【正文】 圖像，先判斷圖像中有紅色區(qū)域存在。 2)研究火焰目標(biāo)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。當(dāng)鏈碼在一定步數(shù)內(nèi)，出現(xiàn)一次有效上升和一次有效下降時，我們就得到一個尖角。 (3)動態(tài)特征提取:火焰在燃燒的過程中，它的面積和質(zhì)心在不斷的變化，通過質(zhì)心的變化來判斷火勢的大小 采用數(shù)字圖像處理技術(shù)實現(xiàn)對玉米種子表面裂紋的識別和檢測。 11對圖像的文字區(qū)域檢測研究主要內(nèi)容：針對國內(nèi)外對圖像文字區(qū)域提取方法現(xiàn)狀中存在的問題，提出一種新的方法。要求：輸入彩色圖像；將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像并對灰度圖像進(jìn)行縱向邊緣檢測；通過等值進(jìn)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?qū)崿F(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(nèi)容：通過對多種疵點檢測算法進(jìn)行分析比較，提出一種可以成功對針織物疵點進(jìn)行檢測識別的方法。要求：將谷物圖像進(jìn)行灰度化處理；進(jìn)行去除噪聲處理；將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像；通過連通性，計算谷物的顆粒數(shù)。要求：將獲取到得圖像進(jìn)行預(yù)處理通過檢驗算法找到細(xì)菌并進(jìn)行定位和濾波去噪將單個細(xì)菌從所在的圖像區(qū)域中分離出來通過識別計算出細(xì)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(biāo)15機(jī)器視覺圖像的目標(biāo)與背景的分割與提取主要要求：對輸入的圖像可以達(dá)到目標(biāo)和背景的分割要求：將已知圖像進(jìn)行消噪處理對彩色圖像進(jìn)行目標(biāo)和背景分析通過閾值法將圖像進(jìn)行分割確定目標(biāo)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(biāo) 要求圖片：16基于圖像的一維條碼識別條碼技術(shù)是在計算機(jī)技術(shù)的實踐應(yīng)用中產(chǎn)生并發(fā)展起來的、并被廣泛應(yīng)用于郵政、圖書管理、倉儲、工業(yè)生產(chǎn)、交通等領(lǐng)域的一種自動識別技術(shù)，它具有輸入速度快、識別度高、成本低廉、可靠性強(qiáng)等優(yōu)點，在當(dāng)今的自動識別技術(shù)中占有非常重要的地位。通常對于一種物品，它的編碼規(guī)則是唯一的參考步驟：1） 中值濾波2） 二值化，先進(jìn)行灰度值統(tǒng)計，求閾值，二值化圖片3） 邊沿檢測4） 條碼識別，垂直投影原理，求個條空的寬度，識別碼字要求：能從圖像讀出1維條碼的碼字信息17利用數(shù)字圖像處理技術(shù)測量幾何尺寸針對傳統(tǒng)接觸式尺寸測量方法的缺點，探討利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行幾何尺寸測量的方法，為產(chǎn)品的尺寸測量提供實時、快速、有效、并從理論和實踐上證明該方法的可行性和正確性.參考步驟：1） 圖像預(yù)處理使用平滑處理的方法，其主要目的是減少噪聲.2） 邊緣輪廓的提取，邊緣算子檢測法，閾值計算法3） 尺寸的計算，系統(tǒng)標(biāo)定精度直接關(guān)系到測量精度要求：能從圖像讀出人物的肩寬的實際尺寸18破損圖像的復(fù)原技術(shù)隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和寬帶信息網(wǎng)的建立，信息在人們的工作、學(xué)習(xí)和生活中發(fā)揮越來越重要的作用，其中最直接、最主要的信息是圖像信息。而在眾多的應(yīng)用領(lǐng)域中，又需要清晰的、高質(zhì)量的圖像，因此，為了抑制噪聲，改善圖像質(zhì)量，復(fù)原圖像具有非常重要的意義。1） 數(shù)字圖像的表示，圖像的采樣和量化2）圖像的灰度直方圖3）圖像的噪聲，圖像的均值濾波4）基于圖像域的傅里葉圖像復(fù)原算法 要求：能從破損圖像獲得清晰的、高質(zhì)量的圖像19圖像的特征提取特征提取是計算機(jī)視覺和圖像處理中的一個概念。特征是一個數(shù)字圖像中“有趣”的部分，它是許多計算機(jī)圖像分析算法的起點。因此特征提取最重要的一個特性是“可重復(fù)性”：同一場景的不同圖像所提取的特征應(yīng)該是相同的。顏色直方圖法，顏色集，顏色矩，顏色聚合向量常用的特征提取與匹配方法2幾何法。4信號處理法3） （2）傅里葉形狀描述符法（4）形狀不變矩法4） 20金屬表面劃痕檢測在鋼板連鑄連軋生產(chǎn)過程中，由于連鑄鋼坯、軋制設(shè)備、加工面原因，導(dǎo)致鋼板表面出現(xiàn)輥印、夾雜、結(jié)疤、劃痕、裂紋和斑點的缺陷。因此必須采取合理方法保證質(zhì)量，保障用戶的權(quán)利和工業(yè)建設(shè)順利發(fā)展，這就要求鋼鐵企業(yè)在程中及時檢測出有缺陷的鋼板并進(jìn)行適當(dāng)處理，只有這樣，才能有的質(zhì)量。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(qiáng)，圖像的邊緣檢測，圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)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(yīng)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(zhǔn)確、快速地探測零件表面缺陷，直接關(guān)系產(chǎn)品質(zhì)量，若不及時剔除不合格產(chǎn)品，將會帶來質(zhì)量隱患。它具有非接觸、高速度、測量范圍大、獲得的信息豐富等優(yōu)點。齒輪表面出現(xiàn)剝落是由于疲勞和承受較大應(yīng)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(shù)，對齒輪缺陷進(jìn)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。如果閾值選取太小，會把一些不是缺陷的像素也當(dāng)作缺陷造成誤識；如果閾值選取的太大，則會造成漏識；齒輪常見的缺陷主要有齒輪折斷、裂紋、圓形缺陷、長型缺陷、不規(guī)則缺陷、點蝕等，所以確定合適的閾值后對圖像進(jìn)行二值化處理后，可以清晰的顯示裂紋，正確判讀缺陷類別。因此，對車輪踏面摩擦情況和磨耗量需要進(jìn)行定期的檢測。參考步驟：1） 圖像的平滑處理主要是去除圖像在數(shù)字化后產(chǎn)生的周圍干擾噪聲，而使圖像不失真；2） 圖像的銳化處理主要是突出邊緣圖像信息，使圖像更清晰3） 經(jīng)過原始圖像的不斷處理，最終要求圖像具有黑、白兩種像素值。經(jīng)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(zhǔn)備。通過對絕緣子覆冰特征的分析，結(jié)合現(xiàn)場拍攝的圖像研究了基于圖像處理技術(shù)對絕緣子覆冰的情況和圖形特征量進(jìn)行自動分析和識別的方法。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。這里考慮將圖像二值化把灰度圖像變換成為黑白圖像，這些差異選取閾值，進(jìn)行圖像分割； 3）進(jìn)行圖像輪廓處理，使邊界獨立出來為以后方便計算絕緣子的最大徑向距離和判斷覆冰厚度做準(zhǔn)備。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(jìn)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） 灰度圖像相對于彩色圖像來說在光線較低情況下清晰度高于彩色圖像，因此為了適應(yīng)不同光線條件有必要把彩色的圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像既滿足了處理需要，又減少了信息運(yùn)算量