數字圖像處理的案例
數字圖像處理技術的研究現狀及其發展方向
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數字圖像處理中的顏色空間及其轉換研究
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數字信號處理 第一章 離散時間信號和系統（2）
也指把模擬信號轉成數字信號的過程。在數字圖像處理領域中，定義為圖像空間坐標的數字化操作。
每秒鐘的采樣樣本數叫做采樣頻率。采樣是將時間上、幅值上都連續的模擬信號，在采樣脈沖的作用，轉換成時間上離散（時間上有固定間隔）、但幅值上仍連續的離散模擬信號。所以采樣又稱為信號的離散化過程。
在數字信號處理領域中，采樣定理是連續時間信號（通常稱為“模擬信號”）和離散時間信號（通常稱為“數字信號”）之間的基本橋梁。該定理說明采樣頻率與信號頻譜之間的關系，是連續信號離散化的基本依據。 它為采樣率建立了一個足夠的條件，該采樣率允許離散采樣序列從有限帶寬的連續時間信號中捕獲所有信息。后面我們會重點講解這個采樣定理。
來源：matlab仿真工匠
展開 基于matlab機器學習圖像處理的傳統模擬儀表數字讀取系統
圖像處理技術的進步：圖像處理技術的發展為自動化捕獲儀表影像和精確定位指針位置提供了技術支持，有助于實現讀數自動化。提高效率與準確性：自動化的圖像處理技術可以顯著提升數據收集的速度和精確度，減少人為誤差。降低安全風險：通過減少人工干預，自動化讀數系統降低了因人工操作可能引發的安全風險。應用領域的廣泛性：該技術在電力、石油化工、城市管理和環境監測等多個領域具有廣泛的應用前景。推動技術發展：將深度學習等人工智能技術應用于示數讀取，可以顯著提升圖像識別的自動化和準確度。物聯網技術的結合：隨著物聯網技術的發展，結合圖像處理技術可以實現更加智能和靈活的數據采集與分析系統。
綜上所述，本研究旨在設計并實現一種基于圖像處理的模擬儀表示數讀取系統，以應對傳統人工讀數方式的不足，并利用現代技術推動工業自動化和智能化的進一步發展。
圖1 基于機器學習圖像處理的傳統模擬儀表數字讀取系統
指針提取算法
指針提取算法是本研究的核心部分之一，其設計詳細步驟如下：
圖2 儀表指針提取方法流程
圖像預處理：
RGB灰度化：將彩色圖像轉換為灰度圖像，通過特定的加權求和方法（如使用0.299R + 0.578G + 0.114B）來保留圖像的亮度信息，簡化后續處理。
圖像濾波：結合高斯濾波和中值濾波來去除圖像中的高斯噪聲和椒鹽噪聲，保留圖像特征的同時減少噪聲干擾。
邊緣檢測：
用Canny邊緣檢測算法來識別圖像中的邊緣點，該算法通過多階段處理，包括梯度計算、非極大值抑制和雙閾值邊緣連接，以準確提取圖像中的邊緣特征。
展開 
圖像處理獲得氣泡直徑
測量氣泡直徑的方法主要有兩種，一種是侵入式測量，例如毛細管吸力探針測量技術、電導探針測量技術、光纖探頭測量技術，金屬網感應器測量技術；另一種是非侵入式測量，例如相位多普勒測速技術、干涉粒子成像測量技術、數字圖像分析測量技術。
侵入式測量技術會干擾液相的流動，因此通常會選用非侵入式測量技術測量氣泡直徑，而在所有非侵入式測量技術中，數字圖像處理技術能處理非規則的氣泡直徑。
Bubble Diameter
那么，采集到氣泡圖像后，如何推算氣泡尺寸呢？今天，小編介紹一種方便實用的氣泡尺寸測量方法，即運用matlab獲得氣泡當量直徑。
Matlab獲得氣泡當量直徑的方法主要是將氣泡圖像轉化成相應的矩陣，計算出氣泡所覆蓋的像素面積。
展開 圖像處理芯片潛力無限 ，中國表現如何？
在了解視頻處理之前，我們需要了解圖像的基本組成：像素（pixel），即“畫像元素”。每個像素就是真實圖像的一個取樣點，而照片就是這一個個取樣點的集合，單位面積內的像素越多代表分辨率越高，所顯示的圖片就會接近于真實物體。
我們平時說的百萬像素（Mega Pixels，縮寫為MP）是指有“一百萬個像素”，通常用于表達相機的分辨率。例如，我們說一個攝像頭有1200萬像素分辨率，拍攝出的最高像素圖片一行大約4000個像素，一列大約3000個像素，合計約為4000×3000=12,000 ,000 像素,即12MP。現在主流電視一般支持1080P片源。
