★计算机图像处理论文摘要范文计算机图像处理论文摘要写

计算机图像处理论文摘要范文计算机图像处理论文摘要写 植被解译分类是基于遥感手段的大面积林业调查或生态监测的基础性工作.植被遥感图像主要卫星遥感影像和航空摄影图像,存在获取图像时周期长、实时性差、受云层影响大,甚至高成本等固有问题.一方面,目前遥感解译最可靠的方法仍然依靠目视解译,要求目视判读者具有丰富的相关地学背景知识和长期积累的判读经验.存在解译工作强度大,数据获取周期长,解译准确率受目视判读者的经验和对解译区域的熟悉程度等各种因素制约,具有很大的主观性.另一方面,在对地观测技术快速发展变化的同时,从海量遥感数据中经济快速获取地物解译信息,是摆在专业领域应用人员面前的难题.近年来,随着我国低空域的逐渐开放和无人机技术的进步,基于无人机平台的遥感系统为解决上述问题提供了契机.因此,探索适合无人机特点的植被图像解译方法正是对传统遥感手段的必要补充. 本文选用无人机遥感系统作为获取植被图像数据的技术平台.在对现有商业化无人机图像处理软件的功能特点及其局限进行分析和总结后,针对基于无人机图像的植被分类识别问题,运用工程化思想,从基本原理、基本方法和实现技术手段等方面进行了系统研究,设计架构了无人机图像识别的技术流程框架,完善了无人机遥感图像的计算机解译方法体系；对无人机图像植被类型识别方法中的多个关键技术问题提出了可行的技术与方案,并进行了仿真验证. 本文的主要研究成果与创新在于： 1研究总结了无人机图像“获取-处理-解译”的整套技术流程.经过对现有商业化无人机图像处理软件的流程进行分析研究,发现大部分图像处理还主要集中在图像校正、图像拼接、生成3D模拟图等应用,未关注图像的识别分类应用,限制了无人机图像资源的利用率提升.本文针对无人机图像识别分类的理论体系作了补充和扩展,围绕山地植被遥感识别的方法与技术完成了有效的探索和实验. 2研究归纳了目前无人机图像拼接的主要算法,对SIFT算法作了改进,实现了无人机图像的快速拼接.围绕实现海量无人机序列图像快速合成问题,针对现有无人机图像拼接算法存在的运行时间长、资源占用大、拼接速度慢等问题,提出应用改进的SIFT算法实现无人机图像的快速拼接.通过基于彩*像的匹配算法,利用图像的色彩信息,以及增加极值判定像素,减少匹配特征点的数量. 3基于计算机视觉和人类认知心理学原理,提出了适合无人机图像识别的HSV-T特征模型,并选用最近邻法实现了图像特征匹配.模拟传统人工目视解译机理,从颜色、纹理、形状、位置关系等图像特征中,选取颜色和纹理两个突出的视觉特征作为观测点,设计了HSV（颜色）-T（Tamura纹理）特征模型,解决了现有图像分类中采用单一特征识别分类而导致识别率不高的问题,有效提高了图像识别的精度,通过实验验证了HSV-T模型的有效性. 4研究完善了一套适合无人机图像植被类型识别的方法流程,初步实现了无人机图像的植被粗分类.根据计算机图像识别流程,结合无人机图像的特点,提出了一套无人机图像植被自动识别分类的流程框架,并通过实验验证了该方法流程的有效性和可靠性. 5实践并总结了无人机图像植被识别仿真实验的内容、步骤与方法.按照预定流程,对无人机图像进行校正、拼接、特征提取、特征训练等预处理,并采用最近邻模式识别方法进行特征匹配,在MATLAB环境下实现了无人机图像植被类型自动识别仿真实验,取得了较好效果. Moodle是基于社会建构主义学习理论,专门针对广大教师在信息化环境中设计、管理、实施、评价自己的课程和教学而开发的课程管理系统和学习管理系统,是一个的开放源代码的软件,目前在175个国家和地区应用Moodle作为同时支持自主式和引领式学习模式的平台拥有着极其广泛并仍在与日俱增的用户群体. 介绍了引领式学习模式的特点,从理论角度剖析了Moodle与教学设计理论、建构主义学习理论和社会建构主义学习理论之间的关系,提出了网络课程设计原则.探讨了基于软件Moodle搭建引领式学习平台的搭建方法,构建了计算机图像处理网络实验课程,运用引领式在线学习模式进行计算机图像处理课实验教学,并确定实验组和对照组进行对比实验,检验引领式学习模式在高校计算机图像处理课实验教学中运用的可行性与有效性,以求为该模式在高校实验教学实践中的推广运用提供实证材料.实验结果表明引领式学习模式可以明显提高学生学习计算机图像处理课的兴趣和成绩. 