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基于图像局部方差的亮度矫正下番茄表面缺陷检测方法

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食品与机械 2023年第9期39卷 128-133,161页

作者：何婷婷姚继超张钟莉莉芦天罡岳焕芳山西农业大学山西太谷030801 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 山东省聊城市水利事业发展和保障中心山东聊城252000 北京市数字农业农村促进中心北京100101 北京市农业技术推广站北京100029

目的:解决番茄表面缺陷颜色复杂多变、纹理变化不规则导致的缺陷提取不准确的问题。方法:提出一种考虑亮度矫正下基于图像局部方差的番茄表面缺陷分割方法。在采用直方图阈值分割方法分割花萼与茎疤以及领域像素加权和替代原像素的方法... 详细信息

目的:解决番茄表面缺陷颜色复杂多变、纹理变化不规则导致的缺陷提取不准确的问题。方法:提出一种考虑亮度矫正下基于图像局部方差的番茄表面缺陷分割方法。在采用直方图阈值分割方法分割花萼与茎疤以及领域像素加权和替代原像素的方法完成亮度矫正的基础上,将番茄表面灰度图像划分成若干图像块,使用图像像素方差对各图像块的颜色进行表征,将缺陷区域与健康区域区分开。使用SVM模型对番茄表面缺陷区域面积占原图中番茄面积的比例进行检测。结果:考虑亮度校正后对番茄缺陷区域提取准确率提高了27.74个百分点,在此基础上,与全局阈值、动态阈值、区域生长算法相比,基于图像局部方差的缺陷提取方法能够实现番茄表面缺陷的准确定位与完整提取,以缺陷面积比为输入的高斯-SVM模型对番茄表面缺陷检测的精度达96%。结论:考虑亮度矫正下,基于图像局部方差的SVM缺陷提取方法适用于番茄表面缺陷检测。

关键词：机器视觉缺陷检测花萼茎疤亮度矫正图像局部方差

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一种改进的基于比值模板匹配的显微图像拼接

计算机工程 2005年第24期31卷 159-160,230页

作者：方青王博亮厦门大学计算机科学系厦门361005

提出了一种新的基于比值模板匹配的彩色图像拼接算法。通过在比值模板的构造中引入一个自相关属性来增强模板匹配的健壮性,为了保证待拼接图像在色差与亮度上的一致性,对拼接的结果图进行了相关矫正。最后采用渐进渐出的方法来消除拼接... 详细信息

提出了一种新的基于比值模板匹配的彩色图像拼接算法。通过在比值模板的构造中引入一个自相关属性来增强模板匹配的健壮性,为了保证待拼接图像在色差与亮度上的一致性,对拼接的结果图进行了相关矫正。最后采用渐进渐出的方法来消除拼接缝隙。

关键词：比值模板匹配图像拼接色差矫正亮度矫正

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基于RTK定位的图像差分跑道异物检测

电子测量与仪器学报 2020年第10期32卷 51-56页

作者：张怡孙永荣刘梓轩鲁海枰赵伟南京航空航天大学导航研究中心南京211106

机场跑道异物是威胁航空器飞行安全的重要因素之一,开展跑道异物的自动检测研究是有效保障航空器飞行安全的必然要求。针对异物检测问题,首先提出了基于DGPS(differential GPS)定位的图像差分异物检测方法,通过载波相位差分(RTK)技术获... 详细信息

机场跑道异物是威胁航空器飞行安全的重要因素之一,开展跑道异物的自动检测研究是有效保障航空器飞行安全的必然要求。针对异物检测问题,首先提出了基于DGPS(differential GPS)定位的图像差分异物检测方法,通过载波相位差分(RTK)技术获取道面图像的高精度位置信息,对同一位置的两幅图像进行对齐操作以满足图像差分的条件,接着采用直方图规定化的方法来完成亮度矫正,再通过差分实现异物检测,最后进行了实验验证。实验结果表明,该方法可有效检测尺寸不小于2 cm×2 cm的异物。

关键词：异物检测图像差分 RTK技术图像对齐亮度矫正

基于视觉Transformer的指静脉认证关键技术研究

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基于视觉Transformer的指静脉认证关键技术研究

作者：罗威健华南理工大学

学位级别：硕士

随着信息时代的发展,人们对个人信息安全的保护意识越来越高。生物特征作为具有唯一性和区分性的信息,在身份认证的相关研究中备受关注。指静脉认证以其高稳定性、难以被仿冒、使用便利、能够实现活体检测等优点成为了安全、实用并具有... 详细信息

