当前位置:   article > 正文

如何用matlab求出覆冰图像像素点,数字图像处理实验题目要求

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。代码

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。

27dc2c77e80cbf7fdf9e40be892efb2e.png

a7e6ac07654a0e0c8343efb69ec1ee68.png

f23d2640fdc0f8239d6f73dce9a8f89e.png

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。

6a946c453300d9386c8e32568bb266c2.png

2b939fdeab52f1b677d6284905a18e37.png

6ee5472bad94ed7d0bcb05ef53556174.png

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。

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/Gausst松鼠会/article/detail/67092
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号