导读:本文包含了视觉处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:骨架油封,机器视觉,图像处理,直径检测
视觉处理论文文献综述
郑琪琪,赵娟,孙庆泽,朱红伟[1]（2019）在《基于机器视觉的骨架油封图像处理研究》一文中研究指出为了实现对骨架油封内径尺寸的检测,判断油封质量,对基于机器视觉的骨架油封图像处理方法进行了研究。使用机器视觉系统实现了对图像的采集;使用MATLAB软件对骨架油封图像进行图像预处理、图像分割、边缘检测及尺寸特征提取等方面的研究;将检测出的骨架油封内径尺寸与标准尺寸对比,判断骨架油封是否合格。实验结果表明:经过图像预处理及阈值分割后的图像轮廓边缘清晰;Canny边缘检测算法检测出的边缘线连续且无过多伪线;设计的多角度直径检测法可以快速、有效的检测出内径尺寸变化,从而判断油封质量。(本文来源于《机械设计》期刊2019年S2期）
王静,张羽婷,张云,韩彦岭,洪中华[2]（2019）在《基于图像显着性的人工视觉图像处理策略》一文中研究指出目的:在假体设备中的视觉信息处理模块引入适当的图像处理策略,优化低分辨率下的人工视觉信息,是解决假体植入者获取的视觉信息有限问题的一种可行方法。方法:基于全局亮度对比度特征的图像显着性检测算法(LC),结合颜色空间变换和视觉注意力仿真处理模型,提出一种面向视网膜假体人工视觉信息处理策略。通过两个标准图像测试数据集对图像处理结果进行评估,同时对流行病学调查结果选取的盲人常用物体图片进行仿真。结果:评估结果验证了在提取图像前景方面与原始LC算法对比的优越性,仿真结果验证了在人工视觉条件下应用的可行性。结论:本文提出的策略有助于视网膜假体植入者在日常生活场景中更好地完成物体识别等基本视觉任务。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年11期）
袁梦鹤[3]（2019）在《解析计算机图形图像处理的技术在视觉传达系统中的应用》一文中研究指出随着当前社会的发展,计算机对于生活的影响越来越大,并且随着信息化社会脚步的加快,计算机也逐渐渗透到各行各业当中,其中,计算机的图形图像处理技术就是很重要的一个方面。当前社会中的图像处理技术运用的越发广泛,通过图像处理技术的作品往往可以带给人们强烈的视觉冲击。计算机图形图像处理技术的出现,让设计者可以产生更多的灵感,提高了作者的创新能力。本文从实际出发,讨论了计算机图形图像的概念、图形图像处理技术和视觉传达的异同点以及计算机图形图像技术在视觉传达系统当中的应用。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年11期）
陈志新,梁世晓,董瑞雪,王毅斌,李子豪[4]（2019）在《基于图像处理和位姿误差修正的机械手视觉定位研究》一文中研究指出对于智能机械手,确定目标物体的位置是完成抓取任务的必要条件,位姿误差的产生对于机械手在使用中的影响是巨大的,最突出的就是无法准确抓取物体。运用图像处理算法确定出静态物体的中心坐标、各顶点坐标以及工件长度和工件宽度等像素坐标尺寸,并进一步将其转换为机器人坐标。通过D-H矩阵法分析得出的像素坐标与机器人坐标之间的转换公式,计算出机械手的位姿误差,最终通过减小位姿误差实现机械手抓取的准确定位。(本文来源于《科技和产业》期刊2019年11期）
潘志海,栾东磊[5]（2019）在《化学标记法的计算机视觉处理程序研究》一文中研究指出还原糖类和氨基化合物间的美拉德变色反应被广泛应用于微波加热中反映食品经历的热处理程度。添加核糖和赖氨酸的模拟食品经历美拉德反应后呈现棕黑色,且受热处理时间越长温度越高颜色越深。目的:为了轻松快速地分辨出较小的色差,本研究通过matlab软件设计一套图像处理程序,将美拉德反应结果的明暗差异转化为伪彩图。方法:本研究利用边缘检测提取出图像待处理区域,采用开运算消除图像噪点,利用叁角变换将图像灰度值非线性映射至整个灰度域,利用高斯滤波器消除高频信号平滑图像,最后将灰阶转换为色域。结果:经过该图像处理程序得到的伪彩图能够被快速判读,热形模式与红外图像一致,准确性高。讨论:针对不同深浅颜色的模拟食品图像,该程序能实时调节各项阈值和参数,对不同热处理的模拟食品图像都能够起到加深对比度的作用,普适性好。(本文来源于《中国食品科学技术学会第十六届年会暨第十届中美食品业高层论坛论文摘要集》期刊2019-11-13）
陈宏君,谢建民[6]（2019）在《基于计算机视觉算法的图像处理技术的研究》一文中研究指出网络信息技术背景下,对于智能交互系统的真叁维显示图像畸变问题,需要采用计算机视觉算法处理图像,实现图像的叁维重构。本文以图像处理技术作为研究对象,对畸变图像科学建立模型,以CNN模型为基础,在图像投影过程中完成图像的校正。实验证明计算机视觉算法下图像校正效果良好,系统体积小、视角宽、分辨率较高。(本文来源于《吉林广播电视大学学报》期刊2019年10期）
