本文關(guān)鍵詞：圖像增強技術(shù)在印刷品質(zhì)量檢測上的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 印刷品圖像噪聲 小波變換 高斯-中值混合算法 Ratio-Stretch算法 PSNR峰值信噪比

【摘要】：本文分析了當(dāng)今社會印刷生產(chǎn)技術(shù)和相關(guān)印刷品質(zhì)量檢測技術(shù)的發(fā)展,重點研究圖像增強技術(shù)在印刷品質(zhì)量檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用。隨著數(shù)字印刷的不斷發(fā)展,生產(chǎn)中已經(jīng)實現(xiàn)了自動化和高速化,傳統(tǒng)的檢驗方法已經(jīng)很難滿足目前人們對印品質(zhì)量的要求,全畫面印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)應(yīng)運而生,越來越多的引起業(yè)內(nèi)外人士的關(guān)注。提高檢測效率,這不僅僅是印刷行業(yè)不懈努力追求的結(jié)果,更是印刷行業(yè)面臨快速發(fā)展的挑戰(zhàn)之一。該系統(tǒng)通過線陣CCD采集圖像,其中不可避免的會引入一些噪聲,噪聲對圖像的讀入、收集、處理以及對輸出結(jié)果都有很重要的影響,因此去噪已經(jīng)成為-個不可忽視的環(huán)節(jié),同時也是圖像處理領(lǐng)域研究的一個重點。本文在大量實驗的基礎(chǔ)上,總結(jié)出在該系統(tǒng)中常見的一些圖像噪聲類型和特點,并分析了其產(chǎn)生的原因和解決辦法。常見的噪聲有高斯噪聲和脈沖噪聲,基于本系統(tǒng)的高速要求和精度要求,木文分別用哈爾小波變換和高斯-中值混合算法來處理這兩種噪聲。經(jīng)過實驗分析,這兩種算法在該系統(tǒng)中可以完全勝任去噪任務(wù)。在快速印刷生產(chǎn)線上,系統(tǒng)采集到的圖像的對比度和亮度通常都不是理想狀態(tài),這對后期的圖像識別和處理都帶來了一定的困難。這不僅僅是CCD本身硬件的問題,更重要的是周邊生產(chǎn)環(huán)境所致。因此,調(diào)整圖像的對比度和亮度也是本文的一大重點研究方向。Ratio Stretch算法有良好的數(shù)學(xué)理論模型,公式簡煉,算法不冗雜,不僅能在速度上達到系統(tǒng)的高要求,在精度上出能很好的達到調(diào)整圖像對比度的效果,處理后的圖像完全不失真。Gamma矯止是非常有效的一種調(diào)整圖像亮度的算法,通過實驗對比得出結(jié)果,Gamma算法成功實現(xiàn)調(diào)整圖像亮度以達到預(yù)期要求的目標(biāo)。在研究了圖像去噪和調(diào)整圖像對比度以及亮度算法的過程中,通過Microsoft Visual C++對每個算法和模塊進行編程實現(xiàn),通過Matlab圖像處理軟件來進行圖像質(zhì)量評價的判定和分析。結(jié)果表明,所提出的圖像增強,圖像預(yù)處理模塊,可以實現(xiàn)對印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)的影響,具有良好的實時性和應(yīng)用程序類型。
【關(guān)鍵詞】：印刷品圖像噪聲 小波變換 高斯-中值混合算法 Ratio-Stretch算法 PSNR峰值信噪比
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TS807;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-24
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.1.1 課題背景8-9
• 1.1.2 課題意義9
• 1.2 課題理論基礎(chǔ)9-20
• 1.2.1 機器視覺理論基礎(chǔ)9-11
• 1.2.2 機器視覺在印刷質(zhì)量檢測中的應(yīng)用11-14
• 1.2.3 數(shù)字圖像處理與分析14-17
• 1.2.4 圖像增強技術(shù)在印刷質(zhì)量檢測中的應(yīng)用17-20
• 1.3 印刷品質(zhì)量檢測技術(shù)在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-24
• 1.3.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3.2 國外研究現(xiàn)狀21-24
• 2 材料與方法24-51
• 2.1 印刷品質(zhì)量檢測系統(tǒng)中的圖像增強模塊24-34
• 2.1.1 硬件部分24-33
• 2.1.2 軟件部分33-34
• 2.2 圖像去噪34-42
• 2.2.1 噪聲的產(chǎn)生和種類34-35
• 2.2.2 噪聲抑制措施35-42
• 2.3 圖像對比度和亮度增強42-47
• 2.3.1 灰度圖像的亮度增強43-45
• 2.3.2 灰度圖像的對比度增強45-47
• 2.4 程序設(shè)計與實現(xiàn)47-51
• 2.4.1 軟件開發(fā)工具47-48
• 2.4.2 界面設(shè)計48-50
• 2.4.3 功能實現(xiàn)50-51
• 3 結(jié)果與討論51-63
• 3.1 圖像去噪算法精度52-57
• 3.1.1 高斯-中值混合算法精度52-55
• 3.1.2 小波變換算法精度55-57
• 3.2 圖像亮度算法精度57-60
• 3.3 圖像對比度算法精度60-61
• 3.4 結(jié)果分析討論61-63
• 4 結(jié)論63-65
• 4.1 結(jié)論63
• 4.2 創(chuàng)新點63-65
• 5 展望65-66
• 6 參考文獻66-71
• 7 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況71-72
• 8 致謝72-73
• 附錄73-89

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本文編號：1041171