导读:本文包含了光图像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:阈值分割,缺陷检测,图像处理,钛合金铸件
光图像论文文献综述
马源,陈茂荣,计效园,周建新[1]（2019）在《基于阈值分割的钛合金铸件X光图像缺陷检测》一文中研究指出针对钛合金铸件X光图像中缺陷较小、不便检测及图像处理方法普适性较低的问题,通过两个图像分步处理试验研究,提出了一种包括巴特沃斯低通滤波处理、USM锐化处理和迭代法阈值分割处理叁个步骤的钛合金铸件X光缺陷检测方法,并采用八个图像验证了该方法的有效性。在低通滤波处理步骤中,对比均值滤波、中值滤波、高斯低通滤波,巴特沃斯低通滤波方法能有效降低噪声并增加缺陷与背景色的对比度,改善图像质量。在增强图像步骤中,对比灰度变换、直方图处理、同态滤波,USM锐化方法能有效增强缺陷与背景色的对比度,且不产生较多的背景色干扰信息。在阈值分割步骤中,对比OTSU算法、最大熵法,迭代法能成功分割具有两种灰度背景色的图像的缺陷,且分割效果较好。(本文来源于《2019中国铸造活动周论文集》期刊2019-10-28）
孙富奇[2]（2019）在《有光图像:看前方,有光在指引前行——专访深圳市有光图像科技有限公司总经理朱积祥》一文中研究指出多年留学经历积淀下技术的成熟朱总告诉,自2014年回国,并将有光图像做到今天的地步,之前的留学经历给予了他很大的帮助。据了解,朱总从80年代便已到美国开始了留学之旅,主攻方向就是如今的视觉导航相关的基础研究,毕业后一直在美国从事这方面基础研究的工作,直到博士后毕业也未曾改变,期间(本文来源于《中国储运》期刊2019年08期）
殷列栋,郭培林,陈金水,卢建刚[3]（2019）在《基于FRCNN-PCA模型的轮胎X光图像瑕疵识别》一文中研究指出我国是世界上最大的轮胎消费国,同时也是世界上最大的轮胎出口国。轮胎X光图像检测是轮胎工业中最常用的瑕疵检测方式。但是现阶段工厂大多采用人工来进行图像识别,存在瑕疵的召回率和精确率低、人工成本高等问题。为此,本文提出了一种融合Faster-RCNN算法、PCA算法以及数值统计方法的轮胎X光图像瑕疵多模型协同识别方法,基于主流的Faster-RCNN模型,通过多种模型混合检测以弥补单一模型的不足。最后,通过对某轮胎厂中得到的轮胎X光图片进行瑕疵识别,发现使用Faster-RCNN模型时可以初步得到较好的召回率,进一步使用本文提出的多模型协同识别方法进行识别后,可使各类瑕疵的识别精确率进一步提高5%-33%,在工业图像识别领域具有良好的应用前景。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
陈梦焱,李少远,高岳[4]（2019）在《流水线轮胎X光图像的大分辨率缺陷识别》一文中研究指出近年来我国汽车工业快速发展,为了响应国家提出的工业4.0及智能化制造,轮胎生产缺陷的识别需要从人工向智能化制造转变,为进一步提高汽车工业智能化程度,本文提出一种改进的YOLOv3算法进行流水线轮胎的缺陷识别,通过滑窗切割原始图像,基于Darknet-53网络的52层卷积层和1层全连接层结构,采取非极大抑制(Non-maximum suppression,NMS)得到最合适的检测框并回归输出轮胎缺陷检测图像,解决了YOLOv3在图像分辨率大而缺陷小上识别率较低的问题,同时保留了YOLOv3的快速识别特性,满足流水线缺陷识别的准确度和快速性要求,同时将检测结果与普通YOLOv3算法以及几种传统图像识别算法的结果进行对比,验证了该算法的有效性及优越性.(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
周进凡[5]（2019）在《基于大数据的肺部X光图像的分析与研究方法》一文中研究指出中国放射科医学影像增速达30%,放射科医生增速为4.1%,放射科影像数据的增长速率远远高于放射科医生的增长速率,目前最主要的X光片审阅依靠人工审阅的方式,放射科医生每天需要面临很大的压力,误诊和漏诊率也会增加。同时,因为个体差异,不同放射科医生对X光片审阅结果也存在差异。科研医疗机构希望能利用大数据与人工智能的相关技术来辅助放射科医生进行医学图像识别,提高医学影像数据识别的准确率,减轻放射科医生的压力,以达到疾病早发现、早治疗的目的。本课题在云平台下利用大数据技术对肺部X光影像数据进行分布式存储,利用深度学习技术从大量的肺部X光图像中进行自动地特征提取。对比了AlexNet、MobileNets、VGG16神经网络模型对肺部X光图像识别的准确率,选取分析效果较好的VGG16网络模型进行两次算法的改进,分别将改进后的算法命名为VGG-X和VGG-X1,VGG-X网络模型将VGG16网络中的标准卷积替换为了深度可分离卷积,VGG-X1网络模型则是在VGG-X网络的池化层之后加入了BN层。