【正文】 原圖 結(jié)果22基于圖像處理的齒輪缺陷檢測齒輪在使用過程中將出現(xiàn)各種故障模式，不同的故障模式需要不同的維修方法，因此判斷出齒輪屬于哪種故障將利于修理隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)的發(fā)展，基于視頻圖像的測量、識別和控制技術(shù)也得到了發(fā)展。采用圖像的二值化處理主要使圖像畫面內(nèi)僅存在黑、白色的二值圖，在圖面上不呈現(xiàn)灰度變化，在圖像處理中二值圖像起到重要作用，大大簡化后面的圖像處理，一般圖像中顯示的物體與背景有明顯區(qū)別，通過選擇閥值，可分離出所需的圖像和背景圖像，對圖像進(jìn)行測量處理打下基礎(chǔ)4） 圖像的細(xì)化處理主要是進(jìn)一步修飾處理，達(dá)到一個(gè)圖像像素寬度的線素寬。 原圖像 結(jié)果25基于數(shù)字圖像處理的孢子特征提取在我國危害農(nóng)作物的主要病害有550多種，其中很多是由真菌引起的，為了預(yù)報(bào)空氣傳播的病害，需要監(jiān)測空中孢子浮游量并判斷其類型。 待處理圖片 參考最終效果圖29利用中值空間濾波去去除波形噪聲要求：5 掌握空間濾波原理；6 了解中值空間濾波在實(shí)際中的應(yīng)用；7 利用MATLAB實(shí)現(xiàn)對波形的中值濾波；8 改進(jìn)算子，使圖像達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)對照圖像效果。將待處理圖像與背景圖像相減,再做邊緣增強(qiáng) ，更突出目標(biāo)圖像。原圖：34手背靜脈識別的圖像處理算法提示：先對原始圖像進(jìn)行背景去除, 取得手背部分, 計(jì)算得到手背部分的質(zhì)心G 和手背部分的面積S , 再以質(zhì)心G 作為中心, 以手背部分面積S 作為參考面積定義一個(gè)矩形, 作為包含靜脈信息的有效區(qū)域。數(shù)據(jù)庫管理。（2） 對平滑后的圖像進(jìn)行二值化處理。根據(jù)香蕉、草莓、奇異果的特征統(tǒng)計(jì)出各自的個(gè)數(shù)。實(shí)驗(yàn)步驟：檢測圖像傾斜度及旋轉(zhuǎn)校正Hough變換檢測圖像中自線的傾角以及校正步驟如:1) 讀取整幅圖像，將彩色圖像變?yōu)榛叶葓D像.2) 將圖像變?yōu)槎祱D像。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像處理及模式識別技術(shù)在害蟲檢測方面也得到一定程度的發(fā)展與應(yīng)用。試驗(yàn)圖片：參考步驟：（1）利用圖像分割將所有木頭從背景中提取出來 （2）對分割后的圖像進(jìn)行邊緣檢測，將邊緣在圖像中不封閉的木頭濾除（3）對處理后的圖像進(jìn)行連通域分析 （4）統(tǒng)計(jì)木頭個(gè)數(shù)44 打靶環(huán)數(shù)檢測要求： 通過對靶板圖像進(jìn)行識別，完成自動(dòng)報(bào)靶的功能。 圖1 圖2圖3參考步驟：（1） 利用邊緣檢測算法確定零件磨損區(qū)域（2） 判斷出磨損區(qū)域的邊界范圍，求出寬度與深度（3） 對磨損區(qū)域進(jìn)行求質(zhì)心，確定磨損位置。主要分為空域和頻域相加。 。圖像融合最簡單的理解就是兩個(gè)（或多個(gè)）圖像間的相加運(yùn)算。（3） 檢測出每個(gè)彈孔的圓心，作為鑒別打靶的環(huán)數(shù)，可采用質(zhì)心算法（4） 計(jì)算出彈孔圓心到靶心的距離，以此判斷彈孔圓心處于幾環(huán)的范圍內(nèi)（5） 統(tǒng)計(jì)所有彈孔環(huán)數(shù)，計(jì)算出平均環(huán)數(shù) 45 零件磨損程度檢測要求：圖1為零件無磨損的圖片，圖2中白色區(qū)域?yàn)槟p區(qū)域，兩條紅線距離為磨損寬度，兩條藍(lán)線之間的距離磨損深度，左側(cè)綠線為零件軸線，右側(cè)綠線為磨損位置，圖3為試驗(yàn)圖片。遍歷整個(gè)圖像則可以統(tǒng)計(jì)出圖像內(nèi)的所有目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)圖片：41利用圖像處理技術(shù)檢測糧倉害蟲的研究內(nèi)容：根據(jù)資料顯示,全世界每年至少有5%的糧食被害蟲糟踏。圖片： 原圖像 二值化后的圖像 最終的圖像40基于數(shù)字圖像處理的答題卡識別方法主要內(nèi)容：利用基于Hough變換的直線檢測技術(shù)檢測圖像的傾斜。2) 設(shè)定閾值對其進(jìn)行二值化。原圖：36基于圖像處理的自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)主要內(nèi)容：采用圖像的自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)，通過對所監(jiān)視場景的全景拍攝，從序列圖像中將變化區(qū)域從背景中分割出來能夠分離出運(yùn)動(dòng)的像素點(diǎn)和靜止的像素點(diǎn)通過對檢測到的運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)數(shù)來判斷是否出現(xiàn)不希望的運(yùn)動(dòng)，并決定是否報(bào)警。圖像分割224。要求：（1） 寫出實(shí)現(xiàn)的思路流程。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, 對運(yùn)動(dòng)物體的形狀與位置的測量常常有著很重要的意義。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)對照圖像效果。首先去除噪聲對圖像進(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自動(dòng)識別結(jié)果的影響。圖像處理是根據(jù)不同的項(xiàng)目對像進(jìn)行處理，本設(shè)計(jì)以車輪外形尺寸大小為測量的主要目標(biāo)，達(dá)到精確測量使其成為數(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)。圖像處理技術(shù)又稱“機(jī)器視覺”，是將被測對象的圖像作為信息的載體，從中提取有用的信息來達(dá)到測量的目的。（3）幾何參數(shù)法。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)域所對應(yīng)景物的表面性質(zhì)。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。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，使操作簡單，圖像清晰度高的識別出谷物顆粒，從而達(dá)到可以數(shù)出谷物顆粒的個(gè)數(shù)。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。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，對經(jīng)過處理后的圖像和未作處理后的圖像進(jìn)行對比分析。 背景 目標(biāo)出現(xiàn) 目標(biāo)提取4車牌識別圖像預(yù)處理技術(shù)主要內(nèi)容： 車輛自動(dòng)識別涉及到多種現(xiàn)代學(xué)科技術(shù)