随着信息时代的发展,人们对个人信息安全的保护意识越来越高。生物特征作为具有唯一性和区分性的信息,在身份认证的相关研究中备受关注。指静脉认证以其高稳定性、难以被仿冒、使用便利、能够实现活体检测等优点成为了安全、实用并具有广泛应用场景的生物特征识别技术。在指静脉认证技术中,不仅如静脉边缘等局部特征能为认证带来许多有价值的信息,全局特征特别是指静脉的全局纹理拓扑结构特征在认证中也发挥着非常关键的作用。在现有的指静脉认证系统中,尽管基于深度卷积神经网络的方法具有出色的局部特征提取能力,但由于其全局特征提取能力不足,难以捕捉到指静脉的全局拓扑结构特征。另一方面,指静脉认证的性能容易受到光照条件变化的影响,而现有的指静脉认证方法大多在正常光照场景中展开研究,没有针对性地解决光照条件变化导致的认证性能下降问题。针对上述问题,本文基于视觉变换器Transformer,设计出具有优秀特征提取能力的网络结构,能够获取更加丰富且更具代表性和区分性的指静脉特征,并提出一种图像亮度矫正算法,有效提高认证系统在不同光照条件下的准确性和稳定性。本文的具体内容如下:第一,针对现有方法难以获取指静脉全局拓扑结构特征的问题,本文首次提出了一个基于视觉Transformer的指静脉认证网络,能够利用自注意力机制优秀的全局信息交互能力实现对指静脉全局拓扑结构特征的捕捉。此外,本文在该网络中引入了条件位置编码生成器,以自适应地获取图像的二维位置信息,同时设计了扩展的多层感知机和无扩张机制,在获取更丰富指静脉特征的同时有效降低网络计算量。第二,为了解决基于视觉Transformer的模型局部特征提取能力弱的问题,本文进一步提出了一个结合卷积神经网络和视觉Transformer的网络结构。该网络利用卷积的局部特性充分获取指静脉的局部信息,同时利用基于自注意力机制的全局交互能力有效获取指静脉的全局特征,能够充分提取指静脉图像中隐含的特征信息。此外还设计了多尺度特征融合模块,进一步提高网络所提取特征的丰富度。第三,为了将在正常光照场景中具有优秀性能的指静脉认证模型推广应用到其它不同光照强度的场景,本文设计了一个基于视觉Transformer的图像亮度矫正网络。该网络能够实现对输入图像的亮度进行自适应调整,获取具有相对稳定亮度分布的图像,进而提高指静脉认证系统在不同光照下的准确性和稳定性。本文在多个公开的指静脉数据集上进行了实验,以验证所提出方法的有效性。实验结果表明,基于视觉Transformer的网络通过获取指静脉的全局特征,在指静脉认证任务中具有优秀的性能;而结合卷积神经网络和视觉Transformer的网络结构具有强大的特征提取能力,在多个指静脉数据集上取得最优的效果;图像亮度矫正网络能够生成质量较高的目标亮度图像,并有效提高指静脉认证在不同光照场景中的稳定性和准确性。

关键词：生物特征识别指静脉认证视觉变换器亮度矫正卷积神经网络

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基于视频分析的非接触式心率检测系统研究

基于视频分析的非接触式心率检测系统研究

作者：陈怡然西安电子科技大学

学位级别：硕士

心率作为人体健康状况的重要生理参数,对于人体疾病诊治及健康监护有着不可替代的作用。本文设计了一种利用视频图像处理方式检测心率的非接触式测量系统,将嵌入式图像处理与心率检测相结合,可以实现视频图像的实时采集并放大其中微弱... 详细信息

心率作为人体健康状况的重要生理参数,对于人体疾病诊治及健康监护有着不可替代的作用。本文设计了一种利用视频图像处理方式检测心率的非接触式测量系统,将嵌入式图像处理与心率检测相结合,可以实现视频图像的实时采集并放大其中微弱的人体生命体征信号,再通过信号分析获取心率值。非接触式心率测量方法具有无创、便捷、可长期连续测量等优点,为智慧医疗中的远程监控发展奠定基础。论文首先研究了视频图像中微小信号放大的模型并进行仿真。建立了欧拉视频放大的数学模型,研究了该模型中主要参数放大因子的选取。使用高斯金字塔分解技术将视频序列分解到不同频率带中,并以视频图像感官对比法和计算MSE、PSNR的方法研究得到四层图像金字塔为放大心率信号的最佳层数。通过时域带通滤波器提取心率信号,将其放大后经过拉普拉斯金字塔合成并与原视频序列叠加,得到放大后的输出视频。针对视频采集时光照亮度影响心率测量的问题,提出了基于Gamma系数的自适应亮度矫正方法和转换至HSV颜色空间的自适应亮度矫正方法,经测试图像亮暗得到有效的改善。论文接着研究从视频序列提取心率的模型并进行仿真。建立心率提取模型,研究了面部ROI区域的选取、脉搏波信号的提取、频域滤波去噪和提取心率值等内容。使用了峰值检测和功率谱密度分析两种算法从脉搏波信号中提取心率,针对峰值检测算法的不足,提出三点均值法进行波形信号的峰值检测,峰值点的遗漏或误判现象大幅减少。本文使用Physio Net中的开源数据集作为参考值,通过Bland-Altman法和Kappa法对该算法检测的心率结果进行一致性分析,结果表明峰值检测算法的准确度高于功率谱密度算法的准确度,且峰值检测算法得到的心率值满足临床医学所要求的测量精度。在完成了算法仿真的基础上,本文给出了心率检测系统的硬件设计和软件设计。硬件包括mini PC、摄像头和显示屏。系统软件由视频微小运动放大、视频心率信号提取等算法程序构成,并从用户角度出发设计人机交互界面,实现了被测人自主测量心率的功能,并增加了用户个人数据库和用户间视频通话等功能。论文最后设计了测试方案,并对系统进行了功能和性能测试。在功能上通过数据一致性分析验证该系统测量精确度满足临床医学要求,在性能上该系统具有实时性强、稳定性好的特点,该系统设计符合设计目标。

