【正文】 有改進(jìn)的方法。 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(duì)波形的中值濾波；8 改進(jìn)算子，使圖像達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照?qǐng)D像效果。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。 原圖像 類似結(jié)果圖26利用拉普拉斯算法對(duì)擴(kuò)散現(xiàn)象引起的模糊進(jìn)行圖像銳化操作要求：
1掌握拉普拉斯算法的原理及常用算子形式；
2分析擴(kuò)散現(xiàn)象引起的模糊屬于哪種類型；
3實(shí)現(xiàn)拉普拉斯算子對(duì)圖像的銳化，并實(shí)現(xiàn)顯示；
4 改進(jìn)算子，使圖像達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照?qǐng)D像效果。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(wèn)題。 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(guó)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(cè)空中孢子浮游量并判斷其類型。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。主要基于圖像平滑處理、閾值變換和輪廓跟蹤等算法實(shí)現(xiàn)了基于現(xiàn)場(chǎng)圖像的絕緣子覆冰及覆冰厚度等特征參數(shù)的自動(dòng)識(shí)別。 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。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(jiǎn)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(guò)選擇閥值，可分離出所需的圖像和背景圖像，對(duì)圖像進(jìn)行測(cè)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。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 裂紋局部圖 結(jié)果圖像23 地鐵車輪外形磨耗自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)地鐵車輛在運(yùn)行中存在著車輪與鋼軌之間力的傳遞（牽引力、制動(dòng)力、離心力），造成車輪踏面磨耗，對(duì)車輛的安全性、乘坐舒適性和運(yùn)行平穩(wěn)性影響很大。 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。參考步驟：1）首先運(yùn)用各種濾波算法去除噪聲，為圖像檢測(cè)做預(yù)處理 2) 物體的邊緣是以圖像局部特性的不連續(xù)性表現(xiàn)出來(lái)的，如灰度值的突變，顏色的突變，這里的邊緣就是物體表面的裂紋，用邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè) 3）通過(guò)圖像分割的知識(shí)，設(shè)定恰當(dāng)?shù)玫介撝祵⒈尘昂捅砻媪鸭y分開(kāi)，使裂紋清晰的顯示出來(lái) 原圖 結(jié)果22基于圖像處理的齒輪缺陷檢測(cè)齒輪在使用過(guò)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(cè)量、識(shí)別和控制技術(shù)也得到了發(fā)展。圖像處理技術(shù)又稱“機(jī)器視覺(jué)”，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(lái)達(dá)到測(cè)量的目的。所以，鋼板表面缺陷檢測(cè)成為鋼板生產(chǎn)中極其重要的環(huán)節(jié)。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?？臻g關(guān)系特征，所謂空間關(guān)系，是指圖像中分割出來(lái)的多個(gè)目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對(duì)方向關(guān)系，這些關(guān)系也可分為連接/鄰接關(guān)系、交疊/重疊關(guān)系和包含/包容關(guān)系等要求：能得到圖像的基本信息，如顏色，紋理，輪廓和空間關(guān)系等。（3）幾何參數(shù)法。形狀特征，（1）邊界特征法該方法通過(guò)對(duì)邊界特征的描述來(lái)獲取圖像的形狀參數(shù)。3模型法。1統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上，通過(guò)實(shí)驗(yàn)，得出灰度共生矩陣的四個(gè)關(guān)鍵特征：能量、慣量、熵和相關(guān)性。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)。參考步驟：1） 顏色特征因此一個(gè)算法是否成功往往由它使用和定義的特征決定。它指的是使用計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征，特征的精確定義往往由問(wèn)題或者應(yīng)用類型決定。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。在各類圖像系統(tǒng)中，由于圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸、顯示等，總要造成圖像的降質(zhì)，典型的表現(xiàn)為圖像模糊、失真、有噪聲等。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。實(shí)現(xiàn)效果：左圖為原始圖像，右圖為分割提取的目標(biāo)14計(jì)算原料乳細(xì)菌數(shù)的研究主要要求：提出一種方法，操作簡(jiǎn)單，可以準(zhǔn)備識(shí)別出一幅圖像中的細(xì)菌數(shù)量。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(lái) 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)?？梢允刮淖謪^(qū)域提取的準(zhǔn)確率提高，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景的圖像也能較好地實(shí)現(xiàn)文字區(qū)域與背景區(qū)域的分離。玉米籽粒產(chǎn)生裂紋