将改进后的网络模型用于对实变、肺水肿、积液、肺气肿、纤维化、疝、渗透、肿块、肺炎、正常10个类别进行识别。经过实验测试,改进后的神经网络模型在对常见肺部症状进行识别时达到了85%以上的平均准确率,相较于VGG16,提升了对常见肺部症状识别的准确率,而且改进后的网络模型的参数量低于VGG16,缩短了需要花费的时间。此外,利用大数据技术对肺部X光图像数据进行存储,提高了整个识别系统的可扩展性,保证了数据存储的安全性。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
秦嘉奇[6]（2019）在《基于CNN的场景图像分类与弱光图像增强研究》一文中研究指出图像中含有大量的信息,是人类感知世界直接且高效的信息来源,是人类表达信息的重要载体和传递信息的重要媒介。随着硬件设备以及计算机网络技术的迅速发展,数字图像数量呈现指数式的增长,使用计算机处理大量的数字图像完成相关计算机视觉任务成为必行的趋势。在众多计算机视觉任务解决方法和工具中,卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)作为优良的图像特征提取器,已经广泛运用到图像分类、目标识别等领域,并取得了很好的效果。但由于CNN需要大量的图像来支持训练,其收敛速度、过拟合现象的存在都限制了其性能的发挥,在某些特定场景下以及具体应用中,仍需要对CNN结构进行优化以取得更好的效果。本文在对现有文献的研究基础下,对基于卷积神经网络的场景图像分类以及低照度图像增强两个问题进行研究。主要研究内容包括:(1)针对现有基于卷积神经网络的场景识别算法无法处理目标场景图像是多光谱图像的问题,本文提出一种基于多路卷积神经网络的多光谱场景识别方法。利用改进的CNN结构综合多个光谱上的信息,结合预训练方法,有效提升了场景的分类精度。(2)针对一般CNN使用池化层对特征进行降维操作,造成信息损失,影响网络表达能力的问题,提出参数池化层(Parameterized Pooling Layer)替代一般CNN中的池化层。参数池化层在仅仅增加了少量网络参数的情况下,最大可能的保留了卷积神经网络中希望被保留下来的特征,提高了网络性能。同时,由于增加了池化层前向传播的信息,从而影响了反向传播算法中权值的更新,网络更加易于收敛且收敛速度更快。(3)提出一种基于去光照影响的低照度图像增强方法,利用卷积神经网络从低照度图像训练集中学习Retinex理论中需要估计的参数,实现端到端的低照度图像增强。通过模拟数据实验以及真实低照度图像增强实验证明,本文提出的DIENet(De-illumination Effect Net)网络模型有效地提高了图像整体亮度和对比度,较一些经典算法以及其他基于CNN的方法在结构相似度和峰值信噪比上均有所提高。(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2019-05-29）
苏冰山,陈继光,陈雨[7]（2019）在《基于联合特征的X光图像违禁品分类方法》一文中研究指出近年来X光图像检测违禁品的应用日益广泛,使用计算机辅助人工对违禁品进行检测和分类的方法进入人们的视野。本文提出一种新的民航违禁品X光图像分类方法。首先文中对X光图像进行Contourlet变换,然后提取Contourlet变换后图像的共生矩阵特征和Tamura纹理特征;同时,直接从X光图像提取直方图特征。最后将共生矩阵特征、Tamura纹理特征、直方图特征叁种特征的特征向量串联起来得到联合特征向量,依据联合特征向量对违禁品图像分类。实验结果证明,基于联合特征分类的结果优于单个特征的分类结果。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年05期）
王颖,李锋[8]（2019）在《基于改进透视变换的结构光图像校正》一文中研究指出由于光栅投影叁维结构光成像系统和相机、投影仪、投射面叁者位姿角度的原因,会导致相机获取的结构光图像发生透视而不再为正视图,对后期结构光相位的误差补偿等处理带来较大影响。对于发生了透视变换的图像,透视变换解决了一般仿射变换不能改变图像内部点相对位置的缺陷。文章根据投影仪与相机的成像原理,改进透视变换的方法,提出梯度方向亚像素边缘拟合方法来确定透视变换矩阵,以实现结构光图像的校正。文章采用Matlab实验平台进行仿真实验,结果表明,该方法可行性高,简单易行,稳定性好。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年05期）