攝像的過程實際就是把光信號轉換為電信號的過程。在數字攝像的過程中，外面的光通過透鏡打到傳感器芯片，傳感器芯片把圖像分解成百上千萬個像素，傳感器測量每個像素的色彩與亮度，并把它轉化為數字信號作為代號，例如“010101010……”。這樣，實際圖像就變成一系列數字的集合。由于原始圖片尺寸通常很大，為了傳輸方便，視頻處理芯片再對其繼續進行壓縮編碼等處理，以方便傳輸儲存等。
攝像處理流程:
1. 鏡頭：匯聚外界景物發出的光線。
2. 傳感器芯片：傳感器芯片把外屆圖像分解成百上千萬個像素，并轉化為電信號，并傳給模擬數字轉換器，轉換成數字信號。
3. 視頻處理芯片：接受傳感器傳送的數字信號，對其進一步處理，比如壓縮編碼等。
所以，傳感器芯片（光信號轉為電信號）與視頻處理芯片（主要處理數字信號）是圖像處理最重要的兩種電子元器件。
展開 數字圖像相關（DIC）與粒子圖像測速（PIV）到底有什么區別
先發個下一篇文章的標題，內容將花大篇幅全面描述兩者之間的區別，將在近期更新。
數字圖像相關（DIC）程序 ￥400000000
2022/1/12，更新了曲面擬合法，且默認使用曲面擬合法，計算效率會高很多，至此，基礎版將不再更新，升級版中會將前后處理升級、ICGN算法加進去后公開。
注意：基礎版中部分代碼是p文件
2023/3/14最近在擠時間升級
2023/3/19不再提供p代碼了，全部都是可編輯的m文件
2023/4/11 不要在這里購買了，全部代碼挪到視頻課程里面了數字圖像相關DIC程序講解視頻教程_培訓課程 - 技術鄰 (jishulink.com)，已經在這里購買了的，可以去視頻課程觀看視頻（視頻已全部免費觀看）。
展開 數字圖像相關 DIC
VIC-3D 9
數字圖像相關技術DIC | 位移分析
上一次對圖形數字相關技術（DIC）進行了介紹，今天DIC的內容是追蹤物體表面的位移分析。和上次不同的是，這次的位移分析將使用Matlab DIC code。在Matlab中輸入Digital Image Correlation and Tracking可下載用于分析的Matlab DIC code。下面將介紹分析過程。
01
創建分析文件夾
將DIC文件夾路徑輸入Matlab后，輸入filelist_generator。
選擇Automattically。
選擇第一張圖片進行圖片處理。
02
創建用于目標追蹤的grid
輸入grid_generator。
選擇合適的grid形狀進行網格劃分，以長方形試件為例，選擇rectangular進行劃分。
劃分好網格后，進行像素大小的選擇，默認為50x50 pixel, 最好是選擇19x29這樣的規范pixel進行處理。
確定了像素大小后，紅色的grid就會自動生成，繼續點擊END，就可進行下一步的分析。
03
運行處理
輸入automate_image，Matlab會自動進行批次處理，完成所要分析的圖片。
04
全景位移
對試驗中手動繪制的追蹤點的位移進行追蹤處理。
展開 ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(二)圖像映射
上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構
https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726
本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS中數字化重建技術的第二種方法——基于ABAQUS背景網格的圖像映射方法。混凝土圖像前處理部分與第一種方案一致，這里不多做贅述，將處理完成的混凝土圖像通過ABAQUS Image To Part 2D插件進行導入，導入時縮放比例參數（Scaling）設置為0.3，可將分辨率為500×500 px的圖像建立尺寸為150×150 mm的試件模型（0.3 = 150/500）。模型建立后采用EasyCDP Mortar&ITZ插件設置混凝土損傷塑性材料參數，本案例不考慮骨料的損傷破壞。
設置分析步、載荷后建立作業，并在提交作業前采用ABAQUS CDED插件設置混凝土開裂。
提交作業完成模擬分析。
展開 
DSP和FPGA在汽車電子中的廣泛應用
DSP和FPGA的處理速度對語音信號處理應用系統的復雜性和性能起著決定性作用，高速DSP和FPGA的實現可實現聲道自適應和聲域自適應等現代語音處理和識別技術。從理論上講，DSP和FPGA處理速度越快，汽車語音處理和識別產品的應用性能就越好。
