用数字图像处理技术测量几何尺寸的方法研究
基于数字图象处理测量几何尺寸文献综述
基于数字图象处理测量几何尺寸文献综述一：前言1.写作目的通过文献综述的写作针对毕业设计的题目学会搜集和整理材料，能提出问题、分析问题并解决问题，并将其结果以文字的形式表示出来。
对利用数字图像处理进行几何尺寸的测量方法进行归纳、总结和研究。
对所阅读文献理解分析，并介绍相关概念，加深对所学知识的理解与掌握。
2.相关概念(1)数字图像处理：又称计算机图像处理，是利用计算机对图像信息进行各种处理的一门技术和方法。
(2) CCD：是Charge Coupled Device的缩写，称为电荷耦合器件，它是用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷。
当CCD表面受光线照射时,每个感光单位会将电荷反映在组件上,所有的感光单位所产生的信号加在一起,就构成了一幅完整的画面。
(3)图像噪声：所谓噪声就是妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素。
一些常见的噪声有椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。
(4)灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。
灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率，是图象的最基本的统计特征。
(5)边缘：是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。
边缘反映的是图像灰度的不连续性。
(6)二值化：图像的二值化是指将灰度图像(灰度有255阶)转化为只包含黑、白两个灰度的二值图像,即0和1两个值。
一般采用阈值法,关键是阈值的选取技术。
(7) 曲线拟合：用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。
3.综述范围几何尺寸的测量方法主要有传统的接触式测量与非接触式测量两类。
传统的接触式测量存在误差大、易受人为因素影响等缺点，本文主要探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法，为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径，它主要包括图像的预处理、二值化、图像分割、轮廓线条的提取与拟合、尺寸的计算等，并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性。
几何校正实验报告
几何校正实验报告几何校正实验报告概述：几何校正是数字图像处理中的一项重要技术，它通过对图像进行几何变换，使得图像中的对象与实际场景中的对象保持一致。
本实验旨在通过对不同图像进行几何校正，探究几何校正对图像质量和几何形状的影响。
实验方法：本实验采用了一种常见的几何校正方法——相机标定法。
首先，我们使用了一台高分辨率的数码相机进行拍摄，拍摄目标是一张平面上的标定板。
标定板上有一些已知尺寸的特征点，通过测量相机与特征点之间的关系，我们可以得到相机的内外参数。
接下来，我们选取了几张不同场景的图像，利用相机的内外参数进行几何校正。
实验结果：经过几何校正，我们发现图像的质量得到了显著提升。
首先，图像的畸变现象得到了有效纠正。
在进行几何校正之前，由于相机镜头的畸变，图像中的直线可能会出现弯曲的情况。
而经过几何校正后，图像中的直线变得更加直观、准确。
其次，图像的尺度得到了恢复。
在进行几何校正之前，由于相机的投影变换，图像中的物体可能会出现形变，使得物体的尺寸无法准确测量。
而经过几何校正后，图像中的物体形状得到了恢复，尺寸测量的准确性得到了提高。
讨论与分析：几何校正在数字图像处理中具有广泛的应用价值。
首先，几何校正可以提高图像的测量精度。
在很多科学研究和工程应用中，对图像中物体的尺寸进行准确测量是非常重要的。
通过几何校正，可以消除相机系统带来的误差，提高测量的准确性。
其次，几何校正可以提高图像的可视化效果。
在很多图像处理任务中，如目标检测、目标跟踪等，图像的质量直接影响算法的性能。
几何校正可以消除图像中的畸变，使得图像更加直观、准确，提高算法的准确性和鲁棒性。
不过，几何校正也存在一些挑战和局限性。
首先，几何校正需要相机的内外参数，而相机的标定过程相对复杂，需要专业的设备和技术支持。
其次，几何校正可能会引入一定的误差。
在实际应用中，由于标定误差、图像噪声等因素的影响，几何校正的效果可能会有所降低。
因此，在进行几何校正时，需要综合考虑实际需求和误差容忍度。
