為了實(shí)現(xiàn)紅外導(dǎo)引頭半實(shí)物仿真中紅外圖像的實(shí)時(shí)生成和注入,設(shè)計(jì)了紅外圖像實(shí)時(shí)注入系統(tǒng),并完成了軟硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)的軟件部分基于osg生成實(shí)時(shí)紅外仿真圖像,硬件部分主要為一塊pci圖像數(shù)據(jù)發(fā)送卡,將軟件部分生成的實(shí)時(shí)紅外仿真圖像轉(zhuǎn)化成cameralink格式輸出。實(shí)際應(yīng)用表明,該系統(tǒng)完全可以實(shí)現(xiàn)紅外圖像實(shí)時(shí)仿真和注入。

采用ccd攝像頭連續(xù)采集非織造纖維網(wǎng)中單根纖維的透射光投影圖,再采用中值濾波去除噪聲.利用canny邊緣檢測(cè)算法提取纖維的兩側(cè)邊緣線,曲線擬合得到纖維的傾角.根據(jù)纖維傾角與纖維水平或豎直寬度的關(guān)系得到纖維的直徑.并對(duì)纖維直徑的分布情況進(jìn)行了初步分析.

針對(duì)智能小區(qū)建設(shè)發(fā)展的必然趨勢(shì),提出了遠(yuǎn)程水表自動(dòng)抄表系統(tǒng)的解決方案,研究了基于arm硬件平臺(tái)的抄表系統(tǒng)的設(shè)計(jì)技術(shù)。設(shè)計(jì)了基于s3c44b0x芯片與圖像傳感器ov7620的連接通信技術(shù),采取切實(shí)有效的方法增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力和安全可靠性,同時(shí)對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理和識(shí)別,并描述了圖像識(shí)別部分各模塊的程序流程,從而實(shí)現(xiàn)了水表數(shù)據(jù)的數(shù)字化傳送,取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的LiDAR數(shù)據(jù)建筑物提取

數(shù)字圖像處理技術(shù)在建筑物準(zhǔn)直領(lǐng)域的應(yīng)用 摘要：隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，它在工業(yè)測(cè)量領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。本文介紹了在建 筑物準(zhǔn)直測(cè)量過(guò)程中數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，并對(duì)其處理系統(tǒng)作了簡(jiǎn)要的闡述，就其更精確的處理 改進(jìn)做了展望。 關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像；視頻處理；準(zhǔn)直 buildingalignmentbasedondigitalimageprocessing abstract:withthedevelopmentofdigitalimageprocessingtechnology,itisusedmuchmorewidelyin engineeringsurveyarea.itintroducesthebasicstructureofthedigitalimageprocessingsysteminbuildin

在國(guó)內(nèi)外對(duì)圖像識(shí)別軟件研究成果的基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)了能夠檢測(cè)pcb斷路短路缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。

車牌識(shí)別是一項(xiàng)以數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、人工智能等多門學(xué)科為基礎(chǔ),對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像進(jìn)行分析,得到每輛汽車唯一的車牌號(hào)碼的技術(shù),是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛。本文設(shè)計(jì)了一種車牌識(shí)別系統(tǒng),此系統(tǒng)是在利用matlab圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別中的模板匹配法識(shí)別出車牌號(hào)碼。此車牌識(shí)別系統(tǒng)經(jīng)多組實(shí)驗(yàn)測(cè)試,能識(shí)別出一般車輛的車牌號(hào)碼。

電梯門系統(tǒng)作為電梯中的門戶,其更好的安全性,智能性一直是研究人員追求的.系統(tǒng)采用了arm9高速處理器,運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè),當(dāng)電梯門完全打開或即將關(guān)閉時(shí),實(shí)時(shí)地檢測(cè)電梯門間區(qū)域范圍內(nèi),當(dāng)有動(dòng)態(tài)目標(biāo)出現(xiàn)并向轎廂方向移動(dòng)時(shí),迅速發(fā)出信號(hào)給電梯主控制器,使之發(fā)出相應(yīng)的信號(hào),通過(guò)控制門機(jī),阻止電梯門的關(guān)閉.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,適應(yīng)性和準(zhǔn)確性都基本滿足要求,具有較大的實(shí)用價(jià)值.

摘要：本文介紹了數(shù)字圖像處理與模式識(shí)別在交通的應(yīng)用領(lǐng)域及其重要意義，詳 細(xì)闡述了利用數(shù)字圖像處理及模式識(shí)別技術(shù)的原理和方法，并在此基礎(chǔ)上研究了 交通檢測(cè)系統(tǒng)的算法和模型，通過(guò)本文的研究，初步探索了數(shù)字圖像處理與模式 識(shí)別在交通檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用途徑和方法，為以后進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字圖像的 交通檢測(cè)系統(tǒng)的打下了基礎(chǔ) 目錄 前言...........................................................................................................................................................1 1交通檢測(cè)系統(tǒng)概述.............................................................

