【摘 要】
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针对当前彩色边缘提取算法因没有考虑不同颜色通道的关系,导致提取的边缘不连续或色彩边缘信息缺失等不足,提出了一种基于共生矩阵耦合Otsu阈值的彩色边缘提取。首先,为了评估图像的局部区域内容,计算图像中固定距离与方向上两点像素的关联,构建共生矩阵,得到了像素之间的统计特征,有效描述图像局部统计信息的变化。其次,对共生矩阵空间依次从左到右,从上到下逐像素扫描,形成属性图像。然后,利用二阶邻域来描述每个属
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针对当前彩色边缘提取算法因没有考虑不同颜色通道的关系,导致提取的边缘不连续或色彩边缘信息缺失等不足,提出了一种基于共生矩阵耦合Otsu阈值的彩色边缘提取。首先,为了评估图像的局部区域内容,计算图像中固定距离与方向上两点像素的关联,构建共生矩阵,得到了像素之间的统计特征,有效描述图像局部统计信息的变化。其次,对共生矩阵空间依次从左到右,从上到下逐像素扫描,形成属性图像。然后,利用二阶邻域来描述每个属性图像当前像素与邻域像素之间的关联,通过对当前像素与邻域的加权计算,得到8个边缘强度,并找出最大边缘强度
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通过对社区住户的个人信息、人脸图像等数据进行采集与上传,设计并实现了一种基于人脸识别技术的社区智能门禁系统。采用TCP/IP协议完成了云服务器与单元门口机及手机APP的通信,利用URAT口或者socket网络完成了人脸识别模块与单元门口机的主控板卡ARM Cortex-A9之间的通信。在此基础上,应用基于局部特征分析的人脸识别算法,实现了对社区单元门门禁的智能控制,并设计了门禁数据后台管理系统,实
为实现紫外(UV)成像技术检测绝缘子缺陷时产生的紫外图像中放电区域的自动准确分割,提出了一种基于改进Chan-Vese(C-V)模型的放电光斑提取方法。通过引入符号距离保持项、用水平集函数梯度的模替代Dirac函数以及简化模型参数来对现有C-V模型进行了改进,然后将其用于获取绝缘子表面放电紫外图像的放电光斑,并给出了基于常规边缘检测算子法、数学形态学的紫外图像分割结果。结果表明:改进后的C-V模型
已有的基于机器人视觉的图像采集处理系统需计算机辅助完成图像处理,数据传输量大且自动化程度低。为了提高输电线机器人对绝缘子的作业效率和智能化水平,设计了一种在线式绝缘子图像采集与实时处理系统。系统以STM32F429微处理器、OV2640图像传感器为核心,不仅有图像采集、显示和存储功能,而且集成了一种用于硬件实现的在线式绝缘子图像处理算法,在大大减少数据传输量的同时避免了人工参与。实验结果表明,设计
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