关键词：非接触式诊断心率测量视频图像处理欧拉视频放大亮度矫正

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全景图像拼接关键技术研究

全景图像拼接关键技术研究

作者：倪霄龙电子科技大学

学位级别：硕士

全景图像拼接是数字图像处理领域发展较快的分支之一,解决了相机因为硬件条件限制而无法兼顾大场景和高分辨率的矛盾,其输出结果为包含所有拼接场景信息的宽视角,高分辨率全景图像。该技术已经成功应用到社会生活、工业制造、安防和军... 详细信息

全景图像拼接是数字图像处理领域发展较快的分支之一,解决了相机因为硬件条件限制而无法兼顾大场景和高分辨率的矛盾,其输出结果为包含所有拼接场景信息的宽视角,高分辨率全景图像。该技术已经成功应用到社会生活、工业制造、安防和军工等多个领域。虽然图像拼接技术基本理论已经较为成熟,但在具体实施中,由于应用环境的复杂多变,传统图像拼接技术在应对一些特殊场景时,并不能取得良好的效果,造成全景图像视觉质量的下降。本文针对全景图像拼接技术各个环节的关键原理和主流技术展开研究,并针对当下全景图像拼接技术存在的一些不足,提出相应的解决方案并实现了一种基于图像特征点的全景图像拼接系统。本文主要研究内容和学术贡献如下:1.深入研究并分析了传统全景图像拼接技术的基本原理及实现方法。详细介绍了图像畸变矫正、图像配准、捆绑调整(Bundle Adjustment)优化技术以及传统图像融合方法。结合课题研究要点,确定了各个步骤中最为适合本课题的方法,并在其基础上建立了一套较为完整的全景图像拼接系统,并在实验中取得了良好的效果。2.提出了一种基于图像特征点的拼接图像亮度配准方法,解决了现有图像拼接技术面对大曝光差异的待拼接图像序列情形时,拼接图像亮度不一致,视觉效果较差的问题。该方法依据两幅图像之间匹配特征点对对应着同一个自然点,应具有相同或者一致的亮度这一逻辑基础,充分利用已配对图像特征点亮度信息,对过曝光或者曝光不足的待拼接图像进行亮度配准及修正,并在实验中取得了较好的效果。3.提出了一种基于Kruppa方程的最优柱面投影半径确定方法,有效解决了全景图像柱面投影模型投影前必须确定拍摄焦距的问题。该方法引入相机自标定相关理论,通过求解序列图像之间的Kruppa方程,并在此基础上提出了简化的相机内参数矩阵,实现了对最优柱面投影半径的快速求解。有效解决了待拼接序列图像在拍摄焦距未知的情况下,柱面投影半径无法确定的问题,并通过实验验证了算法的良好效果。

关键词：图像拼接图像配准亮度矫正捆集调整

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基于机器视觉的番茄外观品质检测

基于机器视觉的番茄外观品质检测

作者：何婷婷山西农业大学

学位级别：硕士

番茄是我国种植面积最广的蔬菜之一,外观品质直接影响到我国番茄及其加工制品的销售量和出口量。目前国内番茄的外观品质检测以人工作业为主,不仅检测效率低而且可能对果实造成二次损伤,此外,由于主观经验差异性带来的分级不稳定情况同... 详细信息

