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正文內(nèi)容

數(shù)字圖像處理實驗題目要求-資料下載頁

2025-03-25 02:53本頁面
  

【正文】 索連通性理論與技術的研究提出,微小塑料齒輪的二值圖像噪聲點去除及齒輪輪廓提取方法,用數(shù)學形態(tài)學方法提出輪廓的簡化算法采用邊緣濾波器對圖像進行去噪處理。要求: 對圖像進行二值化處理,確定閾值 采用Robot邊緣檢測算法進行邊緣提取齒輪的輪廓 分別統(tǒng)計出大齒輪和小齒輪上面齒的個數(shù)和每個齒輪上齒之間的角度。39基于MATLAB的燃油噴霧圖像處理方法主要內(nèi)容:基于MATLAB的燃油噴霧圖像處理方法對霧圖像進行分割和濾波處理,將多幅圖像轉(zhuǎn)換融合為一幅比較清楚的二值圖像提取其輪廓圖MATLAB程序來分析處理燃油噴霧圖像。要求:1)運用直方圖均化函數(shù)histeq處理,使圖像細節(jié)更加清楚,然后設置閾值。2)對灰度圖像進行LOG算子濾波,進行邊緣檢測,提取邊界點然后進行擬合。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檢測圖像的傾斜。對存在傾斜的圖像進行旋轉(zhuǎn)校正,最終實現(xiàn)答題卡的定位和檢測。實驗步驟: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。3) 對圖像進行Hough變換。4) 找到Hough變換域空間的峰值。5) 判斷找到的峰值所對應的是否為答題卡圖像中的直線。答題卡的識別找到答題卡中每一個選項的坐標,然后統(tǒng)計以該坐標為左頂點的矩形區(qū)域的灰度值總和。如果這個值小于某個閾值,則判斷該選項為黑,就是該選項已涂。實驗圖片:41利用圖像處理技術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。我國總存儲糧食量約為4750億kg,%,、識別和怎樣有效地殺死害蟲的研究,新的測蟲、殺蟲方法不斷出現(xiàn). 在檢測害蟲方面,國內(nèi)技術還比較落后。隨著計算機技術的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像處理及模式識別技術在害蟲檢測方面也得到一定程度的發(fā)展與應用。 要求:找出糧食當中的害蟲位置,并統(tǒng)計出害蟲的個數(shù)。提示:進行通常的濾波、去噪、增強預處理;采用基于圖像直方圖統(tǒng)計信息的閾值處理算法對圖像進行快速的二值化方法處理。42二維條碼識別內(nèi)容:在信息時代,信息流日益成為物流系統(tǒng)的重要組成部分,ADC(Automatic Data Capture自動化數(shù)據(jù)采集)技術是信息采集和處理的關鍵技術,傳統(tǒng)的一維條碼由于受信息容量的限制,即使條碼符號有污點、殘缺也能被識出.要求:對給出的傾斜條碼進行校正和旋轉(zhuǎn);定位出圖像上的條碼;在條碼中分割出單個碼字符號圖像;對分割出的單個碼字符號進行識別。圖143利基于連通域分析的木頭個數(shù)檢測要求:利用連通域分析算法檢測出圖像中所有木頭個數(shù)(未在圖像中完全顯示的木頭不算)。連通域分析算法就是對當前像素點的連通域內(nèi)其他像素進行判讀,如果與當前像素相同則認為是同一目標。遍歷整個圖像則可以統(tǒng)計出圖像內(nèi)的所有目標。按照此想法完成木頭個數(shù)的檢測。試驗圖片: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)對處理后的圖像進行連通域分析 (4)統(tǒng)計木頭個數(shù)44 打靶環(huán)數(shù)檢測要求: 通過對靶板圖像進行識別,完成自動報靶的功能。每兩個環(huán)之間的距離是已知的,靶心坐標也是已知的,判斷出彈孔位置處在多少環(huán)。除了對彈孔位置進行識別,而且還要統(tǒng)計出中靶的彈孔個數(shù),以及中靶的平均成績。原靶板圖像和帶彈孔靶板圖像均為已知圖像。 圖a 圖b 參考步驟:(1) 檢測出b圖中所有彈孔的位置,可采用背景建模的方法,或者霍夫變換。(2) 統(tǒng)計出彈孔的個數(shù),可采用連通域分析算法。(3) 檢測出每個彈孔的圓心,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)計所有彈孔環(huán)數(shù),計算出平均環(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)域為磨損區(qū)域,兩條紅線距離為磨損寬度,兩條藍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為試驗圖片。要求在試驗圖片中求出磨損寬度,深度以及位置,其中零件軸線位置已知。 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)域進行求質(zhì)心,確定磨損位置。46鐘表識別要求:對自己的手表拍照,完成識別出鐘表顯示時間的功能,要求識別出的時間精確到秒。對時間的識別可通過3個表針的位置和角度進行確定。試驗圖片:參考步驟:(1) 利用圖像分割和邊緣閾值,得到3根表針的位置(2) 通過表針的長度不同區(qū)分出時針、分針和秒針(3) 通過表針的起始點坐標得到表針指向的角度,得到對應地刻度(4) 計算出當前時刻的時間47 找出兩幅圖像中不同的地方,并在不同處用方框標出要求:對兩幅找茬圖像進行對比,找出圖像中不同的地方,并在不同處用方框標出。試驗圖片 參考步驟:(1) 對左右兩幅圖像進行幀相減(2) 統(tǒng)計不同處的個數(shù)、位置坐標以及不同區(qū)域的大?。?) 在所有不同區(qū)域按照目標大小向外擴5個像素的地方用紅色線畫出方框(4) 不同方法圖像融合的比較48應用MATLAB軟件進行兩幅圖像的融合。主要內(nèi)容:圖像融合的目的把來自多傳感器的數(shù)據(jù)互補信息合并成一幅新的圖像,以改善圖像的質(zhì)量。圖像融合最簡單的理解就是兩個(或多個)圖像間的相加運算。這一技術廣泛應用于多頻譜圖像理解和醫(yī)學圖像處理等領域。主要分為空域和頻域相加。方法有:1圖像直接融合;2圖像傅立葉變換融合;3圖像小波變換融合。要求:讀取兩幅圖像,分別對兩幅圖像進行融合,比較3種融和結果,分析優(yōu)缺點。 49微笑捕捉識別系統(tǒng)要求:讀取數(shù)張人臉圖像,對面部進行識別,當人臉出現(xiàn)微笑表情時,指示框變成綠色,如下圖所示。 50鈔票檢測軟件要求:自己拍攝數(shù)張不同面值鈔票,編寫程序進行圖像的逐幀讀取,通過算法識別不同面值人民幣,最后統(tǒng)計總額。例如:有3張100元,2張50元,1張20元,最后軟件顯示總額為420元。
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