测绘技术中的数字图像处理与分析方法
测绘技术中的数字图像处理与分析方法近年来，随着数字技术的不断发展与应用，数字图像处理与分析成为科学研究和实践的重要工具，尤其在测绘技术领域，它发挥着举足轻重的作用。
本文将探讨测绘技术中数字图像处理与分析方法的应用。
数字图像处理与分析方法使用计算机科学的原理和方法来获取、处理、分析和显示数字图像。
在测绘技术中，它广泛应用于地理信息系统、遥感、摄影测量等领域。
下面将介绍几种常见的数字图像处理与分析方法。
首先，空间滤波是数字图像处理中常用的一种方法。
它通过在图像的像素或像素邻域上定义一个滤波模板，对图像进行平滑、增强、噪声去除等操作。
空间滤波可以改善图像的质量，使图像更清晰、更易于分析。
在测绘技术中，空间滤波常用于遥感图像的预处理，如模糊滤波可以减少图像中的噪声和细节，锐化滤波可以增强图像的边缘和细节。
其次，阈值分割是一种常见的图像分割方法。
它通过将图像中灰度值在某个阈值以上或以下的像素分为两个类别，实现图像的分割。
在测绘技术中，阈值分割广泛应用于地物提取和分类，如提取地表水体、森林、道路等。
通过设置不同的阈值，可以实现对不同地物的分割和提取。
此外，特征提取是数字图像处理与分析中的重要环节。
它通过对图像中的局部特征进行提取和描述，实现图像的分类、目标识别和匹配等任务。
在测绘技术中，特征提取可用于地物识别和变化检测等应用。
例如，在航空摄影测量中，可以通过提取图像中的线段、角点等几何特征，估计物体的位置、尺寸和形状。
此外，变换和重建是数字图像处理与分析中常用的方法。
它通过将图像从一个域转换到另一个域，实现图像的变换和重建。
在测绘技术中，变换和重建广泛应用于三维数据的处理和可视化。
例如，通过将二维影像转换为三维模型，可以实现对地表形态和地形变化的分析和模拟。
最后，图像融合是数字图像处理与分析中的一项重要研究课题。
它通过将多幅图像的信息融合在一起，得到一幅更具有信息量和准确性的图像。
在测绘技术中，图像融合常用于多光谱和高光谱遥感图像的融合。
数字图像处理中的多尺度分析与应用
数字图像处理中的多尺度分析与应用数字图像处理是现代科技领域中不可或缺的一部分，它的应用已经广泛渗透到我们的生活中，比如医学影像、视频监控、人脸识别等等。
而数字图像处理中的一项重要技术便是多尺度分析。
本文将从多尺度分析的基本原理、方法和应用，以及未来的发展方向等方面进行探讨。
一、多尺度分析的基本原理多尺度分析是指根据不同的尺度结构，对同一对象进行多次分析的过程。
图像可以看成是微小的像素点阵列的集合，而多尺度分析就是对像素点在不同尺度范围内的组合和抽象，从而获得图像局部特征的一种方法。
它涉及到傅里叶变换、小波变换、多分辨率分析等数学概念和工具的使用，从而可在不同尺度上进行分析和处理。
二、多尺度分析的方法和技术1.小波变换小波变换是一种可变时间和频率分辨率的信号分析方法，用于从信号中提取信息。
在数字图像处理中，小波变换可用于对图像进行分析和变换。
它通过将图像分解为不同频率的小波基函数（波形），来证明图像的局部分析特征。
小波变换已被广泛应用于图像压缩、图像增强和图像分割等方面。
2.多分辨率分析多分辨率分析是指对信号、图像或数据各个分量按不同的精度要求进行分解和处理，以便在不同精度水平或尺度上揭示数据的局部特征。
在图像处理中，多分辨率分析通常是通过在图像尺度空间上对数据进行滤波或卷积而实现的。
该技术能够使图像处理时保留尽可能多的信息，并有助于抑制噪声和提高图像的对比度。
三、多尺度分析的应用1.医学影像在医学影像中，多尺度分析的应用非常广泛，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等。
多尺度分析的方法可用于提取病变区域的特征，帮助医生进行自动分析和诊断。
例如，通过使用小波变换技术分析CT图像，可以从图像中提取出病灶的不规则边界和纹理特征。
2.视频监控视频监控系统通常需要对大量的图像数据进行有效的处理和分析，所以多尺度分析在该领域中也扮演着重要的角色。
该技术能够帮助安全人员如监控员或安保人员在短时间内找出可疑的区域，同时减少虚警率，提高安全监控效率。
如何使用数字图像处理进行测绘数据提取和分析
如何使用数字图像处理进行测绘数据提取和分析数字图像处理是指利用计算机技术，对数字图像进行操作和处理的过程。
近年来，随着数字技术的快速发展，数字图像处理在各个领域得到了广泛应用，其中之一就是测绘数据的提取和分析。
测绘数据提取是指从图像中提取出与测绘相关的数据信息。
在过去，传统的测绘工作通常需要人工测量和绘制，耗时耗力且容易出错。
而通过数字图像处理技术，可以通过对特定区域的图像进行分析和处理，提取出所需的数据信息，极大地提高了测绘工作的效率和准确性。
