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1、 待处理图片 参考最终效果图利用中值空间滤波去去除波形噪声要求:1 掌握空间滤波原理;2 了解中值空间滤波在实际中的应用;3 利用ALB实现对波形的中值滤波；4 改进算子，使图像达到标准对照图像效果。待处理图片 处理后图片基于Sobel算子完成对图像的搜索要求：5 掌握obel算子原理;6 对待检测图片进行预处理(灰度化、二值化)；7 对图像进行边缘提取;8 改进算子，使图像达到标准对照图像效果。在天空中检索飞机图像 检索到的图像（只给出一个，要求五架飞机全部找到)3基于目标、背景比例的灰度图像自动阈值选取法介绍:常用的分割方法有直方图双峰法,tsu法,最大商法等，虽然ts 法在某些情况下获得
2、的并不是最佳阈值,但其稳定性好、成功率高、速度快等特点,使其成为最常用的杂草图像阈值分割方法之一,但也有改进的方法。20 年付忠良对Otsu法的推广形式进行了非常详细的介绍，得出使用平均方差代替均值的选取方法与大津方法一样具有抗亮度变化和对比度变化的优点要求：(1) 对一组图像分别用人工阈值法、OSt、平均方差迭代法进行分割。(2) 认真比较各自的效果，总结出他们的优缺点。(3) 针对Osu法的不足之处，提出改进的方法。原图：32物体形状位置图像处理算法介绍：在科研与生产实践过程中, 对运动物体的形状与位置的测量常常有着很重要的意义。利用CD摄像头采集运动物体的图像, 通过对该图像进行图像处理
3、, 从而得到运动物体的形状与位置信息的方法是一种连续的非接触测量方法, 在生产实践过程中采集到的图像由于受各种外部因素的干扰, 所以做一些预处理是必要的。将待处理图像与背景图像相减,再做边缘增强 ,更突出目标图像。然后对图像进行阈值分割，寻找图像中的每个连通区域， 计算每个连通区域的点数，保留最大的一块, 其余的作为背景去掉。再进行边缘跟踪。就可以得到目标图像的位置形状。要求：显示每步处理后的图像。原图 处理后效果图 33根据所学过的图像处理方法，设计一套算法流程，来实现下图中染色体的统计与识别提示：由于图像有明显的噪声,部分染色体有断开和粘连的情况,选取合适的阈值把他们彼此分开是统计的关键。
4、要求：（1） 写出实现的思路流程。（2） 编程实现,并显示每一步的测试结果。原图:34手背静脉识别的图像处理算法提示:先对原始图像进行背景去除, 取得手背部分, 计算得到手背部分的质心G 和手背部分的面积S ， 再以质心 作为中心, 以手背部分面积 作为参考面积定义一个矩形,作为包含静脉信息的有效区域。要求:（1） 掌握基本的图像处理算法,了解手背静脉构造；（2） 对手背图像静脉信息的有效区域进行灰度化处理;（3） 对手背图像进行二值化处理；（4） 对手背图像静脉走势进行粗提取;（5） 对获得的静脉图像进行细化处理，去除毛刺。(6）显示每一步的效果图。最后实现的效果图应该比提供的效果图好或接近
5、。 原图 处理后的效果图35基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究提示：静止图像车牌识别系统有以下几部分组成：图像获取图像处理图像分割字符识别数据库管理。车牌区域提取是关键(提示:可以通过确定车牌上下边界和确定车牌左右边界来获取)。车牌字符的分割(提示:对于单行车牌,进行水平投影,其波谷极为字符分界区；如果按照对于单行车牌的分割方法得到的字符数为 ，即可判定为双行车牌。此时,只要在原车牌上方再扩成一个车牌区域即可,然后将上方区域视为一个单行车牌进行分割)。要求:、(1)语言不限，编程实现图像处理部分的效果。（2)显示每一步图像处理的结果。原图：36基于图像处理的自动报警系统主要内容:采用图像的
6、自动报警系统，通过对所监视场景的全景拍摄，从序列图像中将变化区域从背景中分割出来能够分离出运动的像素点和静止的像素点通过对检测到的运动像素点数来判断是否出现不希望的运动,并决定是否报警。要求：（1） 对原图像采用中值滤波进行图像平滑处理。（2） 对平滑后的图像进行二值化处理。选用的是阈值判定法（阈值分别为0、50、0)进行结果比较。（3） 利用Sobe算子进行边缘检测。（4） 利用背景相减法对运动目标进行检测该算法就是将待处理图像的灰度图与标准图像的灰度图的对应像素灰度值相减,完成对是否有人进入的监控。 原屋子图像 平滑后的图像 需要检测是否有人闯入的图像(a) 需要检测是否有人闯入的图像()
7、 帧与背景相见后的图像与(a)图对应 帧与背景相见后的图像与（）图对应3基于彩色阈值变换的香蕉彩色图像分割主要内容:利用香蕉和其它水果及其背景颜色在，G,分量上的差异进行识别，根据香蕉和其它水果在R,G，分量的二值化处理,获得特征提取的有效区域，然后提取特征，达到提取香蕉的目的。实验步骤：1) 分别截取图像中香蕉和其它水果的感兴趣区域,并将其转换为分量、分量、B分量的灰度图像对各个分量进行灰度值统计,得到灰度直方。2) 设定阈值对其进行二值化。3)特征提取。根据香蕉、草莓、奇异果的特征统计出各自的个数。原图片8基于图像处理的微小塑料齿轮轮廓优化主要内容:通过计算机视觉系统的构成、图像预处理、图
