【摘 要】
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示温漆温度测量与传统的测温方法相比,具有非接触性、经济性、高效性等优点,该测温方法在制造装备业、电子信息业、航空航天等领域都起到了重要作用。
对示温漆图像进行有
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示温漆温度测量与传统的测温方法相比,具有非接触性、经济性、高效性等优点,该测温方法在制造装备业、电子信息业、航空航天等领域都起到了重要作用。
对示温漆图像进行有效的处理是示温漆温度测量的前提和关键,本文根据示温漆彩色图像的特点对其进行了研究分析,整个处理过程主要包括:图像平滑滤波、阴影去除、颜色量化、彩色图像分割等阶段:
(1).利用改进的矢量中值滤波算法对示温漆彩色图像进行了平滑,该算法引入噪声类型判断机制,避免了非噪声像素参与滤波运算;与传统的矢量中值滤波算法相比,提高了算法的运行速度和滤波效果;
(2).根据颜色特征不变性空间,准确检测出阴影区域,然后运用邻近阴影的非阴影区域的颜色信息,按照映射策略去补偿阴影区域,达到去除阴影的目的;
(3).先利用高效的八叉树算法对示温漆彩色图像进行了颜色量化,在此基础上,运用改进的区域生长和区域合并相结合的分割算法完成示温漆彩色图像分割。
实验表明,本文提出的滤波算法、阴影去除算法、颜色量化算法和彩色图像分割算法都取得了较好的实验效果,为下一步进行示温漆温度识别打下了一定的基础。
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