基于视频图像的数字仪表读数自动识别

基于内容的项目视频关键帧识别技术研究

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2016, 5(2), 114-121 Published Online April 2016 in Hans. https://www.360docs.net/doc/487050935.html,/journal/sea https://www.360docs.net/doc/487050935.html,/10.12677/sea.2016.52013 Video Key Frame Recognition Technology Research Based on the Content Qian Liu, Gui’e Luo, Xianru Liu* Central South University, Changsha Hunan Received: Mar. 17th, 2016; accepted: Apr. 2nd, 2016; published: Apr. 5th, 2016 Copyright ? 2016 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/487050935.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The key frame extraction is vital for automatic segmentation of video; the standard of extracted key frame directly affects the final result. Based on the analysis and research about project video, the paper proposes template matching, histogram comparison, the key frame detection and key frame recognition algorithm, and for the recognition accuracy and recognition rate of template matching and histogram comparison, the paper also does the comparison. In the recognition, the key frames adopted a new character segmentation algorithm. Finally, the paper summarizes the advantages of this method and good results have been achieved. Keywords Key Frame, Template Matching, Character Segmentation 基于内容的项目视频关键帧识别技术研究 刘倩，罗桂娥，刘献如* 中南大学，湖南长沙 收稿日期：2016年3月17日；录用日期：2016年4月2日；发布日期：2016年4月5日 摘要 关键帧的提取对于视频的自动切分至关重要，提取的好坏直接影响最终的结果，本文通过对项目视频的*通讯作者。

巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统

巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统 发表时间：2019-07-16T14:11:31.203Z 来源：《电力设备》2019年第6期作者：彭鹤 [导读] 摘要：巡检机器人能自动识别仪表设备的状态，先准确定位图像中的仪表设备，在此基础上，实现了仪表读数的自动识别。 (大唐河北发电有限公司马头热电分公司河北省邯郸市 056044) 摘要：巡检机器人能自动识别仪表设备的状态，先准确定位图像中的仪表设备，在此基础上，实现了仪表读数的自动识别。 关键词：巡检机器人；仪表读数识别；指针提取 巡检机器人主要在户外工作，仪器识别算法需适用于各种不同的光照和天气情况，基于此，本文提出了一种迭代最大类间方法，解决了由光照或镜面反射引起的仪器图像过亮或过暗时指针提取问题；提出基于Hough变换的指针角度计算方法，推导了指针角度与仪表读数间的函数关系，实现了指针仪表读数的自动识别。 一、仪表识别算法概述 变电站的仪表多数安置在室外，巡检机器人采集的仪表图像通常受到环境的影响。现有的识别算法为，利用仪表表盘的形状特征，通过模板匹配或椭圆拟合确定仪表表盘在图像中的基本位置及区域范围。其算法虽具备一定实时性和鲁棒性，但并不适用于巡检机器人采集到的变电站仪表图像。这是因变电站设备结构复杂，在机器人采集到的图像中，背景紊乱，并不仅包含仪表区域，还同时囊括了其它设备。在指针识别方面，通常在获取仪表表盘的子图像后，再使用多种的图像处理方法提取仪表指针的位置及指向方向。另外，智能机器人能自动实现对仪表设备的状态识别，必须进行仪表设备在图像中的准确定位，在这基础上，实现仪表读数的自动识别。 二、指针式仪表读数识别 1、指针区域提取。在仪器图像采集过程中，由于受仪器玻璃的光照条件或镜面反射的影响，很难提取仪器指针等特征信息，从而影响仪器的读数识别。因此，在提取指针区域前，需要去除噪声，增强高通图像。为后续指针中心线的精确提取提供清晰的图像，从而提高仪器识别的精度。 1)表盘图像去噪。由于仪器图像在采集过程中会受到噪声的干扰，可采用图像平滑的方法来降低噪声对仪器图像质量的影响。如果平滑窗口太大或太小，仪器图像的细节将变得模糊或边界轮廓将被破坏。本文采用5*5方形窗口的中值滤波去除图像噪声，不仅达到了去噪的目的，而且保持了图像的细节信息。 2)高通增强。为了提高背景与目标区域的灰度差，准确提取指针区域，采用Butterworth高通滤波器对仪器图像进行增强，抑制低频信息。 3)目标分割。最大类间方差是一种常用的自适应目标阈值分割算法，对背景清晰的普通图像具有良好的分割效果，但在对前后景灰度变化不大的情况下，很难实现目标提取。 在实际变电所采集的指针式仪表灰度图像二值化阈值分割过程中发现，当仪表图像在过亮或过暗的光照条件下采集时，目标区域和背景区域的灰度变化很小。采用传统的最大类间方差法进行二值阈值分割后，二值图像中存在较大的黑白区域，无法从仪表表盘区域正确分割，严重影响了后续的指针提取。 鉴于这种现象，在指针区域无法分割的过亮或过暗仪器图像中，背景和目标间的最大类间方差值较小。当最大类间方差在区间范围内时，可正确地实现分割，否则分割失败。最大类间方差可作为衡量指针目标提取是否准确的标准。基于此准则，本文提出了一种迭代的最大类方差方法。采用最大类间方差法对仪器灰度图像进行第一阈值分割时，最大类间方差在其范围内，相应的阈值为最优阈值，否则将第一阈值分割中划分的目标类作为第二最大类间方差阈值分割的对象，判断最大类间方差是否在其范围内。以此类推直到最大类间方差在其范围内，相应的阈值是最佳分割阈值。 2、指针定位。如图1所示，仪表图像中指针具有顶端细，底端粗，灰度关于中心线对称的特性，指针的中心线必须穿过旋转轴。因此，可通过过表盘转动轴心提取指针的中心线来实现指针的定位，并使用直线提取方法来提取指针的中心线。 图1 仪表图像中指针特征 Hough变换是一种检测特定边界形状的方法，常用于直线和圆的检测。它将图像坐标空间转换为参数空间，得到一些峰值，然后通过检测参数空间的峰值给出图像中几何曲线的数学方程。Hough变换能有效地避免图像中某些特征点的干扰，具有良好的容错性和鲁棒性。本文提出了一种基于Hough变换的指针定位算法，用于检测过表盘转动轴心的指针位置。此外，指针的旋转角度限制在仪器量程范围内，在搜索图像的Hough变换值时，可搜索特定角度范围内的直线，从而减少搜索量，提高搜索效率。 三、系统评价与验证 智能巡检机器人系统用于电力系统大型室外变电所仪表的自动识别。而仪器读取识别系统读取采集到的图像，识别结果存储在数据库中，用于后台数据库和专家系统的监控和数据分析。 仪器识别系统以MATLAB R2014A为软件开发环境进行仿真实验，以实际测试现场采集的指针式仪表为测试对象。仪表自动识别系统的指针仪表自动识别模块包括读人图像、指针仪表区域定位和仪表识别。本文提出的指针识别算法主要解决两个关键问题：1)适应各种光照条件下的指针区域自适应提取；2)基于Hough变换的指针定位和读数识别。 1、自适应指针区域提取算法的验证与分析。实验分析表明，采用传统的最大类间方差法对仪器图像进行二值化处理，可在正常光照条件下实现对仪器图像的精确分割，而对光线暗淡或摄像机过度曝光时太暗或太亮的仪器图像，由于仪器图像中背景区域和指针表盘区域的灰度差小，传统的最大类间方差法无法提取表盘区域，从而导致后续仪表读数无法识别。基于此，本文提出的迭代最大类间方差法实现了

动态视频目标检测和跟踪技术(入门)

动态视频目标检测和跟踪技术 传统电视监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“什么时间”的问题。目标识别主要解决“什么人”或“什么东西”的问题。行为模式分析主要解决“在做什么”的问题。动态视频目标检测技术是智能化视频分析的基础。 本文将目前几种常用的动态视频目标检测方法简介如下： 背景减除背景减除（Background Subtraction）方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动目标的一种技术。它一般能够提供相对来说比较全面的运动目标的特征数据，但对于动态场景的变化，如光线照射情况和外来无关事件的干扰等也特别敏感。实际上，背景的建模是背景减除方法的技术关键。最简单的背景模型是时间平均图像，即利用同一场景在一个时段的平均图像作为该场景的背景模型。由于该模型是固定的，一旦建立之后，对于该场景图像所发生的任何变化都比较敏感，比如阳光照射方向，影子，树叶随风摇动等。大部分的研究人员目前都致力于开发更加实用的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动目标检测效果的影响。 时间差分时间差分（Temporal Difference 又称相邻帧差）方法充分利用了视频图像的特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。在一般情况下采集的视频图像，若仔细对比相邻两帧，可以发现其中大部分的背景像素均保持不变。只有在有前景移动目标的部分相邻帧的像素差异比较大。时间差分方法就是利用相邻帧图像的相减来提取出前景移动目标的信息的。让我们来考虑安装固定摄像头所获取的视频。我们介绍利用连续的图像序列中两个或三个相邻帧之间的时间差分，并且用阈值来提取出视频图像中的运动目标的方法。我们采用三帧差分的方法，即当某一个像素在连续三帧视频图像上均有相