首先，在进行数据提取前，我们需要对数字图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、增强和几何校正等步骤。
去噪是指通过滤波器等方法去除图像中的噪声，在一定程度上提高图像的质量。
增强是指对图像的亮度、对比度和色彩进行调整，使得图像更加清晰明确。
几何校正是为了纠正图像中的几何畸变，使得图像的形状和大小符合实际测量情况。
接下来，我们可以利用数字图像处理技术进行特征提取。
特征提取是指从图像中提取出对于测绘而言具有代表性的特征信息。
在测绘数据提取中，常用的特征包括边界、角点、线段等。
边界是指图像中物体的边界线，可以通过边缘检测算法来提取。
角点是指图像中物体的拐角位置，可以通过角点检测算法来提取。
线段是指图像中具有一定长度的线条，可以通过直线检测算法来提取。
通过提取这些特征，可以进一步分析测绘数据的形态和结构。
此外，数字图像处理还可以用于测绘数据的分类和识别。
分类是指将图像数据划分为不同的类别。
在测绘中，常用的分类方法有基于像素值的阈值法和基于特征的分类方法。
阈值法是指通过设定一个阈值，将图像中大于该阈值和小于该阈值的像素分别归类。
基于特征的分类方法是指通过提取图像的特征信息，使用机器学习算法对图像进行分类。
通过分类，可以将不同的地物和目标从图像中提取出来，为后续的测绘分析提供基础。
最后，数字图像处理还可以用于测绘数据的量测和分析。
量测是指测量目标物体在图像中的大小和位置。
通过标定图像和目标物体之间的关系，可以利用数字图像处理技术计算出目标物体在实际世界中的大小和位置。
测绘技术中的3D数字图像处理技巧
测绘技术中的3D数字图像处理技巧近年来，随着科技的不断发展和创新，3D数字图像处理技巧在测绘技术领域中得到了广泛的应用。
这些技巧不仅提高了图像的精确性和准确性，还为地理信息系统和城市规划等相关行业带来了巨大的便利和创新。
本文将探讨几种在测绘技术中常见的3D数字图像处理技巧。
首先，短距离激光扫描技术（LIDAR）是一种常用的数字图像处理技巧。
它通过激光束扫描地面或物体，利用接收到的反射信号生成数字模型。
这项技术的一个重要应用领域是地形测绘。
通过激光扫描技术，测绘人员能够从空中或地面上获取地形数据，并生成高度精确的数字地形模型。
这种模型可以用于进行地质灾害的预测和防范，以及城市规划和土地利用规划等领域。
其次，遥感技术是另一种常见的3D数字图像处理技巧。
利用遥感卫星或飞机上的传感器，测绘人员可以获取地球表面的图像和数据。
这种技术广泛应用于地质勘探、农业监测和气象预测等领域。
通过遥感技术，人们可以获取高分辨率的地表图像，进而生成具有地理空间信息的数字图像。
这种图像可以进行三维重建和地形分析，从而帮助决策者制定相关政策和规划。
另外，摄影测量技术也是测绘技术中的一项重要技巧。
在进行地形测绘或城市规划时，摄影测量技术可以通过获取正射影像或倾斜影像等数据，实现准确的地理定位和三维建模。
利用这种技术，测绘人员可以获取高精度的数字地图，并定位在地球表面的物体和地理要素。
这对于城市设计、土地利用规划以及电力线路和道路建设等领域来说非常重要。
此外，三维可视化技术也是测绘技术中常用的数字图像处理技巧之一。
通过利用计算机技术和虚拟现实技术，测绘人员可以将大量的地理数据进行可视化处理，生成逼真的三维模型。
这种技术在城市规划、景观设计和建筑设计等领域有着广泛的应用。
通过三维可视化技术，决策者可以更清晰地了解设计方案的效果和可行性，并做出更准确的决策。
综上所述，测绘技术中的3D数字图像处理技巧在地理信息系统、城市规划和土地利用等领域起着至关重要的作用。
测绘技术中的数字图像处理与数字图像分析方法
测绘技术中的数字图像处理与数字图像分析方法测绘技术作为一项重要的传统技术，在现代社会起到了至关重要的作用。
随着科技的不断发展，数字图像处理与数字图像分析方法在测绘技术中的应用也变得越来越广泛和深入。
本文将介绍一些常见的数字图像处理和数字图像分析方法，并探讨它们在测绘技术中的应用。
一、数字图像处理数字图像处理是通过计算机对图像数据进行处理和改善的过程。
它可以对图像进行增强、修复、滤波等操作，以提高图像质量和清晰度。
在测绘技术中，数字图像处理是不可或缺的一环。
为了解决数字图像处理中的一些问题，如图像模糊、噪声等，常用的方法包括滤波和增强。
滤波是数字图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声和杂点。
常见的滤波方法包括平滑滤波和锐化滤波。
平滑滤波主要通过模糊图像来减少噪声，而锐化滤波则可以使图像的边缘更加清晰和鲜明。
增强是改善和提高图像质量的一种方法。
它可以使图像的亮度、对比度等属性得到改善，并使图像更加鲜艳和真实。
