【摘 要】
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图像检测是广义计算机视觉的一个分支,是计算机视觉技术用于检测的实际应用,与传统的检测手段相比,具有很多独特的优势。图像检测和狭义计算机视觉一样,也分为低级处理阶段和高级
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图像检测是广义计算机视觉的一个分支,是计算机视觉技术用于检测的实际应用,与传统的检测手段相比,具有很多独特的优势。图像检测和狭义计算机视觉一样,也分为低级处理阶段和高级处理阶段,低级处理是高级处理的基础,高级处理是低级处理的延伸。由于图像检测着重研究对景物中个体目标的分析和检测,对目标的形状信息要求准确的提取,以便对其进行准确的分析和测量。因此,图像检测对于低级处理的要求非常高。在图像检测低级处理问题的研究中,着重利用了图像信息测度,从图像中提取所包含信息和知识及其表示的工具,来指导低级处理中某些算法的实现。 本文在研究和分析专业图像检测系统的基础上,结合我们研究室以往研究成果,针对通用图像检测特点提出如下改进和新算法: (1)用结构化的方法构建了一套通用的图像检测软件系统,提出了一种组态图像处理软件结构。它是一种结构化开放式的软件系统,可以随时添加模块,并且根据用户的需要可以灵活的组成各种专业图像检测系统; (2)在图像质量改善方面,提出了一种基于方向信息测度的模糊逻辑自适应增强改进算法; (3)在图像边缘检测方面,提出了一种基于模糊逻辑的图像自适应边缘检测方法; (4)在彩色图像处理与分析中引入矢量分析方法,可以充分利用图像的彩色信息,在此基础上提出一种新的基于模糊逻辑的彩色图像处理算法。
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