数字图像处理技术在识别领域的应用

数字图像处理技术在识别领域的应用 1、定义 数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。 2、数字图像处理的优点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外界的信息经过处理，具有如下优点：①重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理从而用来服务于生活。 ②数字化处理精度高。 ③数字信号处理技术适用面宽。 ④数字图像处理的灵活性高。 3、主要研究内容 数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换；图像增强和复原；图像编码压缩；图像分割。 因为数字图像处理技术应用太过广泛，我在这里仅探究它在识别领域的应用，从这里认识数字图像处理技术的方方面面。 4、数字图像处理在识别领域的应用： （一）数字图像处理在指纹识别中的应用 传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。 为了弥补指纹图像的质量缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强是十分必要的，采用数字图像处理则可以实现图像的增强。指纹图像增强目的是为了消除噪声，增强脊线和谷线的对比度，将断裂的脊线和谷线连接起来，消除由于噪声、变形等带来的粘连及由于油污等产生的毛刺等，改善图像质量，保证特征信息提取的准确性和可靠性。指纹图像的增强由图像规格化、图像再处理、滤波几个部分组成。

指针式仪表自动读数识别系统设计

指针式仪表自动读数系统设计 摘要 随着模式识别技术、计算机技术等多种技术的不断完善和发展，机器视觉获得了巨大的进步与发展。目前在许多企业中，存在着大量的仪表，仪表的读数都要靠人来完成，工作量很大而且误差率相对来说比较高，基于这个原因，设计了一个工业生产线在线检测数据数字化处理系统。首先通过摄像头采集仪表图像，通过传输装置以无线的方式把图像传输到电脑上，然后在电脑上通过matlab程序设计，处理图像，读取仪表的数据，然后用labview调用matlab程序，并设计一个显示界面，通过界面可以看到实时的数据与仪表图像以及在一段时间内数据的变化情况。最后通过labview访问access数据库，将读取的数据传入数据库中，便于被调用，最终实现检测数据的数字化处理。 关键词：机器视觉图像处理 Matlab Labview

Online testing data of industrial production line digital processing system design Abstract With the development of computer technology and pattern recognition technology,machine vision technology makes a great progress and develop- ment.At present,there are a lot of instrument in many enterprises.in- strument reading work need people to complete.So there are a lot of work to do and efficiency is very low,as the same time,error rate is quite high.For this reason,there design a online testing data of industrial production line digital processing system.First of all,there need to take Picture by camera.next,t hrough transmission device in wireless way to transmit the image to a computer.Then by matlab programming on the compu- ter,d ata processing images, read the meter.And then call matlab by labview and design a display interface.Through the interface can see the real-time data.At last,through labview access access database,and take the data into database.Finally,realize the testing data of the digital processing. Keywords：Machine vision image processing Matlab Labview

数字图像处理_图片识别

研究生课程考核试卷 （适用于课程论文、提交报告） 科目：数字图像处理教师：黄鸿 姓名：潘世强学号：20110802096 专业：仪器科学与技术类别：（学术）上课时间：2011年10月至2012年01月 考生成绩： 阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制

CHONGQING UNIVERSITY 数字图像处理 ——基于内容的图像检索系统 学院：光电工程学院 姓名：潘世强 学号：20110802096 指导教师：黄鸿 时间： 2012年01月08日