在测绘技术中，增强技术可以用于提高遥感图像的清晰度和分辨率，以获取更准确的地理信息。
二、数字图像分析数字图像分析是对图像数据进行量化和分析的过程。
它可以识别、分类和测量图像中的对象和特征，从而获取更多的信息和数据。
在测绘技术中，数字图像分析常用于地物分类、地形测量等方面。
数字图像分析的方法很多，其中最常见的是基于灰度级的图像分割和基于纹理信息的图像分类。
图像分割是将图像分成不同的区域或目标的过程。
它可以通过阈值分割、边缘检测等方法实现。
在测绘技术中，图像分割可以用于提取地物的边界和轮廓，从而实现自动地物识别和分类。
图像分类是将图像中的像元分为不同类别的过程。
它常用于地物的自动分类和识别。
基于纹理信息的图像分类是一种常见的方法，它可以通过提取和分析图像的纹理特征来实现地物的分类和识别。
三、应用案例数字图像处理和数字图像分析在测绘技术中有着广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用案例，以展示其在测绘技术中的作用。
数字图像处理中的多尺度分析技术研究
数字图像处理中的多尺度分析技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，多尺度分析技术越来越受到人们的关注和重视。
在数字图像处理中，多尺度分析技术是一种非常有效的分析与处理方法，其可以通过不同的尺度对图像进行分析和处理，从而更好地揭示图像的特征和信息。
本文将从几个方面阐述数字图像处理中的多尺度分析技术。
一、多尺度分析技术的概念与原理多尺度分析技术是指利用不同的尺度对图像进行分析和处理。
在数字图像处理中，我们往往可以通过不同的窗口大小来观察同一张图像，从而得到不同的视角和特征。
而这些窗口的大小便是多尺度分析技术所关注的尺度。
多尺度分析技术的原理是通过变换图像的分辨率和平滑程度，来揭示图像的不同层次的结构和细节信息。
二、多尺度分析技术的应用1、图像去噪在数字图像处理中，常常因为光照条件、传感器噪声等原因，图像中会存在不同的噪声干扰。
此时，通过多尺度分析技术，我们可以选择合适的尺度进行平滑处理，从而过滤掉这些干扰。
2、图像增强在数字图像处理中，有时候图像的对比度不足，难以显示出图像中的细节信息。
此时，通过多尺度分析技术，我们可以选择适当的尺度进行增强处理，使得图像中的细节信息更加明显。
3、图像分割在数字图像处理中，图像分割是一项非常重要的任务。
而多尺度分析技术可以通过对图像的不同尺度进行分析，从而更好地揭示图像的局部特征，在分割时更加精确。
三、多尺度分析技术的实现方式1、小波变换小波变换是一种比较常见的多尺度分析技术。
它是一种时间-频率变换的方法，可以将信号分解成不同尺度的成分，从而获得不同尺度的特征信息。
2、金字塔分解金字塔分解是一种层次结构的多尺度分析技术。
它通过逐层下采样和平滑，将图像分解为多个分辨率的图像，从而实现对图像不同尺度的分析和处理。
四、多尺度分析技术的未来发展未来，多尺度分析技术将成为数字图像处理中的一个重要研究方向。
随着深度学习等技术的不断发展，多尺度分析技术也将与其结合，实现更加精细化的图像分析和处理。
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万方数据
万方数据
用数字图像处理技术测量几何尺寸的方法研究
作者：王勇博
作者单位：辽宁大学
刊名：
电子世界
英文刊名：Electronics World
年，卷(期)：2012(8)
1.周鉴;张以青计算机数字图像处理技术[期刊论文]-电脑编程技巧与维护 2012(06)
2.THE RESEARCH OF MONITORING AND CONTROLLING SYSTEM FOR THE POSITION OF ELECTRODES FOR SUPER-LOW POWER METAL HALIDE LAMP BASED ON THE DIGITAL IMAGE 2008
3.Ziming Wang;Junfeng Zhao;Suping Cui Chemical structures and adsorptive behaviors of superplasticizers on β-C2S 2007(02)
4.莫之剑;范彦斌;全燕鸣基于机器视觉产品尺寸在线检测的实践研究[期刊论文]-佛山科学技术学院学报（自然科学版） 2006(01)
5.Baomin Wang;Lijiu Wang;Ming Li Experimental research on the autogenous shrinkage of MK high performance concrete 2007(03)
引用本文格式：王勇博用数字图像处理技术测量几何尺寸的方法研究[期刊论文]-电子世界 2012(8)。