导读:本文包含了图像切割论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像处理技术,连铸板坯,自动切割系统,设计
图像切割论文文献综述
徐颖彬[1]（2019）在《浅谈基于图像处理技术的连铸板坯自动切割系统设计》一文中研究指出连铸板坯的在线长度检测、定尺切割是炼钢连铸生产中必不可少的环节,连铸板坯成材率和板坯切割精度有机联系,必须实现自动化切割。因此,本文分析了图像处理技术及其在炼钢连铸生产中的应用,全面、深入探讨了基于图像处理技术的连铸板坯自动切割系统设计,顺利实现自动化切割的同时保证连铸板坯质量。(本文来源于《科技风》期刊2019年23期）
张再军[2]（2019）在《基于图像处理的试题切割方法研究》一文中研究指出研究了基于图像处理的试卷切割方法,根据试题题号、线框等在答题卡图像中的纹理及边距特征,使用投影法对试题进行了精确分割。实验结果表明,该算法速度快、效率高,能够满足自动化阅卷系统的实时性及准确性要求。(本文来源于《科技视界》期刊2019年17期）
田川[3]（2018）在《利用等距切割法解答复杂图像类选择题》一文中研究指出《考试大纲》要求"能够根据具体问题列出物理量之间的关系式,进行推导和求解,并根据结果得出物理结论,必要时能运用几何图形,函数图像进行表达、分析."物理学中图像能形象地表述物理规律,直观地描述物理过程,鲜明地表示物理量之间的相互关系及变化趋势,所以图像在中学物理中有着广泛地应用,有关图像及其应用的命题成为目前高考考察的热点[1].有一类图像问题用数学公式演算相当复杂,就算教师评讲之后学生会做的还是那几个,怎样才能"发明"一种普通学生也能掌握的通用方法,这个问题,值得研究.本文就介绍等距切割法,利用这种方法来回避复杂的演算,希望对读者有帮助.(本文来源于《数理化学习(高中版)》期刊2018年11期）
万林祥,石志良[4]（2018）在《基于图切割的骨组织CT图像分割方法》一文中研究指出针对骨组织相较人体其他组织密度较大,临床上常采用阈值分割技术来对其进行分割存在不精确,容易出现空洞等问题,提出了一种标记自动生成的Graph Cuts算法。算法以形态学作为预分割算法,得到目标标记点。将标记点和原始图像作为图切割算法的输入,得到最终的分割结果。实验结果表明,所提出的算法能有效减少用户交互,在分割质量和分割效率上较传统骨组织分割算法有很大的提高,骨组织轮廓也更为清晰,得到了满意的分割结果。(本文来源于《数字制造科学》期刊2018年02期）
万林祥[5]（2018）在《基于图切割算法的骨组织CT图像分割方法研究》一文中研究指出医学图像分割是人体器官组织功能分析以及诊断治疗的基础,为提取病变组织周围信息、辅助医生进行病情分析和重建组织器官叁维模型提供很好的技术支撑。随着医学影像技术的发展,医学图像的分辨率日益提高,图像细节信息越来越丰富,图像复杂度的增加使得现有分割技术难以取得满意的分割结果。近年来,利用Graph Cuts算法进行图像分割是一种新的思路,其通过人工交互的方式能够快速精确地提取图像中感兴趣的目标。然而传统Graph Cuts方法存在自动化和鲁棒性不足的缺陷,将该方法应用于复杂模糊医学图像的分割还存在一定的局限性。为了解决Graph Cuts算法在处理复杂医学图像分割时的效率问题,一种可行的方法是通过结合医学图像的某些特征信息,采用预处理算法,自动标记前景与背景点,从而大幅减少人工交互的时间,最终提高Graph Cuts算法的效率。论文主要从以下叁个方面展开工作:首先,在基于图切割算法的交互式图像分割框架基础上,结合骨组织CT图像在灰度特征上与其周围组织存在明显不同的特点,设计了一种基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法。通过引入骨组织的灰度特征信息,结合用户的交互,改进后的算法不仅能够有效地用于骨组织CT图像的分割,还提高了Graph Cuts算法的分割效率。其次,针对基于阈值标记自动生成的Graph Cuts算法在实验中存在的不足,详细分析了其存在缺陷的原因,并在此基础上提出一种基于形态学标记自动生成的Graph Cuts算法。采用武汉某医院提供的骨组织CT图像对算法进行了测试,并与现行成熟商业软件的分割结果进行了对比分析,验证了算法的有效性与可行性。最后,基于对Graph Cuts交互式分割框架的研究,结合临床中的需求,提出了医学图像处理系统的总体框架。在Windows平台下,结合MFC框架和VTK类库实现了系统的开发。该系统主要包括医学DICOM序列图像的读入及显示、图像的预处理、图像分割以及图像重建等功能,最后对系统功能进行了相应的实例测试。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2018-05-01）
