數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)題目要求(參考版)
2025-03-28 02:53本頁(yè)面
【正文】 。 50鈔票檢測(cè)軟件要求：自己拍攝數(shù)張不同面值鈔票，編寫(xiě)程序進(jìn)行圖像的逐幀讀取，通過(guò)算法識(shí)別不同面值人民幣，最后統(tǒng)計(jì)總額。要求：讀取兩幅圖像，分別對(duì)兩幅圖像進(jìn)行融合，比較3種融和結(jié)果，分析優(yōu)缺點(diǎn)。主要分為空域和頻域相加。圖像融合最簡(jiǎn)單的理解就是兩個(gè)（或多個(gè)）圖像間的相加運(yùn)算。試驗(yàn)圖片 參考步驟：（1） 對(duì)左右兩幅圖像進(jìn)行幀相減（2） 統(tǒng)計(jì)不同處的個(gè)數(shù)、位置坐標(biāo)以及不同區(qū)域的大?。?） 在所有不同區(qū)域按照目標(biāo)大小向外擴(kuò)5個(gè)像素的地方用紅色線畫(huà)出方框（4） 不同方法圖像融合的比較48應(yīng)用MATLAB軟件進(jìn)行兩幅圖像的融合。對(duì)時(shí)間的識(shí)別可通過(guò)3個(gè)表針的位置和角度進(jìn)行確定。 圖1 圖2圖3參考步驟：（1） 利用邊緣檢測(cè)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(duì)磨損區(qū)域進(jìn)行求質(zhì)心，確定磨損位置。（3） 檢測(cè)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(cè)要求：圖1為零件無(wú)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。 圖a 圖b 參考步驟：（1） 檢測(cè)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。除了對(duì)彈孔位置進(jìn)行識(shí)別，而且還要統(tǒng)計(jì)出中靶的彈孔個(gè)數(shù)，以及中靶的平均成績(jī)。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(lái) （2）對(duì)分割后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，將邊緣在圖像中不封閉的木頭濾除（3）對(duì)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(cè)要求： 通過(guò)對(duì)靶板圖像進(jìn)行識(shí)別，完成自動(dòng)報(bào)靶的功能。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)。圖143利基于連通域分析的木頭個(gè)數(shù)檢測(cè)要求：利用連通域分析算法檢測(cè)出圖像中所有木頭個(gè)數(shù)（未在圖像中完全顯示的木頭不算）。提示：進(jìn)行通常的濾波、去噪、增強(qiáng)預(yù)處理；采用基于圖像直方圖統(tǒng)計(jì)信息的閾值處理算法對(duì)圖像進(jìn)行快速的二值化方法處理。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(shí)別技術(shù)在害蟲(chóng)檢測(cè)方面也得到一定程度的發(fā)展與應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)圖片：41利用圖像處理技術(shù)檢測(cè)糧倉(cāng)害蟲(chóng)的研究?jī)?nèi)容：根據(jù)資料顯示,全世界每年至少有5%的糧食被害蟲(chóng)糟踏。答題卡的識(shí)別找到答題卡中每一個(gè)選項(xiàng)的坐標(biāo)，然后統(tǒng)計(jì)以該坐標(biāo)為左頂點(diǎn)的矩形區(qū)域的灰度值總和。4) 找到Hough變換域空間的峰值。實(shí)驗(yàn)步驟：檢測(cè)圖像傾斜度及旋轉(zhuǎn)校正Hough變換檢測(cè)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。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(shí)別方法主要內(nèi)容：利用基于Hough變換的直線檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)圖像的傾斜。要求：1）運(yùn)用直方圖均化函數(shù)histeq處理，使圖像細(xì)節(jié)更加清楚，然后設(shè)置閾值。要求： 對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，確定閾值 采用Robot邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行邊緣提取齒輪的輪廓 分別統(tǒng)計(jì)出大齒輪和小齒輪上面齒的個(gè)數(shù)和每個(gè)齒輪上齒之間的角度。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)。2) 設(shè)定閾值對(duì)其進(jìn)行二值化。 原屋子圖像 平滑后的圖像 需要檢測(cè)是否有人闖入的圖像（a） 需要檢測(cè)是否有人闖入的圖像（b） 幀與背景相見(jiàn)后的圖像與（a）圖對(duì)應(yīng) 幀與背景相見(jiàn)后的圖像與（b）圖對(duì)應(yīng)37基于彩色閾值變換的香蕉彩色圖像分割主要內(nèi)容：利用香蕉和其它水果及其背景顏色在R,G,B分量上的差異進(jìn)行識(shí)別,根據(jù)香蕉和其它水果在R,G,B分量的二值化處理，獲得特征提取的有效區(qū)域，然后提取特征，達(dá)到提取香蕉的目的。（3） 利用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。（2） 對(duì)平滑后的圖像進(jìn)行二值化處理。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(guò)對(duì)所監(jiān)視場(chǎng)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(lái)能夠分離出運(yùn)動(dòng)的像素點(diǎn)和靜止的像素點(diǎn)通過(guò)對(duì)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)數(shù)來(lái)判斷是否出現(xiàn)不希望的運(yùn)動(dòng)，并決定是否報(bào)警。要求：、（1）語(yǔ)言不限，編程實(shí)現(xiàn)圖像處理部分的效果。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符數(shù)為5 , 即可判定為雙行車牌。數(shù)據(jù)庫(kù)管理。圖像分割224。 原圖 處理后的效果圖35基于圖像分割的靜止圖像車牌識(shí)別系統(tǒng)研究提示：靜止圖像車牌識(shí)別系統(tǒng)有以下幾部分組成：圖像獲取224。（6）顯示每一步的效果圖。原圖：34手背靜脈識(shí)別的圖像處理算法提示：先對(duì)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。要求：（1） 寫(xiě)出實(shí)現(xiàn)的思路流程。要求：顯示每步處理后的圖像。再進(jìn)行邊緣跟蹤。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：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(guò)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。(2) 認(rèn)真比較各自的效果，總結(jié)出他們的優(yōu)缺點(diǎn)。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
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