简介：一、选择题（每题3分，共30分）1．在反比例函数y=2/x的图象上的一个点的坐标是（）．

简介：图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。对具有代表性的图像边缘检测算子进行了讨论，还结合小波变换方法和数学形态学方法分析了在边缘检测中的应用，并给出了这些算法的仿真实验效果，最后对实验结果进行了分析。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。

简介：摘要：近年来，为了打击恐怖分子和犯罪分子的猖狂行动，我国逐渐加大了对机场、高铁、火车站等交通运输点的安检力度。基于x射线的安检技术与设备逐渐得到应用，所以本文将就x光图像的概念、特点、原理进行研究说明。

简介：正高速轨道检测图像处理是轨道检测领域的一项重要技术,使用激光摄像式测量设备,通过图像处理获取钢轨横向、纵向位移变化。高速轨道检测系统通过十几年的发展较为成熟,国外最高检测速度可达300km/h左右。我国最新研发的高速轨道检测系统经过多项技术创新,最高检测速度达到400km/h,图像处理技术克服了易受阳光干扰等缺点,达到国际先进水平。

简介：摘要随着社会的发展，企业对物体质量要求越来越高，基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而，标签在生产过程中，由于受到生产机器精度等因素的影响，生产出来的标签有很多质量问题，比如少印。因此标签缺陷检测越来越重要。本论文主要针对对标签视觉检测系统的软件算法设计，使检测图像与标准图像进行相减，从而提取出缺陷部分，解决标签少印的问题。整个少印缺陷的检测过程不需要人工进行费力的对比，此过程由软件自行处理，人们只需要对检测出的标签进行确认，实现人工与智能化的完美结合，保证标签质量的目的。本文使用VisualC++6.0开发工具进行软件代码编程，最后很好的完成了本论文少印的缺陷检测检测系统，在实验室中，我们对本系统稳定性，精确度进行了测试，测试结果表明本论文的缺陷检测系统能够满足要求。

简介：摘要采用MATLABSimulink仿真模块中计算机视觉工具箱（ComputerVisionSystemtoolbox），对织物图像进行颜色空间转换、阈值分割、二值化、腐蚀、膨胀、滤波等仿真处理，使织物图像的纹理、疵点结构更加突出，进一步通过label仿真疵点织物图像中疵点个数。通过实验仿真实现了对织物图像的疵点检测，并记录出疵点数量。实验结果表明，simulink仿真对织物图像进行在线检测，以及评估织物的质量好坏有着重要的作用。

简介：摘要：作物病害表型监测对于作物的抗性育种和栽培管理具有重要意义。目前传统的病害调查主要通过人工田间进行,这种方式费时费力且主观性较强,工作效率低下。本研究针对上述出现的问题,针对叶面型病害和茎秆型病害两类病害,以金银花白粉病为例,基于成像高光谱数据研究这两种病害的光谱响应特点和差异,并基于不同类型的病害提出不同的分析思路以及方法,通过图谱分析进行病虫害识别。

简介：摘要：本文将围绕红外热波图像实现风电叶片缺陷图像的检测进行分析讨论，借助CAD建立风电叶片的无损模型以及缺陷模型，之后导入ANSYS软件完成热分析，根据热分析图像可知，该方法可以准确提取无损以及缺陷内的差异，能结合图像数据特征进行缺陷图像的分类。

简介：

简介：随着数字图像越来越普及和Photoshop、美图秀秀、光影魔术手等图像处理软件的流行,使得数字图像的原创、真实、完整、可靠成为当今社会的一大问题,如何在零认知的前提下通过光照特性、颜色特性、数学特征的改变来检测出数字图像造假,就是文章要探讨的基于被动检测的图像篡改算法的研究内容。

简介：根据小波变换原理,指出在边缘检测之前先对图像进行自适应平滑滤波.同时,选取更加有效的小波函数,以改进用于构建边缘检测算子的滤波器.结果表明,该方法用于图像边缘检测效果较好.

简介：摘要：针对传统的输电线路检测方法灵敏度较低的问题，提出了红外热成像检测技术。根据红外热成像检测原理，并采用具有红外辐射模块、红外热成像模块和热递模块的红外热成像检测模型作为示例，融了数学模型，形象直观地阐述了红外热成像检测的原理。还通过提取输电线路特征，进行故障分析，构设出红外热成像检测系统，实现输电线路缺陷的深度分析。试验表明，本方案相比传统的超声波检测方法，反应快，误差低。

简介：红外图像中弱小目标的检测是实现红外搜索跟踪、红外侦查预警等红外图像处理的核心技术之一。当目标距离成像系统较远,目标呈现出面积小、信噪比低等特点,增加了对其检测的难度。为了准确、快速地实现不同红外背景下的弱小目标检测,提出了一种基于多层数据融合的红外图像弱小目标单帧检测算法。

简介：摘要：针对传统的输电线路检测方法灵敏度较低的问题，提出了红外热成像检测技术。根据红外热成像检测原理，并采用具有红外辐射模块、红外热成像模块和热递模块的红外热成像检测模型作为示例，融了数学模型，形象直观地阐述了红外热成像检测的原理。还通过提取输电线路特征，进行故障分析，构设出红外热成像检测系统，实现输电线路缺陷的深度分析。试验表明，本方案相比传统的超声波检测方法，反应快，误差低。

简介：摘 要: 随着计算数学和信号处理技术的发展，基于深度神经网络的目标检测算法获得了比传统模板匹配算法更优的结果。深度 学习目标检测算法分为一阶段目标检测（one-stage）和两阶段目标检测（two-stage）两类。常见的一阶段目标检测算法有 YOLO算法、SSD算法。一阶段目标检测算法的优势在于利用回归的思想直接通过图像得到预测目标框信息，速度快。二阶段目标检测算法在精度方面要优于前者，例如R-CNN、Fast-CNN等，其策略是先利用网络产生一系列的候选框，然后进行分类和回归，虽然其精度相较一阶段算法准确度更高，但是速度方面相差甚远。

简介：摘要：在对纱线进行检测时，可以使用数字图像处理技术，该技术属于新型的测试手段，在此过程中主要利用了计算机图像处理方法，能够对纱线外观进行测试，并且实现自动化。该文章主要针对基于图像技术的纱线毛羽检测技术进行了分析，并且探讨了该方面的发展现状，与此同时与传统的测试手段进行了比较，通过比较可以看出基于图像处理技术的纱线检测方法，具备一定的优势是未来检测领域的主要发展方向。

简介：摘要：针对图像阴影的问题，文章讨论了现有的几项检测技术，即“光照无关”“连续阈值图”与“区域生长”技术。进一步分析了阴影去除算法，包括泊松方程、梯度域以及成对区域三种算法。

简介：运用计算机图像拼接技术,提出一种将炮管内膛局部表面照片快速无缝拼接的算法。该算法选择Harris角点检测算子对特征点进行自动提取和匹配,通过对匹配过程的松弛迭代,消除误匹配;采用加权融合算法进行内膛图像融合,生成无缝拼接的内膛表面图。

简介：摘要：梭织物密度是一种单位长度，用于描述织物中经纬纱根数，分为经纬向密度，通常表示为根/10cm。作为织物物理性能的重要指标之一，织物密度直接影响着织物的外观、风格、功能(如透气性、耐磨性)等重要特性。

简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于图像识别方法的船舶检测识别方法。通过深度学习中的Faster R-CNN模型对船舶进行检测识别。自制船舶数据集，对数据集进行扩充及标注，然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习，最后通过验证集检测识别效果，最终船舶平均识别率达到80.1%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。