火災(zāi)的圖像變化特征來探測(cè)火災(zāi)是否發(fā)生。在火焰輪廓特征圖中，從下至上從左至右逐點(diǎn)掃描，將火焰的邊緣編成鏈碼。玉米籽粒產(chǎn)生裂紋后會(huì)影響淀粉出率，不能用來加工玉米片等食品，同時(shí)在儲(chǔ)存時(shí)裂紋粒吸濕性強(qiáng),易于引起發(fā)熱和遭受害蟲及霉菌的侵襲，對(duì)于種子還會(huì)影響到種子的發(fā)芽率，即使作為飼料原料也必須嚴(yán)格限制玉米的裂紋率，對(duì)玉米籽粒圖像通過邊緣提取后結(jié)合利用籽粒的形態(tài)學(xué)特征實(shí)現(xiàn)了裂紋的自動(dòng)提取和測(cè)量測(cè)試要求： 1）采用水平和垂直邊緣檢測(cè)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(yùn)算的方法去除大部分非裂紋信息； 3）根據(jù)裂紋的長(zhǎng)度和位置特征提取得到裂紋，并計(jì)算裂紋的絕對(duì)長(zhǎng)度和相對(duì)長(zhǎng)度。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(diǎn)區(qū)域準(zhǔn)確的分割出來 實(shí)現(xiàn)的效果 要求圖片：13實(shí)現(xiàn)對(duì)谷物顆粒計(jì)數(shù)的研究主要要求：提出一種方法，使操作簡(jiǎn)單，圖像清晰度高的識(shí)別出谷物顆粒，從而達(dá)到可以數(shù)出谷物顆粒的個(gè)數(shù)。條碼是由一組有特定順序排列的條、空以及特有的字符標(biāo)記組成的，這些條和空組成的圖像標(biāo)記表達(dá)一定的信息，并能夠用相應(yīng)的設(shè)備讀取識(shí)別，并轉(zhuǎn)換成能夠使計(jì)算機(jī)識(shí)別的二進(jìn)制和十進(jìn)制數(shù)據(jù)信息。在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，圖像復(fù)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(jià)值和實(shí)際意義。因此一個(gè)算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定。顏色相關(guān)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(duì)應(yīng)景物的表面性質(zhì)。3模型法。（3）幾何參數(shù)法。這些缺陷嚴(yán)重降低了鋼板的抗腐蝕性、耐磨性和抗疲勞強(qiáng)這對(duì)鋼產(chǎn)品用戶將產(chǎn)生極不利的影響。圖像處理技術(shù)又稱“機(jī)器視覺”，是將被測(cè)對(duì)象的圖像作為信息的載體，從中提取有用的信息來達(dá)到測(cè)量的目的。 參考步驟：1）對(duì)數(shù)變換能夠擴(kuò)展低值灰度,而壓縮高值灰度,使低值灰度的圖像細(xì)節(jié)更容易看清所以需要對(duì)原彩色圖像進(jìn)行灰化處理 2) 圖像銳化處理用于增強(qiáng)圖像的邊緣及灰度跳變部分，如拉氏算子比較適用于改善因光線的漫反射造成的圖像模糊，用拉氏算子可將原模糊圖像銳化 3）確定最佳閾值是缺陷檢測(cè)的關(guān)鍵。圖像處理是根據(jù)不同的項(xiàng)目對(duì)像進(jìn)行處理，本設(shè)計(jì)以車輪外形尺寸大小為測(cè)量的主要目標(biāo)，達(dá)到精確測(cè)量使其成為數(shù)字化管理手段，正確顯示出接近原物圖像的輪廓曲線是圖像處理在此項(xiàng)目中的主要任務(wù)。 原圖像 結(jié)果圖24基于圖像處理技術(shù)的絕緣子覆冰自動(dòng)識(shí)別絕緣子覆冰是高壓輸電線路中經(jīng)常出現(xiàn)并產(chǎn)生較大危害的異常運(yùn)行狀況。首先去除噪聲對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理；2) 為了摒棄不同天氣條件下圖像顏色深淺差異對(duì)自動(dòng)識(shí)別結(jié)果的影響。利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)則可以有效地解決這個(gè)問題。要求：1 掌握椒鹽噪聲的概率特點(diǎn)；2 選用適當(dāng)?shù)臑V波方式對(duì)圖像進(jìn)行濾波；3 運(yùn)用迭代方法提高濾波效果；4 改進(jìn)算子，使圖像達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照?qǐng)D像效果。在天空中檢索飛機(jī)圖像 檢索到的圖像（只給出一個(gè)，要求五架飛機(jī)全部找到）31基于目標(biāo)、背景比例的灰度圖像自動(dòng)閾值選取法介紹：常用的分割方法有直方圖雙峰法，Otsu法，最大商法等，雖然Otsu 法在某些情況下獲得的并不是最佳閾值，但其穩(wěn)定性好、成功率高、速度快等特點(diǎn)，使其成為最常用的雜草圖像閾值分割方法之一，但也有改進(jìn)的方法。原圖：32物體形狀位置圖像處理算法介紹：在科研與生產(chǎn)實(shí)踐過程中, 對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的形狀與位置的測(cè)量常常有著很重要的意義。再進(jìn)行邊緣跟蹤。要求：（1） 寫出實(shí)現(xiàn)的思路流程。（6）顯示每一步的效果圖。圖像分割224。車牌字符的分割（提示：對(duì)于單行車牌，進(jìn)行水平投影，其波谷極為字符分界區(qū)；如果按照對(duì)于單行車牌的分割方法得到的字