隨著應用日益多樣化， DSP和FPGA演變成不再是一塊獨立的芯片，而變成了構件內核。這使得設計師能選擇合適的內核和專用邏輯“膠結”在一起形成專用DSP和FPGA方案，以滿足信號處理的需要。目前，還出現把DSP核和ASIC微控制器集成在一起的芯片。汽車電子系統使用通用DSP和FPGA來實現語音合成，糾錯編碼。而語音合成、語音壓縮與編碼是DSP最早和最廣泛的應用，矢量編碼器用于將語音信號壓縮到有限帶寬的信道中。
3.2 基于DSP和FPGA的車用圖像信號處理
數字圖像處理與分析技術已是一門較為成熟的二維信號處理技術， 現已被廣泛應用于通信、生物醫學、工業檢測和軍事等各個方面，當然在汽車電子中也將涉及到大量的圖像處理處理。汽車電子中的圖像處理主要包括運動圖像處理和靜止圖像處理。目前，很多行業的汽車都已經開通了全球定位系統(GPS)。車載GPS系統除了傳送自己的位置坐標信息，還需傳送自己所處環境的圖像信息，例如救護傷員的現場圖景、緊急救災現場圖像等。同時，各個交通路口的流量監控圖像要傳回交通指揮中心，也需要進行圖像信號的處理。對于這種汽車運動圖像，主要特點是：第一，多速率壓縮。由于無線信道的時變特性，系統的有效帶寬、傳輸方式和數據速率往往會不斷的變化;相應地，需要采用多速率壓縮方式，靈活地適應信道帶寬的這種變化。第二，壓縮比例大。比如NTSC電視圖像的數據量約為167Mb/s，要將其壓縮200至6000倍左右，才能適應傳輸帶寬的要求。第三，運動圖像的運動補償。運動圖像由于它本身的相對運動，會有多普勒頻移問題。
展開 基于數字圖像相關方法的復合材料層間剪切性能研究
基于數字圖像相關方法的復合材料層間剪切性能研究
基于CTA斷層圖像直腸及周圍結構數字模型的重建及三維可視化研究
目的尋求基于ＣＴＡ斷層圖像重建直腸及周圍結構數字模型及三維可視化的方法。方法基于空氣灌腸造影及 ＣＴＡ血管造影技術，６４排螺旋ＣＴ對胸１２至股骨中上部分沿橫斷面在動脈期及靜脈期連續跟蹤掃描。Ｍｉｍｉｃｓ軟件基 于８５６層Ｄｉｃｏｍ ３．０標準ＣＴ連續斷層二維圖像，分別對直腸及周圍結構等各種組織進行三維重建。結果建立直腸及 周圍結構三維數字模型。結論薄層ＣＴ掃描技術和Ｄｉｃｏｍ ３．０標準的應用使數字模型的建立更為精確，空氣灌腸造 影及ＣＴＡ血管造影技術方便建立腸管及血管結構，Ｍｉｍｉｃｓ軟件基于ＣＴ掃描圖像建立人體各種結構更為方便，獲得數 字模型可為解剖教學、手術培訓提供醫療教學平臺
基于CTA斷層圖像直腸及周圍結構數字模型的重建及三維可視化研究.pdf
展開 Mimics三維圖像處理軟件
Mimics是運行在Windows NT/95/98環境下的高度集成的三維圖像處理軟件，它能在幾分鐘內將CT或者MRI數據轉換成
三維CAD或快速成型所需的模型文件。
輸入圖像——自動格式識別
Mimics能夠輸入多種數據格式，諸如Philips、GE、Hitachi、Picrer、Siemens、Toshiba、Elscint、SMS…等，并
提供了自定義輸入的工具，Mimics可直接訪問由這些系統產生的光盤數據，Mimics自動對數據格式進行檢測，并轉換成
自身的文件格式，將一組圖像存儲在相應的項目組里。
圖像處理——得到最佳結果的有力工具
Mimics提供了多種工具，供您去增強由CT或MRI掃描產生的圖像數據的質量。Windowing（窗口）技術可增強圖像對
比度，Thresholding（閾值）技術和3D Region Growing（三維區域增長）技術可進行全自動選擇。編輯工具能讓您在掃
描圖像的每層進行畫線或擦除操作。同時可在自定義區域中進行局部閾值化操作。編輯工具讓您可對三維模型進行全面
控制。為了便于圖像處理，Mimics能夠顯示三個獨立的窗口，其中一個窗口顯示原始掃描數據，另外兩個窗口顯示兩個
正交平面上的重構視圖。每個視圖的切片能實時移到您所希望的任何位置。
三維重構——快速計算和全真的旋轉
在圖像處理過程結束后，Mimics用您設定的圖像分辨率和過濾器對選定的區域計算三維模型。重構的結果可在任何
一個窗口內顯示，您能隨意旋轉這些模型并能夠將其設置為全透明或者深度渲染。
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