对基于Moodle平台开展引领式教学要发挥更大绩效提出了以下建议: (1)用Moodle平台开展引领式学习,效果固然不错,但是也不能完全屏弃传统的课堂教学. (2)国内用户积极参与,使开源软件真正传播开来. (3)关注学习过程的同时关注学习资源. (4)Moodle不能盲目的在教学中使用,Moodle不适合做课堂教学,可以做辅助教学用. (5)可对Moodle进行二次开发. (6)平台共建,并由专人管理,多个教师共同使用的情况下才可能发挥更大绩效. 简单介绍了计算机图像处理技术的基本原理,重点叙述了它在纸页分析中的应用,并对国内外的研究进展进行了概括.通过对它在纸页表面粗糙度、匀度、密度、填料或涂料分布、废纸脱墨效果、尘埃度、印刷打印质量、胶粘物、周期性印痕、纸幅横向收缩、局部光泽度和卷曲等方面的分析,论述了此技术在造纸工业中的应用特点,并表明其在造纸领域有良好的发展前景. B超是一种安全、低成本的医疗图像技术 ,它作为医学上四大影像技术之一在实际医疗诊断中有着广泛的应用 .本文分析了国内现行B超诊断仪的缺陷 ,介绍了对B超医学图像进行数据采集并用计算机进行处理的改进方法 ,详细介绍了计算机图像处理技术在B超图像处理中的应用 . 粒度检测与分析一直是环保、化工、医药及粉末冶金、粉体工程、矿物加工等多个领域中非常重要的研究课题.所有这些领域的原料和产品都是由大小颗粒组成的粒状物料,粒度大小及分布是物料本身最重要的性质之一.在选矿领域,磨矿作业的产品粒度的在线检测结果不仅是实现选矿自动化计算机过程控制的一个重要参数,而且是操作工合理操作的一个重要依据.实现磨矿粒度在线检测可以保证磨矿作业的产品质量并提高经济指标,从而带来经济效益.随着科学技术的发展,在线粒度检测有了越来越多的手段和方法,其中的高科技含量越来越高,有从传统的测试技术向高科技方向发展的趋势. 早期的图像处理主要用于改善图像质量,随着计算机技术、图像采集技术的飞速发展,图像处理也越来越广泛地用于解决众多科学与工程领域中的问题,诸如医学图像分析、指纹鉴别、产品质量检验等.由于计算机图像处理具有许多独特的优点,因而发展非常迅速,成为现代技术研究的热点. 主要介绍了常用的利用计算机对图像进行预处理方法,列举了计算机图像处理技术在农业检测中的应用实例,包括图像处理技术的概念、发展以及系统硬件组成,并简单介绍了计算机图像处理技术在其它行业的应用现状. 我国自古以来是一个农业大国,农业是我国的经济支柱,农业的发展关系到人民的切身利益.然而自然灾害不断发生,特别是农作物病害频发的现象始终伴随着我们,严重制约了农业经济的发展.因此,如何有效的防治农作物病害,改善农业环境,提高农产品质量,增大农产品产量,是当今农业研究的重要课题.本文提出了基于图像处理的农作物叶部病害提取系统,正是针对农业自动化领域的一项研究. 本文综合国内外的各项研究成果,选取黄瓜、棉花、玉米等作物为对象,系统研究分析了其叶部病害的图像,特别着重于病害图像的滤波和分割等关键技术,建立了农作物叶部病害提取系统.该系统以计算机图像处理为基础,结合市场和农业生产者的实际需求,旨在准确、快速对作物病害进行提取,也为防治作物病害提供了科学依据. （1）分别依据强度准则和色差准则,提出了两种滤波算法（IVMF和CDVMF）,保证了先识别噪声像素,再对噪声像素进行滤波,改善了传统矢量中值滤波算法运算量大、边缘模糊等问题.通过试验对比,CDVMF滤波算法的效果最好,IVMF滤波算法的速度最快.在此基础上,为了进一步改善滤波效率,采用矢量伪中值替代矢量中值,提出了基于强度准则和色差准则的两种矢量伪中值滤波算法（BVPMF和CDVPMF）.试验结果表明矢量伪中值滤波算法效率提高了近10%. （2）提出了一种新的分割算法彩色信息融合分割算法,综合了亮度信息和色调信息,改善了传统图像分割方法中出现空洞、花斑以及边界模糊等问题. （3）为保证相邻的色彩相似的像素同时点火,提出了一种改进的嵌套PN网络模型,由内环PN和外环PN嵌套构成,选取目标区域与背景区域的最小色差对比度作为迭代终止条件.对于一般的图像分割,为获得较好的分割效果,阈值衰减步长与连接系数的取值选择在（0.01,0.06）、（0.01,0.08）区间. 计算机图像技术的发展及应用,在诸多方面推动了现代社会的发展.该文概述了计算机图像处理技术,并在此基础上论述了计算机图像处理技术的要点及研究方向,阐述了新时期计算机图像处理技术的发展趋势.最后,基于计算机图像技术的发展,论述了计算机图像处理技术的应用.该文通过对计算机图像处理技术的全面论述,以强化对其认识,推动计算机图像处理技术的相关研究. 计算机图像处理技术是指通