基于内容的图像检索系统 摘要：随着多媒体技术的迅速发展，图像数据库也急剧膨胀起来，如何高效、快速地从像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。 本文主要针对基于内容的图像检索技术（CBIR）做了相关的介绍，对基于图像检索技术中的特征提取技术进行了较为详细的阐述，研究了图像颜色的提取方法，以及图像间相似性度量方法。本文运用的特征值提取方法为颜色直方图的方法，对图像提取颜色特征，并根据这些特征对目标图片与图片库中的图片进行了相似度排序，最后运用Matlab软件对上述方法进行验证，得到图像检索结果，从而实现基于内容的图像检索。 关键词：直方图HIS彩色空间基于内容图像检索 1．引言 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。俗话说“百闻不如一见”，“一目了然”，都反映了图像在信息传递中的独特效果。所谓基于图像内容检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。它区别于传统的图像检索手段，融合了图像理解技术，从而可以提供更有效的检索手段。 本文主要针对基于内容的图像检索技术中的特征提取方法展开论述，简要地介绍了近年来基于内容的图像检索中颜色、纹理、形状及语义特征的描述方法，并对颜色特征的描述方法以及特征相似性做了详细的论述。

基于视频图像序列的抛洒物检测毕业设计

基于视频图像序列的抛洒物检测第1章概述1.1 论文研究背景 如今，中国高速公路里程已达7.4万公里，居世界第二位[1]。随着高速公路、城市公路通行量的不断增加，交通事故所带来的安全隐患也所之增加，在众多危害安全的事故中交通事故是当前最为严重的，而中国交通局对近10年交通事故官方统计显示，世界上因交通事故死亡人数最多的国家中，中国位列前三之中。至今中国每年交通事故约50万起，每年的事故死亡人数均已达到10万人以上，已经连续十年居世界第一。 而今，随着我国经济的不断发展，交通需求的不断增长，高速公路和隧道已成为经济社会发展的重要助推器。然而，高速公路在给人们带来巨大的经济效益和社会效益的同时，各类交通事故也明显增加，尤其是各类恶性重大事故频发，据不完全统计，2005年底每万公里死亡1823人，死亡人数以每年近20%的比率递增。由于高速公路和隧道具有车流量大、行车速度高等特点，一旦发生交通事故将会非常严重，不仅一次事故殃及的车辆多、伤亡率高，还会造成严重的交通阻塞和行车延误，而且还可能会引起二次事故的发生，严重影响高速公路和隧道的整体通行能力和运营效率。而高速公路里程长，交通事件自身又有很强的随机性，如何快速检测交通事件，最大限度地减少交通事件的发生和影响，一直是国际交通领域所关注的问题。 城市中大货车货运过程中抛洒物事件已经严重危害交通安全，成为造成交通事故的主要原因之一，其带来的安全隐患是我们急需重视及解决的问题。因过往车辆上的抛洒物、坠落物引发的交通事故不仅给通行车辆和司乘人员造成了生命财产损失，影响了道路的通畅，而且给高速公路运营管理单位带来了经济损失和诉讼纠纷，损害了高速公路的社会形象。每天通过车辆数以千万计，路面上抛洒物、坠落物随时随地可能出现[2]。尽管高速公路管理单位已安排保洁工路面巡查，养排中心专职巡查，交警路政也在巡查，但仍不可能做到在时间上、空间上的无缝覆盖。而这些抛洒物、坠落物很有可能随时引发交通事故，给过往司机旅客造成财产甚至生命的损失，给高速公路经营管理带来经济上、法律上的纠纷和后果。如何及时准确的检测到抛洒物事件的发生，高效率的检测路面上产生的抛洒物，并且及时清理避免造成交通事故已经成为国内外交通部门关注的热点问题。