任大勇,贾振红,杨杰,Nikola,Kasabov[6]（2019）在《结合位图切割和区域合并的彩色图像分割》一文中研究指出就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题,提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像,并利用位图切割重建梯度图像;对新梯度图像进行分水岭预分割;对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并,并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法,该算法引入位图切割,抑制噪声对分割结果的影响,在边缘模糊处分割准确,得到符合人类视觉的较小分割区域数目,同时在运行效率上提高。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年02期）
王丽威,马丽艳,李功燕[7]（2018）在《基于直线段检测的SIM卡槽图像中切割线定位算法》一文中研究指出针对由视觉引导激光切割手机卡(Subscriber identification module,SIM)卡槽的需求,提出了一种检测特定位置直线段边缘结构的算法。该算法充分利用图像梯度模值和方向信息,将图像中相邻像素梯度模值差值作为寻找种子点时的判定条件,同时将图像中相邻像素梯度角度差值作为区域增长的判定条件,以此得到直线段候选区域,然后利用图像梯度模值作为权重拟合直线段。实验证明该算法具有检测精度高、鲁棒性好、计算量小的优点,可以满足工业检测的应用需求。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2018年01期）
薛山[8]（2017）在《坡口切割机器人图像轮廓提取与匹配技术研究》一文中研究指出随着机器人技术与图像处理技术的不断发展,带有视觉处理功能的机器人系统逐渐被应用于工业生产中。在工业切割领域,工件坡口的切割占了很大的比重,传统的人工切割和半自动切割方式已经不能满足现代工业生产的要求,因此研究能够自动识别工件类型、精确检测工件位置并自动进行切割的全自动坡口切割机器人具有重要的意义。坡口切割机器人通过多次移动来对整个切割平台上的工件进行图像采集,将采集到的多幅图像拼接成一幅完整的切割平台图像。然后提取出图像中待切割工件的轮廓,将其与工件库中的标准工件轮廓模板进行匹配,从而识别出工件的类型,得到工件的标准尺寸信息,用该信息规划机器人的切割轨迹。本文从实际应用出发,对坡口切割机器人图像处理过程中的工件轮廓提取与匹配方法进行研究,主要工作如下:(1)研究了图像拼接的基本原理,介绍了图像拼接的基本流程和相关几何基础,对图像配准和图像融合方法进行了分析。对基于SIFT特征的图像拼接方法进行了研究,利用此方法对多幅工件图像进行拼接,采用加权平均法对图像的重迭部分进行融合,获得切割平台的全景图像。(2)在轮廓提取方面,研究了工件图像轮廓提取的方法,主要包括图像预处理、图像分割、形态学处理、轮廓提取以及轮廓跟踪。针对本文研究的工件图像的特点,选择了基于边缘检测的轮廓提取方法,通过比较多种微分边缘检测算子对工件图像的边缘检测效果,选择了坎尼算子进行工件图像的轮廓提取。针对提取出的轮廓中存在奇异点的问题,给出了消除奇异点的轮廓跟踪算法,并用该方法得到了封闭的、单像素宽度的轮廓。(3)在轮廓匹配方面,以Freeman链码为基础,分析了归一化链码直方图对轮廓进行描述时具有的特点和缺陷,针对归一化链码直方图对轮廓任意角度旋转的描述不具有不变性的缺点,采用归一化链码直方图与轮廓最小外切矩形相结合的方法来解决上述问题,利用该方法对工件轮廓与标准模板进行匹配实验,验证了其可行性。最后利用比较轮廓面积的方法筛选出形状相同而尺寸不同的轮廓误匹配对,实现了对工件的识别。本文所用的方法实现了坡口切割机器人中工件图像的拼接、轮廓提取以及轮廓匹配,具有一定的可行性和实际的工程意义。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2017-05-01）
