毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术
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。
零件尺寸图像检测数据处理与高精度检测方法
摘
要 ：针对机器视觉在 轴类零件 尺寸检 测中的应用 ，提出了一种利 用工业中常用 的标准件 同时完成视觉检 测
系统 的图像畸变校 正与 系统标定 的方法 ，有效的提高 了检 测精 度 ，简 化 了传统系统标 定的繁琐过程 。该方 法通
过分析 图像检测 中误差 形成的主要 来源 ，建立 了误差方 程的正规方程 式 ，在求解正规 式系数 的同时完成对检 测 系统 的校 正与标 定。不但操作 简单 ，且具有较 高的检 测精度 。经 实验证 明 ，在检测分辨率 为 ３ ５ Ｄ Ｉ ４ ０ Ｐ 的情况 下 ， 检测精度 可达到 ４ ｍ，完全适用 于轴类 零件的 高精度检测 。
ｉ ｒ ｖ ｓｔ ｅｄ ｔｃｉ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ， ｉ ｌ ｉ ｓｔ ｅｔｄ ｏ ｓ ｒ ｃ ｓ ｆ ａ ｉｒ ｔ ｎ ｏ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｌ ｙ ｔｍｓ Ｂｙ ａ ａｙ ｉ ｇｔ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅ ｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｓ ｈ ｏ ｍｐ ｉ ｅ ｉ ｕ ｏ ｅ ｓｏ ｌ ａｉ ｆ ｎ ｅ ｔ ａ ｓ ｓｅ ． ｎ ｌ ｚｎ ｆ ｈ ｅ ｐ ｃ ｂ ｏ ｃ ｏ ｈ
（ ｕ ｉ ｅ ｇ ｔ Ａ ｔ ａｔＣ ． ｔ， ｕ ｎ ｚ ｏ ６ ０ ， ｈｎ ） Ｈ ａ ｉ ｎ ｙｍ ｕｏＰ ｒ ｏ Ｌｄ Ｇ ａｇ ｈ ｕ５ ４ ０ Ｃ ｉａ ｊＤ ｓ
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数字图像处理技术的应用综述--课程论文
《数字图像处理》课程论文题目：数字图像处理技术的应用综述1 绪论1.1数字图像处理简介数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。
到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。
1.2数字图像处理技术的基本特点1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
4）无法复现三维景物的全部几何信息。
由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
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。
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。
数字图像处理技术
数字图像处理技术机器视觉技术姓名：学号：专业：数字图像处理技术数字图像处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。
起源于20世纪20年代，20世纪60年代-70年代随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而迅速发展。
在80年代-90年代才形成独立的科学体系。
早期数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业、机器人产业、政府职能机关文化文艺等多领域。
并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。
一、数字图像处理技术的起源数字图像处理技术最早出项于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定的水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量。
它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了数字图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳的位置和月球的环境影响，由计算机成功的绘制出了月球表面地图，获取了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近万张图片进行了更为复杂的图像处理，由此获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图、获得了非凡的成果为人类登月活动奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
二、数字图像处理的过程图像的数字化是通过取样和量化将一个以自然形态存在的图像变换为适于计算机处理的数字形式。
用矩阵的形式来表示图像的各种信息。
图像的编码目的是在不改变图像的质量基础上压缩图像的信息量，以满足传输与存储的要求。
编码多采用数字编码技术对图像逐点的进行加工。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是一门目前非常热门的技术，它在多个领域都有广泛的应用，如医学影像处理、机器视觉、数字媒体等，越来越多的企业和机构也开始重视这一领域的研究和应用。
因此，本文就图像处理领域进行深入探讨，主要内容包括图像处理的研究现状、核心技术以及应用前景等。
一、图像处理的研究现状图像处理是指对数字图像进行分析、处理、修复、增强、压缩等一系列技术手段的总称。
自从数字媒体技术发展起来以来，图像处理技术就不断被广泛研究和应用，除了数字媒体领域外，图像处理技术也广泛应用于人工智能、机器学习等领域。
目前，图像处理的核心技术主要包括以下几方面：（1）图像采集与处理技术，包括图像获取、格式转换、增强等；（2）图像变换与滤波技术，包括傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等；（3）图像分割与识别技术，主要包括基于颜色、形状、纹理等特征的图像分割、背景消除和目标跟踪等；（4）三维图像重建技术，包括基于光学、激光和雷达等手段的三维建模和重构。
以上几个方面都是图像处理中不可或缺的核心技术，其中图像分割与识别技术被广泛应用于医疗影像处理、安防监控等领域，三维图像重建技术则主要应用于航空航天、机器人等领域。
二、图像处理的核心技术1、图像采集与处理技术在图像处理中，图像采集是整个流程的第一步，图像采集质量直接影响到后续处理结果的好坏。
目前，常用的图像采集设备有光学、摄像头、雷达等，其中光学又分为激光、微波、红外等多种形式。
对于不同的图像采集设备，需要有对应的图像处理技术，例如对于光学采集设备，需要对镜头进行透镜校正、图像畸变校正等处理技术，而对于传感器采集的图像，则需要进行背景降噪和信号增强等处理技术。
2、图像变换与滤波技术图像变换与滤波技术是进行图像处理的重要手段，可以通过变换获得图像的一些特征或者对图像进行平滑和去噪等操作。
目前主要的图像变换和滤波技术有傅里叶变换、小波变换、空域滤波、频域滤波等。
傅里叶变换可以将图像转换到频域，可以对图像进行一些频域分析和处理；小波变换可以分析图像的局部特征，可以对噪声等进行去除；空域滤波主要对图像的像素进行处理，例如中值滤波、均值滤波等；频域滤波则是对频域的特征进行处理，例如高通滤波、低通滤波等。
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
数字图像处理课程设计报告工件尺寸图像测量.doc
数字图像处理课程设计报告工件尺寸图像测量数字图像处理课程设计报告课设题目工件尺寸的图像测量学院信息与电气工程学院专业电子与信息工程班级0902501班姓名高秀政学号090250106 指导教师周志权于海雁赵占峰哈尔滨工业大学（威海）2012 年10月31日1. 不要删除行尾的分节符，此行不会被打印目录目录I 一. 课程设计任务1 1.1 设计目的1 1.2 设计要求1 二. 课程设计原理及设计方案2 2.1 设计原理的选择2 2.2 设计方案4 2.3 设计流程图5 三. 课程设计的步骤和结果6 3.1 图像文件管理6 3.2 图像预处理9 3.3 尺寸与距离测量16 四. 课程设计总结21 五. 设计体会22 六. 参考文献23 一. 课程设计任务 1.1 设计目的数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。
随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。
数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是Ø 使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；Ø 增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。
1.2 设计要求在加工制造领域，需要对很多零部件尺寸进行测量，以验证零件是否符合加工要求。
一般这种测量可以通过千分尺或游标卡尺完成。
但对于很多易碎或易变形的零件，类似的测量几乎难以完成。
在这种场合，一般要求采用非接触测量方法，图像测量就是其中的方法之一。
试设计一应用软件，能够对标准形状的零件进行图像测量。
要求完成功能1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；2、能够根据控制点对图像失真进行几何校正；3、根据控制点对图像进行定标，建立像素与实际尺寸之间的对应关系；4、对于非标准零件，利用人工鼠标操作，测量任意指定点间的距离；5、对圆形标准零件进行自动尺寸测量（提高部分）；6、设计软件界面。