IVA音视频识别技术解析

IVA音视频识别技术解析 随着全球触屏时代的到来，交流平台的移动化、社交化、智能化已成为 必然的发展方向。在这样的趋势下，视频互动成为视频行业制定战略的最新重要考虑因素。下面重点介绍下在欧美近两年最受关注的IVA 技术。IVA 是In Video Action 技术的缩写，IVA 目前与Google Voice 的字幕自动化生成技术、百度Video In 视频无痕植入技术并称改变视频行业的三大革命性技术。 随着触屏时代的到来，交流平台的移动化、社交化、智能化已成为必然的发展方向。在这样的趋势下，视频互动成为视频行业制定战略的重要考虑因素。 IVA 技术简单来说是一种音视频识别技术，加上一套互动工具所构成的 互动体系。识别技术就像一个探头，能够寻找视频中拨动心弦(或人为设定)的 时刻，并用互动技术实现与观众的互动共鸣。值得一提的是，IVA 技术可将直播视频画面中的人物、物体、品牌、纹理、场景甚至情绪等信息分拣出来，再通过各种互动工具与受众进行双向交流。 IVA 的使命分三个层次，初级IVA、中级IVA、高级IVA。 其中，初级IVA 是依据音视频样本库标记视频流中与样本库匹配的视频片断，比如从视频流中识别广告时段和广告主、识别新闻联播等节目的片头、根据录音识别用户正在观看的节目等。 中级IVA 利用图像处理技术、大数据技术和深度学习技术，识别视频流中的场景、形状、纹理和人物等。中级IVA 可以从视频流中识别大海、森林、闹市等多达200 多种场景，在场景连续出现超过30 帧的情况下，识别率可以 高达90%以上;形状识别的典型案例是从视频流中准确识别1000 多种饮料瓶的

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，

树叶分类数字图像处理在树叶识别中的应用

树叶分类数字图像处理 在树叶识别中的应用 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

数字图像处理研究报告 数字图像处理在树叶识别中的应用 侯杰：土木系 侯晓鹏：林科院 苏东川：航院 张伟：精仪 指导教师：马慧敏教授 日期：数字图像处理在树叶识别中的应用 一、课题意义及背景 1 课题背景 植物的识别与分类对于区分植物种类，探索植物间的亲缘关系，阐明植物 系统的进化规律具有重要意义。因此植物分类学是植物科学乃至整个生命科学 的基础学科。然而，由于学科发展和社会等原因，全世界范围内目前从事经典 分类（即传统的形态分类）的人数急剧下降，且呈现出明显的老龄化趋势，后 继乏人，分类学已经成为一个“濒危学科”(Buyck,1999)。这不仅对于植物分类学 本身，而且对整个植物科学和国民经济的发展带来重大的不利影响。目前植物 识别和分类主要由人工完成。然而地球上仅为人所知的有花植物就有大约25万 种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和 名称，这就给进一步的研究带来了困难。在信息化的今天，我们提出的一种解

决方案是：建立计算机化的植物识别系统，即利用计算机及相关技术对植物进行识别和管理[1]。 2 课题意义[2-3] （1）人工进行植物叶形的分类难度很大。这种传统的判别方法要求操作者具有丰富的分类学知识和长期的实践经验,才能开展工作。要做到准确和快速地识别手中的植物是非常困难。并且相应人才极为短缺。 （2）仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称。建立植物识别系统和数据库十分必要。 （3）植物学研究人员在野外考察时, 时常需要获取植物叶片面积等参数。（4）叶子面积大小对植物的生长发育、作物产量以及栽培管理都具有十分重要的意义。 因此，基于计算机图像处理识别技术的树叶图像识别技术对于植物学，农业科学等都具有重大意义。 二、相关理论综述 1 图像预处理 （1）边缘检测[4] 图像的边缘是指图像局部亮度变化最显着的部分，即在灰度级上发生急剧变化的区域。从空域角度看，二维图像上的边缘相邻像素灰度从某一个值跳变

视频分析与识别技术

视频分析与识别技术 【】视频分析与识别(video **yzing and recognition)技术指的是使用计算机从视频中通过运算和分析，提取视频中的有用信息的一项技术。对于普通 人来说，看到一段视频时，这段视频对他来说往往是有意义的，是包含了一定 信息量的，人可以智能化地提取这些信息。如某段视频有“有一辆白色的捷达车 正在打着右转向灯准备向右转”这一信息，人也可以通过观察提取出来。但对于 计算机来说却并非如此，在接收到这段视频(如通过视频采集卡输入)后，对计算机而言只是一个数据数列，一个包含每一帧每一个像素点的灰度值或彩色值的 数列，并没有包括任何“白色捷达车”之类的信息。事实上，“白色捷达车”等信息 是包含在那些像素点的值所组成的平面图像序列中的，是需要从“整体”上进行“理解”才能获得的。计算机也许可以“运算”出那些数据数列的均值、方差等统计 信息，但却无法实现一种信息的“提取和理解”。 视频分析与识别技术便是为了让计算机通过特定的核心算法程序提取视 频信号中所包含的内容信息或是个体运动信息，以实现计算机对于视频的“理解”，让计算机能“明白”视频中所展现的是什么内容或者发生的是什么样的“事件”。 视频分析技术范围很广，可以说只要是从视频中通过运算提取有用信息 都可以称为视频分析技术，因为都是属于对“视频内容”的“分析、识别和理解”， 从这个角度来说，目前已经比较成熟的并已经形成产品在实际项目中得到应用 的技术都属于“视频分析技术”，例如车牌识别技术、视频检索技术、视频人脸 检测等，因为这都属于对视频中的有用信息的提取，提取车牌号码，提取视频 中的文字或特定图形等。严格地来说，这些技术都只是视频分析技术中的比较 简单的内容，只不过由于这些技术已得到较好地研究和应用，有了一些专门的

