基于NSCT的瓶口圖像處理技術研究與應用.pdf

1、數(shù)字圖像是信息時代人們獲取信息的最主要和重要的途徑之一，因此對圖像處理技術的研究和應用就頗具意義和價值，也一直是國內(nèi)外專家和學者的重要研究方向。
　　NSCT具有完全的平移不變性、多尺度和多方向等特征，是較小波和Contourlet變換更優(yōu)越的圖像表示方法。NSCT在2005年才被提出，已迅速被許多學者應用在圖像去噪、圖像增強和邊緣檢測等方面，并取得了較好的效果。鑒于目前白酒瓶檢測技術中的圖像處理研究頗少，本文就基于機器視覺的白酒

2、瓶瓶口圖像處理技術進行了研究和實驗，著重研究瓶口圖像處理的方法，以達到自動檢測瓶口的目的，而圖像處理所涉及的關鍵技術則為研究的重點。
　　本文首先對圖像處理的內(nèi)容和方法進行了簡單介紹，重點研究了特征提取相關的理論、算法和技術，主要進行了基于小波變換和NSCT的圖像處理的研究與實驗。在對Gabor變換，小波包變換、NSCT等進行研究和實驗之后，利用NSCT方法實驗了對紋理圖像進行特征提取并達到檢索目的的新方法。
　　為實現(xiàn)瓶口

3、自動檢測，本文提出并且實驗了對白酒瓶瓶口圖像進行適當分割、特征提取并達到檢測優(yōu)劣目的的新方法，并利用VC編程實現(xiàn)了瓶口圖像自動檢測功能。具體方案是首先對原圖像使用Hough變換檢測圓心位置，然后根據(jù)瓶口的內(nèi)外圓半徑將瓶口圖像從整個圖像中分割出來，再分割成面積相等方向一致的若干個子圖像。將每個子圖像利用NSCT提取特征值，再求出特征值的均值和方差作為子圖像特征向量，然后求出無損子圖像的特征向量的均值作為標準值，根據(jù)每個子圖像特征向量與標準