徐浩诚,刘利军,黄青松[9]（2016）在《代理服务器中医学图像自适应分层切割缓存置换策略》一文中研究指出将分层切割的医学图片缓存到离用户最近的代理服务器上能够减少网络的宽带消耗、减轻服务器的负载。基于医学图像的自适应分层切割原理,结合代理服务器存在的缓存替代问题,通过对问题进行建模分析,论证了医学图像分层切割图片的有用性并依此提出DSGC缓存替代策略。同时在仿真实验中证明其性能优于某些传统的缓存替代算法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2016年08期）
单炳正[10]（2015）在《激光切割模切板割缝宽度图像实时检测技术研究》一文中研究指出印刷包装业诸多产品的制造过程中需要用到大量的模切板,激光切割作为目前模切板最主要的加工手段,其对缝宽的要求比较高,目前的切割精度约为0.1mm,但并不能满足高端客户的需求。为了提高激光切割割缝宽度的精度,需要对缝宽进行随动控制,而随动控制的前提是缝宽的实时检测。在实时检测中,切割点处的烧蚀火焰成为检测和提取缝宽信息的主要障碍。本文采用光纤光谱仪测得切割点处的火焰光谱,通过研究光谱数据,有针对的选取近紫外滤光片,消除了火焰干扰；制作了相应波长的LED辅助光源组件,有效提高了割缝图像的对比度；设计并制作了可调节方位的相机支架和辅助光源支架,通过实验研究了其空间方位的组合优化,得到了最佳匹配参数,进一步改善了图像质量：实验表明,实时检测数据的最大绝对误差为0.035mm,平均绝对误差为0.006mm,系统响应时间小于0.067s,可满足相关企业的设计要求。本文还通过数字图像处理的方法,采用CCD相机以旁轴的方式实时采集切割区域图像；将图像送入DSP,由DSP对图像进行增强、滤波、二值化、边缘提取等处理；通过割缝宽度检测算法得到缝宽对应的像素数,结合相机标定实现对实际缝宽的精确测量；通过实验获得了激光切割离焦量与缝宽的线性关系；完成了数据传输和转换的硬件模块制作和软件编写；可用于实现缝宽的随动控制。(本文来源于《南京理工大学》期刊2015-12-01）
图像切割论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了基于图像处理的试卷切割方法,根据试题题号、线框等在答题卡图像中的纹理及边距特征,使用投影法对试题进行了精确分割。实验结果表明,该算法速度快、效率高,能够满足自动化阅卷系统的实时性及准确性要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图像切割论文参考文献
[1].徐颖彬.浅谈基于图像处理技术的连铸板坯自动切割系统设计[J].科技风.2019
[2].张再军.基于图像处理的试题切割方法研究[J].科技视界.2019
[3].田川.利用等距切割法解答复杂图像类选择题[J].数理化学习(高中版).2018
[4].万林祥,石志良.基于图切割的骨组织CT图像分割方法[J].数字制造科学.2018
[5].万林祥.基于图切割算法的骨组织CT图像分割方法研究[D].武汉理工大学.2018
[6].任大勇,贾振红,杨杰,Nikola,Kasabov.结合位图切割和区域合并的彩色图像分割[J].计算机工程与应用.2019
[7].王丽威,马丽艳,李功燕.基于直线段检测的SIM卡槽图像中切割线定位算法[J].数据采集与处理.2018
[8].薛山.坡口切割机器人图像轮廓提取与匹配技术研究[D].哈尔滨工程大学.2017
[9].徐浩诚,刘利军,黄青松.代理服务器中医学图像自适应分层切割缓存置换策略[J].现代电子技术.2016
[10].单炳正.激光切割模切板割缝宽度图像实时检测技术研究[D].南京理工大学.2015