基于数字图像处理技术的答题卡识别方法(图像处理课程练习)

××大学2013-2014学年第二学期课程考核 《图像处理》综合设计报告 基于数字图像处理技术的答题卡识别方法 学号 姓名 班级 日期 本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、编写程序、撰写报告等考核任务。 签字： 日期：

摘要 背景： 随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式文件设置将信息还原。因此，如何将答题卡填涂的黑色区域识别出来并使用计算机进行处理是极为关键的。本论文探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough 变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和检测。论文使用像素统计方法进行识别，利用黑白颜色灰度值的巨大差异对二值图像的灰度值进行累加并进行阈值判定，识别错误效率极低，能够准确的识别答题卡的涂卡标记。 关键词：Hough变换，答题卡识别，matlab，

一、设计任务、目的和要求 本设计以matlab为工具利用数字图像处理技术对答题卡进行了识别，并对识别结果进行了处理。注意到答题卡在采集图像的过程中由于各种原因可能会产生图像倾斜、水平或垂直错位，要进行正确识别首先必须对其进行校正，再依据像素检索技术进行识别。 二、总体方案设计 说明系统运行环境，编程软件平台，编码算法原理，算法流程图设计 本系统运行在当今主流的Windows7系统，使用较新的MATLAB2012b进行设计。在进行旋转校正时，先使用Hough变换检测出答题卡边缘直线，调用lines函数的参数得到倾斜角度并进行旋转变换从而消除答题卡倾斜状态。将扫描部分分为7个扫描区域，分别使用像素检索技术，对各个检索区域内的灰度值进行累加，并对累加和进行阈值判定，从而得出检索区域颜色，完成判定。最后再与标准答案进行比对，得出成绩。 流程图：

数字图像处理课程设计——人脸检测与识别

： 数字图像处理 课 程 设 计 ] $

: 人脸检测与识别课程设计 一、简介 人脸检测与识别是当前模式识别领域的一个前沿课题，人脸识别技术就是利用计算机技术，根据数据库的人脸图像，分析提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的技术。人脸识别是模式识别研究的一个热点, 它在身份鉴别、信用卡识别, 护照的核对及监控系统等方面有着广泛的应用。人脸图像由于受光照、表情以及姿态等因素的影响, 使得同一个人的脸像矩阵差异也比较大。因此, 进行人脸识别时, 所选取的特征必须对上述因素具备一定的稳定性和不变 性. 主元分析(PCA)方法是一种有效的特征提取方法,将人脸图像表示成一个列向量, 经过PCA 变换后, 不仅可以有效地降低其维数, 同时又能保留所需要的识别信息, 这些信息对光照、表情以及姿态具有一定的不敏感性. 在获得有效的特征向量后, 关键问题是设计具有良好分类能力和鲁棒性的分类器. 支持向量机 (SVM ) 模式识别方法,兼顾训练误差和泛化能力, 在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 本此课程设计基于MATLAB，将检测与识别分开进行。其中检测部分使用实验指导书上的肤色模型算法进行，不进行赘述。识别部分采用PCA算法对检测出的人脸图像进行特征提取, 再利用最邻近距离分类法对特征向量进行分类识别，将在后文具体表述。仿真结果验