1研發(fā)背景定位器坡度是一項(xiàng)重要的接觸網(wǎng)安全性檢測(cè)項(xiàng)目。接觸網(wǎng)定位裝置中(見圖1),紅色部分為定位器,綠色部分為定位管。受電弓經(jīng)過(guò)定位裝置時(shí),其對(duì)接觸網(wǎng)的接觸力導(dǎo)致接觸線及定位器有一定程度的抬升。因此,定位裝置(定位器、定位管等)的結(jié)構(gòu)和安裝狀態(tài)應(yīng)保證受電弓通過(guò)定位點(diǎn)時(shí)接觸線能在一定范圍內(nèi)自由抬升,且不產(chǎn)生

圖像處理的方式在20世紀(jì)50年代的時(shí)候便開始出現(xiàn),最初的目的是改善圖像的質(zhì)量,將低質(zhì)量的圖像經(jīng)過(guò)處理、復(fù)原、編碼等轉(zhuǎn)換成高質(zhì)量的圖像再輸出。圖像處理技術(shù)在不斷的發(fā)展和科技進(jìn)步的變化帶來(lái)的多方面應(yīng)用,計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)逐漸取代了最初的圖像處理技術(shù)。

對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在織物花型與結(jié)構(gòu)識(shí)別的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了探討,著重對(duì)機(jī)織物、針織物花型與結(jié)構(gòu)識(shí)別中所運(yùn)用的圖像處理、圖像識(shí)別方法進(jìn)行了闡述。指出幾種常用方法和它們的優(yōu)缺點(diǎn),對(duì)幾種圖像理解與識(shí)別的方法在織物花型、結(jié)構(gòu)識(shí)別中的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

介紹了geopiv圖像處理技術(shù)的基本原理,對(duì)比分析了其改進(jìn)算法geopiv-rg,并通過(guò)一組邊坡模型試驗(yàn)運(yùn)用geopiv-rg圖像處理技術(shù),分析得到了較為理想的邊坡位移云圖和等值線圖,展示了邊坡變形破壞演化過(guò)程。

本文提出了利用數(shù)字圖像處理技術(shù)即形心搜索法測(cè)量梁體局部表面位移的光力學(xué)檢測(cè)方法。并且,把形心搜索法和有限元位移模式相結(jié)合進(jìn)一步求出了梁體局部表面位移場(chǎng)和應(yīng)變場(chǎng)。較其他光學(xué)測(cè)試方法如云紋干涉法,具有較高的實(shí)用性和很高的計(jì)算速度

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

本文介紹了一種基于圖像處理的電梯鋼絲繩檢測(cè)系統(tǒng),其組成部分有ccd工業(yè)攝像頭、圖像采集模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊以及上位機(jī)。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)上通過(guò)以dsp芯片為核心,實(shí)現(xiàn)對(duì)電梯鋼絲繩圖像的采集與傳輸功能;并結(jié)合圖像處理技術(shù),采用visualc++設(shè)計(jì)上位機(jī)軟件,完成對(duì)電梯鋼絲繩圖像的缺陷判斷。本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的鋼絲繩缺陷識(shí)別,解決了原來(lái)人工檢測(cè)中效率低、漏檢多等問(wèn)題,而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,成本較低,操作簡(jiǎn)便。

首先對(duì)大型超市變風(fēng)量中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì),并將視頻圖像處理技術(shù)運(yùn)用到大型超市中央空調(diào)節(jié)能控制的研究中,提出了一種基于幀間差分與背景差分結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法計(jì)算局部區(qū)域的人流密度,根據(jù)局部區(qū)域的人流密度利用plc來(lái)控制溫度和新風(fēng)量,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)節(jié)能,達(dá)到了"風(fēng)跟人走"的效果。

本文研究了一種基于圖像處理的成捆鋼筋快速計(jì)數(shù)方法。首先對(duì)生產(chǎn)出的成捆鋼筋端面進(jìn)行攝像;然后對(duì)拍攝的端面圖像進(jìn)行去噪、二值化、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等處理,得到圖像輪廓;再對(duì)圖像輪廓進(jìn)行提取分析,計(jì)算出各個(gè)輪廓區(qū)域中包含的鋼筋數(shù)目,從而統(tǒng)計(jì)出鋼筋的總根數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中能降低成本,提高計(jì)數(shù)精度。

依據(jù)圖像處理的基本理論,以煤礦污水的顆粒濃度為設(shè)計(jì)思想,提出一種基于圖像處理的煤礦污水顆粒濃度檢測(cè)的方法,通過(guò)對(duì)煤礦污水的圖像采集、預(yù)處理、灰度圖二值化處理,再借助計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別煤礦污水的顆粒濃度,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)煤礦污水的監(jiān)控.