【正文】 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。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。主要內容：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,以改善圖像的質量。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。（2） 統(tǒng)計出彈孔的個數(shù)，可采用連通域分析算法。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)。連通域分析算法就是對當前像素點的連通域內其他像素進行判讀，如果與當前像素相同則認為是同一目標。 要求：找出糧食當中的害蟲位置，并統(tǒng)計出害蟲的個數(shù)。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。3) 對圖像進行Hough變換。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。原圖片38基于圖像處理的微小塑料齒輪輪廓優(yōu)化主要內容：通過計算機視覺系統(tǒng)的構成、圖像預處理、圖像分割和數(shù)字圖像的像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。實驗步驟：1) 分別截取圖像中香蕉和其它水果的感興趣區(qū)域，并將其轉換為R分量、G分量、B分量的灰度圖像對各個分量進行灰度值統(tǒng)計，得到灰度直方。選用的是閾值判定法（閾值分別為50、60）進行結果比較。（2）顯示每一步圖像處理的結果。車牌區(qū)域提取是關鍵（提示：可以通過確定車牌上下邊界和確定車牌左右邊界來獲?。?。圖像處理224。要求：（1） 掌握基本的圖像處理算法，了解手背靜脈構造；（2） 對手背圖像靜脈信息的有效區(qū)域進行灰度化處理；（3） 對手背圖像進行二值化處理；（4） 對手背圖像靜脈走勢進行粗提??；（5） 對獲得的靜脈圖像進行細化處理，去除毛刺。原圖 處理后效果圖 33根據(jù)所學過的圖像處理方法，設計一套算法流程，來實現(xiàn)下圖中染色體的統(tǒng)計與識別提示：由于圖像有明顯的噪聲，部分染色體有斷開和粘連的情況，選取合適的閾值把他們彼此分開是統(tǒng)計的關鍵。然后對圖像進行閾值分割，尋找圖像中的每個連通區(qū)域, 計算每個連通區(qū)域的點數(shù),保留最大的一塊, 其余的作為背景去掉。(3) 針對Ostu法的不足之處，提出改進的方法。待處理圖片 處理后圖片30基于Sobel算子完成對圖像的搜索要求：9 掌握Sobel算子原理；10 對待檢測圖片進行預處理（灰度化、二值化）；11 對圖像進行邊緣提取；12 改進算子，使圖像達到標準對照圖像效果。待處理圖片 參考最終效果圖27利用圖像濾波算法實現(xiàn)對高椒鹽噪聲的去噪處理已知：下圖為受到嚴重椒鹽噪聲污染的圖片，其噪聲濃度為70%。以往的檢測方法都是通過孢子采集，然后在顯微鏡下人工進行孢子的分類和統(tǒng)計，效率很低并且受視覺影響存在一定的誤差。參考步驟：1）現(xiàn)場拍攝的絕緣子畫面往往帶有很大的背景聲， 而且長期監(jiān)測必然會拍攝到不同氣候條件的照片，其顏色深淺度也必然不同。經過圖像的二值圖后，再利用羅伯特(Roberts)算子來提取邊緣處理和圖像逆反處理，為圖像最終的檢測做準備。因此，對車輪踏面摩擦情況和磨耗量需要進行定期的檢測。齒輪表面出現(xiàn)剝落是由于疲勞和承受較大應力所致，表現(xiàn)為表面金屬成片狀剝落而形成小凹坑或片狀翹起，其形態(tài)主要表現(xiàn)為不規(guī)則塊狀，用圖像處理與識別技術，對齒輪缺陷進行圖像處理、分析，并對圖像特征提取的方法和圖像自動識別。參考步驟：1） 通過圖像處理（包括圖像灰度處理，圖像的裁剪，圖像的濾波處理，圖像增強，圖像的邊緣檢測，圖像的數(shù)學形態(tài)學處理），提取鋼板表面劃痕缺陷，并計算劃痕在圖中的像素距離圖像的裁剪和濾波2） 計算出單位像素對應的實際空間物理尺寸3） 計算劃痕實際長度要求：實現(xiàn)鋼板表面劃痕缺陷的提取和劃痕長度的測量21基于圖像處理的零件表面破損檢測準確、快速地探測零件表面缺陷，直接關系產品質量，若不及時剔除不合格產品，將會帶來質量隱患。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。（2）傅里葉形狀描述符法2幾何法。顏色直方圖法，顏色集，顏色矩，顏色聚合向量特征是一個數(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。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。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。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。 (3)動態(tài)特征提取:火焰在燃燒的過程中，它的面積和質心在不斷的變化，通過質心的變化來判斷火勢的大小 采用數(shù)字圖像處理技術實現(xiàn)對玉米種子表面裂紋的識別和檢測。 2)研究火焰目標的特征提取方法 (l)輪廓特征提取:該模塊主要功能為提取火焰輪廓上的尖點特征和圓形度。顯示所有的圖像，對經過處理后的圖像和未作處理后的圖像進行對比分析。