证了本算法是有效的。 二、人脸检测 1.》 2.源码 img=imread('D:\std_test_images\'); figure; imshow(img); R=img(:,:,1); G=img(:,:,2); B=img(:,:,3); faceRgn1=(R>95)&(G>40)&(B>20)&max(img,[],3)-min(img,[],3)>15&abs(R-G)>15&R>B; ~ figure; imshow(faceRgn1); r=double(R)./double(sum(img,3)); g=double(G)./double(sum(img,3)); Y=*R+*G+*B; faceRgn2=(r>&(r<&(g>&(g<&(r>g)&g>='Boundingbox'); BB1=struct2cell(BB); BB2=cell2mat(BB1); ) figure; imshow(img); [s1 s2]=size(BB2); mx=0; for k=3:4:s2-1 p=BB2(1,k)*BB2(1,k+1); if p>mx&(BB2(1,k)/BB2(1,k+1))< mx=p; ！ j=k; hold on; rectangle('position',[BB2(1,j-2),BB2(1,j-1),BB2(1,j),BB2(1,j+1)],'linewidth',3,'edg ecolor','r'); hold off; end end

巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统

巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统 摘要：巡检机器人能自动识别仪表设备的状态，先准确定位图像中的仪表设备，在此基础上，实现了仪表读数的自动识别。 关键词：巡检机器人；仪表读数识别；指针提取 巡检机器人主要在户外工作，仪器识别算法需适用于各种不同的光照和天气 情况，基于此，本文提出了一种迭代最大类间方法，解决了由光照或镜面反射引 起的仪器图像过亮或过暗时指针提取问题；提出基于Hough变换的指针角度计算 方法，推导了指针角度与仪表读数间的函数关系，实现了指针仪表读数的自动识别。 一、仪表识别算法概述 变电站的仪表多数安置在室外，巡检机器人采集的仪表图像通常受到环境的 影响。现有的识别算法为，利用仪表表盘的形状特征，通过模板匹配或椭圆拟合 确定仪表表盘在图像中的基本位置及区域范围。其算法虽具备一定实时性和鲁棒性，但并不适用于巡检机器人采集到的变电站仪表图像。这是因变电站设备结构 复杂，在机器人采集到的图像中，背景紊乱，并不仅包含仪表区域，还同时囊括 了其它设备。在指针识别方面，通常在获取仪表表盘的子图像后，再使用多种的 图像处理方法提取仪表指针的位置及指向方向。另外，智能机器人能自动实现对 仪表设备的状态识别，必须进行仪表设备在图像中的准确定位，在这基础上，实 现仪表读数的自动识别。 二、指针式仪表读数识别 1、指针区域提取。在仪器图像采集过程中，由于受仪器玻璃的光照条件或镜面反射的影响，很难提取仪器指针等特征信息，从而影响仪器的读数识别。因此，在提取指针区域前，需要去除噪声，增强高通图像。为后续指针中心线的精确提 取提供清晰的图像，从而提高仪器识别的精度。 1)表盘图像去噪。由于仪器图像在采集过程中会受到噪声的干扰，可采用图 像平滑的方法来降低噪声对仪器图像质量的影响。如果平滑窗口太大或太小，仪 器图像的细节将变得模糊或边界轮廓将被破坏。本文采用5*5方形窗口的中值滤 波去除图像噪声，不仅达到了去噪的目的，而且保持了图像的细节信息。 2)高通增强。为了提高背景与目标区域的灰度差，准确提取指针区域，采用Butterworth高通滤波器对仪器图像进行增强，抑制低频信息。 3)目标分割。最大类间方差是一种常用的自适应目标阈值分割算法，对背景 清晰的普通图像具有良好的分割效果，但在对前后景灰度变化不大的情况下，很 难实现目标提取。 在实际变电所采集的指针式仪表灰度图像二值化阈值分割过程中发现，当仪 表图像在过亮或过暗的光照条件下采集时，目标区域和背景区域的灰度变化很小。采用传统的最大类间方差法进行二值阈值分割后，二值图像中存在较大的黑白区域，无法从仪表表盘区域正确分割，严重影响了后续的指针提取。 鉴于这种现象，在指针区域无法分割的过亮或过暗仪器图像中，背景和目标 间的最大类间方差值较小。当最大类间方差在区间范围内时，可正确地实现分割，否则分割失败。最大类间方差可作为衡量指针目标提取是否准确的标准。基于此 准则，本文提出了一种迭代的最大类方差方法。采用最大类间方差法对仪器灰度 图像进行第一阈值分割时，最大类间方差在其范围内，相应的阈值为最优阈值， 否则将第一阈值分割中划分的目标类作为第二最大类间方差阈值分割的对象，判