番茄是我国种植面积最广的蔬菜之一,外观品质直接影响到我国番茄及其加工制品的销售量和出口量。目前国内番茄的外观品质检测以人工作业为主,不仅检测效率低而且可能对果实造成二次损伤,此外,由于主观经验差异性带来的分级不稳定情况同样值得关注。在此背景基础下,机器视觉技术的非接触、自动化、客观、高精度等特点为番茄的品质分级提供了新的解决思路。本文结合机器视觉与图像处理技术,建立了番茄的形状、成熟度和表面缺陷的无损检测模型,提出了基于果实物理参数的番茄果重预测模型,构建了多指标融合的分级方法,为番茄的在线检测提供了技术支持。主要研究方法及结果如下:(1)针对番茄表面极易形成高亮反射现象的问题,对图像采集装置的搭建与图像处理方法进行了研究。实验选择黑色背景和柔光布以降低番茄表面反射,便于目标区域提取;为增强图像信息,采用伽马变换修复图像边缘过暗的区域;采用中值滤波算法对增强后的图像进行降噪,而后使用Otsu方法将番茄目标与背景区分开,并对图像进行裁剪;最后采用邻域像素加权和代替原区域像素的方法对高亮区域进行矫正,有利于特征提取与分级。(2)在果形检测方面,针对番茄不同视角下形状差异性特征,在俯视视角上提取了轮廓面积与周长平方比和最大内切圆面积与最小外接圆面积比作为圆形度指标,计算番茄轮廓的质心距离离散度来反映番茄轮廓曲线变化,检测精度分别为66%、84%和94%;在侧视视角上提出番茄侧面轮廓的质心距离中相邻的两个极大值的高度差作为度量形状对称性的指标参数,检测精度为91.91%,使用纵径横径比、最小外接圆拟合度以及质心距离的极小值与其相邻的极大值的高度差作为长扁程度的度量指标,精度分别为77.46%、64.16%和85.08%;在此基础上,集成不同视角优势指标建立了多视角融合的评价方法,检测精度为96%,相比于单一俯视视角和侧视视角提升了9.40%和9.70%。(3)在成熟度检测方面,针对现有番茄成熟度分级标准不统一,泛化性有待提高等问题,使用R-G法突出番茄的着色区域,通过阈值分割方法分割番茄表面的红色区域,计算红区区域面积比,并建立基于随机森林模型的成熟度分级方法。结果表明,以亮度矫正后的番茄着色区域面积为输入的随机森林模型得到了最高的分级精度,为92.96%,相较于颜色矩和颜色直方图特征提高了6.53%～20.6%,该模型对不同成熟度番茄的分级精度均>90%,能够实现对成熟、半熟和未熟番茄的准确检测。(4)在表面缺陷检测方面,为解决番茄表面缺陷颜色复杂多变、纹理变化不规则导致的缺陷提取不准确的问题,提出一种基于图像局部方差的番茄表面缺陷分割方法。在采用直方图阈值分割方法分割花萼与茎疤以及领域像素加权和替代原像素的方法完成亮度矫正的基础上,将番茄表面灰度图像划分成若干图像块,使用图像像素方差对各图像块的颜色进行表征,进而将缺陷与健康区域区分开。通过SVM模型对番茄表面缺陷区域面积占原图中番茄面积的比例进行检测。考虑亮度校正后可对番茄缺陷区域提取准确率提高27.74%,与全局阈值、动态阈值、区域生长算法相比,基于图像局部方差的缺陷提取方法能够准确实现番茄表面缺陷的准确定位与完整提取,以缺陷面积比为输入的高斯-SVM模型对番茄表面缺陷检测的精度达96%。(5)在完成对番茄形状、成熟度和表面缺陷检测后,实现多指标融合的综合分级是必要的,本文提出使用多指标分类器结果进行决策融合的方法来实现番茄综合品质分级,最终分级精度为90.5%;在单果重量检测方面,针对单一视图无法准确反映番茄的实际形状,多角度视图会导致番茄二维图像发生形变的问题,建立一种基于图像处理的番茄重量预测方法,通过图像处理得到番茄二值图像,使用像素统计法和最小外接矩形法提取番茄的几何特征与果重真实值进行相关性分析,建立以几何特征为参数的番茄重量检测回归模型。以番茄正面投影面积与周长、一个角度的侧面投影面积和番茄横径为输入建立的多元线性回归模型的精度最高,模型相关系数为0.962,模型预测的重量与实测重量的相对误差均值为2.356%,绝对误差均值为3.892 g。

关键词：番茄分级图像处理亮度矫正机器视觉

多面阵CCD协同精密检测较大尺寸物体的研究

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光学仪器 2001年第4期23卷 3-7页

作者：王婉春裴仁清上海大学机械电子工程及自动化学院上海200072

机器视觉技术已从高科技转变为可以在传统制造业中广泛应用的通用技术。为了解决较大尺寸物体的精密测量 ,介绍了多个面阵 CCD协同测量的方法。并讨论了用多CCD检测时图像重建过程中的桶形失真。

关键词： CCD传感器桶形失真亮度矫正图像拼接同步信号精密测量