李颖,王奇强[7]（2019）在《分布式人工智能技术在视觉信息处理中的应用》一文中研究指出视觉信息处理技术是利用人工智能技术代替人的眼睛对周围事物的感知行为,以智能化手段提取目标特征并对其进行分析,完成视觉信息处理任务,为提高视觉信息的处理速度,提出分布式人工智能技术在视觉信息处理中的应用。引入分布式人工智能技术,建立视觉注意机制模型,通过视觉信息特征提取,实现本文提出的视觉信息处理技术,实验数据表明,设计的信息处理技术对视觉信息处理的速度明显提高。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年10期）
曹丹[8]（2019）在《计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用》一文中研究指出随着社会的发展和经济的进步,计算机技术在全球范围内大范围延伸,几乎所有的领域都遍布着计算机技术的踪迹,人们将计算机技术大规模地应用在生产生活的各个领域,计算机技术也为人们带来了极大的便利。计算机技术由于种类多被人们分成了几个大的分支,计算机图形图像处理技术就是其中一个重要分支,目前来说计算机图形图像处理技术已被广泛的应用在视觉传达系统中,与视觉传达系统相互交融,给人们带来了技术变革。笔者探讨了计算机图像图像处理技术在视觉传达系统中的应用。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年18期）
赖志刚[9]（2019）在《基于计算机视觉算法的图像处理技术》一文中研究指出随着科学技术的快速发展,近年来我国图像处理领域发展迅速,计算机视觉算法在该领域的应用价值也受到了广泛关注。基于此,论文以传统的SIFT软件为基础,围绕SIFT向量生成算法、向量生成并行结构优化开展了深入探讨,并通过实验证明了技术的实用性能,希望由此能够为相关业内人士带来一定启发。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年09期）
胡晓锋[10]（2019）在《体育学院羽毛球专项大学生视觉信息处理能力研究》一文中研究指出本研究的测试者为男性,选出40名年龄18-22岁的成都体育学院学生为测试者,其中羽毛球专修班学生20名,另外20名为普修班学生。所有测试者均通过Go/N0-GO任务测验及视觉空间注意力任务测试(COVAT TEST)两项工具测试。结果显示,两组测试者在Go/N0-GO测验的反应时间未达到显着差异,另外在COVAT测试中,羽毛球专修班学生在单独下肢测试的无效提示信号中的惯用脚反应时间明显快于普修班学生,其余测试项目及抑制性反应能力有略快于普修班学生的趋势,但没达到显着水平,在错误率两组之间也没有差异。根据研究结果,羽毛球专修班学生视觉信息处理能力上与普修班学生没有差异。(本文来源于《四川民族学院学报》期刊2019年04期）
视觉处理论文开题报告
（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：
目的:在假体设备中的视觉信息处理模块引入适当的图像处理策略,优化低分辨率下的人工视觉信息,是解决假体植入者获取的视觉信息有限问题的一种可行方法。方法:基于全局亮度对比度特征的图像显着性检测算法(LC),结合颜色空间变换和视觉注意力仿真处理模型,提出一种面向视网膜假体人工视觉信息处理策略。通过两个标准图像测试数据集对图像处理结果进行评估,同时对流行病学调查结果选取的盲人常用物体图片进行仿真。结果:评估结果验证了在提取图像前景方面与原始LC算法对比的优越性,仿真结果验证了在人工视觉条件下应用的可行性。结论:本文提出的策略有助于视网膜假体植入者在日常生活场景中更好地完成物体识别等基本视觉任务。
（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。
视觉处理论文参考文献
[1].郑琪琪,赵娟,孙庆泽,朱红伟.基于机器视觉的骨架油封图像处理研究[J].机械设计.2019
[2].王静,张羽婷,张云,韩彦岭,洪中华.基于图像显着性的人工视觉图像处理策略[J].中国医学物理学杂志.2019
[3].袁梦鹤.解析计算机图形图像处理的技术在视觉传达系统中的应用[J].通讯世界.2019
[4].陈志新,梁世晓,董瑞雪,王毅斌,李子豪.基于图像处理和位姿误差修正的机械手视觉定位研究[J].科技和产业.2019
[5].潘志海,栾东磊.化学标记法的计算机视觉处理程序研究[C].中国食品科学技术学会第十六届年会暨第十届中美食品业高层论坛论文摘要集.2019
[6].陈宏君,谢建民.基于计算机视觉算法的图像处理技术的研究[J].吉林广播电视大学学报.2019
[7].李颖,王奇强.分布式人工智能技术在视觉信息处理中的应用[J].数字通信世界.2019
[8].曹丹.计算机图形图像处理技术在视觉传达系统中的应用[J].信息与电脑(理论版).2019
[9].赖志刚.基于计算机视觉算法的图像处理技术[J].信息系统工程.2019
[10].胡晓锋.体育学院羽毛球专项大学生视觉信息处理能力研究[J].四川民族学院学报.2019