基于视频内容识别VCR技术的应用

基于视频内容识别VCR技术的应用 （@金元帅VVV） 一、简介 数字化的推动，“看电视”到“用电视”的转换过程中，数字电视增值业务一直困扰有线电视、电信IPTV、新兴OTT等多业务运营商的难题。 互联网多年的发展，为电子商务领域积累的丰富资源，预计到2015 年，电子商务交易额将突破18 万亿元。其中B2B 交易规模超15 万亿元，占总交易额的83.3% 。 基于电视荧屏的家庭直购，因为技术和体制的原因，远远落后于电脑、手机屏的开发水平。 视频内容作为吸引用户看电视的优势资源，，采用“基于视频识别技术的电视直购应用”，通过搭建“嵌入图片、文字、音视频等多媒体图文电视关联应用”的融合技术平台，引入互联网电购门户的电视门户接口，能够打破传统电视时间线插播广告的单一商业模式，改变数字电视增值业务缺失的被动局面，为“三网融合”带来增量经济效应。 电视用户只需要遥控器的简单操作，感受电视荧屏的叠加弹出框友好体验，就能实现家庭直购便利服务。 基于视频识别技术的电视直购应用，立足在电视屏上的开发，填补国内空白，并为即将成立的中国广播电视网络公司和各地省网提供核心技术支撑，也能为中国网络电视台、百视通、华数、电信ITV、新媒体内容提供等产业链上下游各主体提供新业务解决方案。 视频分析与识别CAR技术 视频内容识别（video content recognition）VCR技术指的是使用云计算平台从视频中通过运算和分析，提取视频中的关联信息和三屏互动推送多媒体音视频服务的一项技术。 当人看到一段视频时，出了展现在荧屏首要图层的图像和声音，在这段视频的多景别中往往嵌入丰富内容和有意义的关联元素，它包含了一定的信息量，VCR技术云播放平台可以智能化地提取这些信息，为数字家庭综合信息服务提供支撑。

智能视频识别的分类

智能视频识别的分类 辉锐天眼智能分析技术当前比较主流的识别归类： 1. 物体识别 能区分出移动物体的类别，是轿车，还是摩托车、还是人、还是小动物等等，这是其他识别的基础。 2. 越界识别 在视频画面上人为的画一道线或曲线，可以识别出物体穿越此界限的行为。比如视野是个马路上，画一条线把道路分成两端，假设定义了从左到右是合法，从右到左为非法，一旦车辆行驶跨越了这个界线，设备判断其是否非法，非法则产生报警。 3. 目标跟踪 识别处移动物体之后，能在移动的元素后面画出其运动经过场所的轨迹。如广场、车站等公众场所，人流穿梭，设备能显示并记录下每个人的走动轨迹，如果一个人长时间在视野中徘徊游荡，超过一定时间，则设备自动报警提示发现可疑行为人物。 4. 遗留或丢失物体识别 设备能识别出视野场景中的物体多出一个或者少了一个，适合仓库、车站、展厅、安检等场所，如果有背包长时间丢失在某处无人拾取，超过设定的时间，系统将产生报警，或者像展厅这些场所，如果展示品缺少一件，设备也能发现并报警。 5. 车牌识别 如果视频场景是个道路口或者小区出入口；只要车牌区域在视频中出现过，设备能自动识别出车牌号码；并以文字的方式提示用户。可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处，如果市内各要道口都有智能识视频服务器，系统只有通过网络一次性把一个或几个需要稽查的车牌号码设置到系统中的各个智能设备中，一旦此牌照的车辆在视野中出现过，就能立即告警。节省许多警力资源。 6. 速度测量 通过测量运动物体在画面中的运动速度，经三维模型推算得出实际运动速度，利用该信息量进行速度相关报警。比如在高速路上使用智能分析技术，我们只要在视野中画两道线，如果确知这两道线的实际距离是100M，输入到设备中，设备就能自动计算出每个进过车辆的速度，并且超速时立即报警。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。 3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0