用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2014-01-05
上传用户：思琦琦
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2015-04-03
上传用户：二驱蚊器
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2015-06-15
上传用户：zuozuo1215
程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2015-06-18
上传用户：xwd2010
研究数学形态学的二值形态学、灰度形态学的腐蚀、膨胀、开启和闭合四种基本运算，利用这4种基本运算消除图像噪声。本文在总结和分析了数学形态学的基本理论及其应用的基础上，用MATLAB编程实现消除图像噪声。仿真结果表明，本文应用二值形态学和灰度形态学去除图像噪声具有较好的效果，并有一定的实用性。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：bjgaofei
P0201：MATLAB赋值 P0202：MATLAB中的for循环 P0203：MATLAB中的for循环和if条件 P0205：MATLAB图像处理的基本操作 P0206：MATLAB高级图像处理操作 P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208：二值图像的取反操作 P0209：用imshow函数显示图像 P0210：在同一个窗口内显示两幅图像
上传时间： 2013-12-31
上传用户：TRIFCT
Matlab多种图像边缘检测方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 3、用Canny算子检测图像的边缘 4、图像的阈值分割 5、用水线阈值法分割图像 6、对矩阵进行四叉树分解 7、将图像分为文字和非文字的两个类别 8、形态学梯度检测二值图像的边缘 9、形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
上传时间： 2013-12-27
上传用户：hphh
印刷电路板( PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用。近年来随着印刷电路板生产复杂度和产量的提高，传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，已经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的现实意义和实用价值。 @@ 本论文根据机器视觉检测理论，运用数字图像处理技术，构建了一套PCB缺陷自动检测系统方案。该系统主要由光照、CCD摄像机、图像采集卡、运动控制台及计算机图像处理软件组成。其中图像处理软件部分作为本论文的核心，着重研究了其关键功能模块包括图像预处理、阈值分割、图像识别几个部分算法的选择与设计，并在MATLAB 7.0的环境下进行仿真。 @@ 运用现代成熟的数字图像处理技术，本文实现了PCB缺陷的软件检测方案。在预处理模块中，结合PCB板的特点运用图像预处理手段得到高质量的PCB图像。在阈值分割模块中，实现了四种当前成熟的阈值分割算法，以得到特征清晰、低噪声的PCB二值图像。在识别模块中结合电路板的短路、断路、毛刺、缺损、空洞五大缺陷的特征，设计相应算法并予以实现，并提示缺陷信息。 @@关键词：缺陷检测；图像预处理；图像分割；图像识别
上传时间： 2013-06-22
上传用户：lgnf
本文提出了一种基于FPGA的细胞图像识别系统方案，该系统中FPGA处于核心地位，FPGA采用Altera公司的EP1K100QC208-1芯片，构造专用处理功能，实现彩色图像灰度化、灰度变换、中值滤波、低通滤波、灰度图像二值化等算法。这部分处理的数据量非常大，由于采用FPGA处理，产生的时延变得很小；最后系统机进行识别处理的是二值图像，数据量也很小。所进行的仿真实验取得了良好的效果，给出了部分源代码和实验结果。设计采用VHDL语言描述，并使用电子设计自动化(EDA)工具进行了模拟和验证。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：xwd2010
基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：ghostparker