8、像分割和数字图像的像索连通性理论与技术的研究提出,微小塑料齿轮的二值图像噪声点去除及齿轮轮廓提取方法，用数学形态学方法提出轮廓的简化算法采用边缘滤波器对图像进行去噪处理。要求：1、 对图像进行二值化处理,确定阈值2、 采用obo边缘检测算法进行边缘提取齿轮的轮廓3、 分别统计出大齿轮和小齿轮上面齿的个数和每个齿轮上齿之间的角度。3基于MATLB的燃油喷雾图像处理方法主要内容：对雾图像进行分割和滤波处理，将多幅图像转换融合为一幅比较清楚的二值图像提取其轮廓图ATLAB程序来分析处理燃油喷雾图像。要求：)运用直方图均化函数histeq处理,使图像细节更加清楚,然后设置阈值。)对灰度图像进行LOG算
9、子滤波，进行边缘检测，提取边界点然后进行拟合。图片： 原图像 二值化后的图像 最终的图像基于数字图像处理的答题卡识别方法主要内容：利用基于Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜。对存在倾斜的图像进行旋转校正，最终实现答题卡的定位和检测。实验步骤:1、检测图像倾斜度及旋转校正Hoh变换检测图像中自线的倾角以及校正步骤如:1) 读取整幅图像,将彩色图像变为灰度图像2) 将图像变为二值图像。3) 对图像进行Hogh变换。4) 找到Hugh变换域空间的峰值。5) 判断找到的峰值所对应的是否为答题卡图像中的直线。、答题卡的识别找到答题卡中每一个选项的坐标，然后统计以该坐标为左顶点的矩形区域的灰度值总
10、和。如果这个值小于某个阈值,则判断该选项为黑，就是该选项已涂。实验图片：41利用图像处理技术检测粮仓害虫的研究内容:根据资料显示,全世界每年至少有5%的粮食被害虫糟踏。我国总存储粮食量约为4750亿kg,国库粮食损失约为0.2，已是十分惊人.因此许多科研人员致力于粮仓害虫的检测、识别和怎样有效地杀死害虫的研究,新的测虫、杀虫方法不断出现.在检测害虫方面，国内技术还比较落后。随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理及模式识别技术在害虫检测方面也得到一定程度的发展与应用。要求：找出粮食当中的害虫位置，并统计出害虫的个数。提示:、进行通常的滤波、去噪、增强预处理；采用基于图像直方图统计信息的阈值处理算
11、法对图像进行快速的二值化方法处理。42二维条码识别内容:在信息时代,信息流日益成为物流系统的重要组成部分,A(Autmatc ta are自动化数据采集）技术是信息采集和处理的关键技术,条码则是DC中使用最为广泛的一种二维条码是在传统的一维条码基础上发展起来的,传统的一维条码由于受信息容量的限制,必须依赖数据库.二维条码的信息密度高，信息容量大可以不依赖于数据库.传统的一维条码只有校验功能没有纠错能力二维条码具有错误校验和错误纠正功能，即使条码符号有污点、残缺也能被识出要求:1、对给出的倾斜条码进行校正和旋转;定位出图像上的条码;在条码中分割出单个码字符号图像;对分割出的单个码字符号进行识别。
12、图4利基于连通域分析的木头个数检测要求:利用连通域分析算法检测出图像中所有木头个数(未在图像中完全显示的木头不算)。连通域分析算法就是对当前像素点的连通域内其他像素进行判读,如果与当前像素相同则认为是同一目标。遍历整个图像则可以统计出图像内的所有目标。按照此想法完成木头个数的检测。试验图片：参考步骤：（1）利用图像分割将所有木头从背景中提取出来 （）对分割后的图像进行边缘检测，将边缘在图像中不封闭的木头滤除(3)对处理后的图像进行连通域分析 ()统计木头个数4 打靶环数检测要求： 通过对靶板图像进行识别,完成自动报靶的功能。每两个环之间的距离是已知的,靶心坐标也是已知的，判断出弹孔位置处在多少
13、环。除了对弹孔位置进行识别,而且还要统计出中靶的弹孔个数,以及中靶的平均成绩。原靶板图像和带弹孔靶板图像均为已知图像。 图a 图b参考步骤:（1） 检测出图中所有弹孔的位置,可采用背景建模的方法,或者霍夫变换。（2） 统计出弹孔的个数,可采用连通域分析算法。（3） 检测出每个弹孔的圆心,作为鉴别打靶的环数,可采用质心算法（4） 计算出弹孔圆心到靶心的距离，以此判断弹孔圆心处于几环的范围内（5） 统计所有弹孔环数，计算出平均环数 4 零件磨损程度检测要求:图1为零件无磨损的图片,图2中白色区域为磨损区域,两条红线距离为磨损宽度，两条蓝线之间的距离磨损深度,左侧绿线为零件轴线,右侧绿线为磨损位置，图为试验图片。要求在试验图片中求出磨损宽度，深度以及位置，其中零件轴线位置已知。 图1 图2图参考步骤:（1） 利用边缘检测算法确定零件磨损区域（2） 判断出磨损区域的边界范围,求出宽度与深度（3） 对磨损区域进行求质心,确定磨损位置。4钟表识别要求：对自己的手表拍照，完成识别出钟表显示时间的功能，要求识别出