郑红波,石豪,杜轶诚,张美玉,秦绪佳[9]（2019）在《光照不均匀的结构光图像的条纹快速提取方法》一文中研究指出结构光图像的条纹提取易受不均匀光照的影响,而提取的条纹精度是后续叁维重建精确与否的重要前提,因此,如何消除不均匀光照的影响,准确提取结构光图像的条纹是本文研究的目标。文中提出了一种结合高斯滤波和均值滤波的处理算法,适用于光照不均匀的结构光图像的条纹提取。该算法既可以有效地消除不均匀光照对图像的影响,又保留了原始图像的特征信息,取得了良好的实验效果。为了加速滤波处理过程,文中使用可分离滤波器对算法进行改进,降低了计算复杂度,又使用基于GPU并行计算的CUDA技术对算法进行加速,使处理速度得到较大的提高。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年05期）
黄元麒[10]（2019）在《基于X光图像的钢丝绳芯输送带接头抽动检测算法研究》一文中研究指出钢丝绳芯输送带广泛应用于煤炭、矿山、冶金、电力、化工等领域。一条长距离的钢丝绳芯输送带是由多条输送带用特殊的硫化工艺连接而成,其中钢丝绳芯输送带的接头是整条输送带抗拉强度较低的部位,容易发生接头抽动故障。如果不及时检测接头抽动情况,将会造成严重的断带事故。因此,准确、高效地检测接头抽动可预防事故发生。本文对钢丝绳芯输送带接头抽动故障检测算法进行了研究,主要包括以下工作:首先,对图像增强算法、图像滤波算法与图像分割算法叁部分进行了深入理论研究。在理论基础上,针对X光高速探测器采集到的钢丝绳芯输送带X光图像特点,对图像进行了相关预处理。其次,根据钢丝绳芯输送带X光图像的特点,设计了一种基于形态学的钢丝绳芯输送带接头图像筛选算法。利用形态学提取每张图像中的接头区域并通过计算此区域面积是否为0来判断每张图片中是否含有接头信息,从而实现了对含接头信息的钢丝绳芯输送带图像的筛选。然后在接头图像筛选的基础上,设计了含接头信息的钢丝绳芯输送带图像的拼接算法。通过实验表明,该接头图像筛选以及拼接算法具有较高准确率。最后,针对恶劣工况环境下获取的钢丝绳芯输送带X光图像,设计了一种基于Blob分析的接头抽动检测算法。利用Blob分析法,首先实现了对钢丝绳芯输送带接头X光图像中各接头分层区域的最小外接矩形以及各层接头空档区域的提取,并根据最小外接矩形以及接头空档区域信息分别获取上下拟合直线以及各接头空档区域重心;接着在提取信息的基础上,设计了接头抽动距离和整体伸长量的计算算法以及接头抽动质量评估方法。最后对此算法进行了实验测试,实验证明,该算法可精确检测接头抽动故障,为输送带安全运行提供了保障。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
光图像论文开题报告
（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：
多年留学经历积淀下技术的成熟朱总告诉,自2014年回国,并将有光图像做到今天的地步,之前的留学经历给予了他很大的帮助。据了解,朱总从80年代便已到美国开始了留学之旅,主攻方向就是如今的视觉导航相关的基础研究,毕业后一直在美国从事这方面基础研究的工作,直到博士后毕业也未曾改变,期间
（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。
光图像论文参考文献
[1].马源,陈茂荣,计效园,周建新.基于阈值分割的钛合金铸件X光图像缺陷检测[C].2019中国铸造活动周论文集.2019
[2].孙富奇.有光图像:看前方,有光在指引前行——专访深圳市有光图像科技有限公司总经理朱积祥[J].中国储运.2019
[3].殷列栋,郭培林,陈金水,卢建刚.基于FRCNN-PCA模型的轮胎X光图像瑕疵识别[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[4].陈梦焱,李少远,高岳.流水线轮胎X光图像的大分辨率缺陷识别[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[5].周进凡.基于大数据的肺部X光图像的分析与研究方法[D].贵州大学.2019
[6].秦嘉奇.基于CNN的场景图像分类与弱光图像增强研究[D].桂林电子科技大学.2019
[7].苏冰山,陈继光,陈雨.基于联合特征的X光图像违禁品分类方法[J].数字技术与应用.2019
[8].王颖,李锋.基于改进透视变换的结构光图像校正[J].计算机与数字工程.2019
[9].郑红波,石豪,杜轶诚,张美玉,秦绪佳.光照不均匀的结构光图像的条纹快速提取方法[J].计算机科学.2019
[10].黄元麒.基于X光图像的钢丝绳芯输送带接头抽动检测算法研究[D].中国矿业大学.2019