图像增强技术在印刷品质量检测上的应用研究

发布时间：2017-10-16 06:36

  本文关键词：图像增强技术在印刷品质量检测上的应用研究

  更多相关文章： 印刷品图像噪声 小波变换 高斯-中值混合算法 Ratio-Stretch算法 PSNR峰值信噪比

【摘要】：本文分析了当今社会印刷生产技术和相关印刷品质量检测技术的发展,重点研究图像增强技术在印刷品质量检测系统中的应用。随着数字印刷的不断发展,生产中已经实现了自动化和高速化,传统的检验方法已经很难满足目前人们对印品质量的要求,全画面印刷质量检测系统应运而生,越来越多的引起业内外人士的关注。提高检测效率,这不仅仅是印刷行业不懈努力追求的结果,更是印刷行业面临快速发展的挑战之一。该系统通过线阵CCD采集图像,其中不可避免的会引入一些噪声,噪声对图像的读入、收集、处理以及对输出结果都有很重要的影响,因此去噪已经成为-个不可忽视的环节,同时也是图像处理领域研究的一个重点。本文在大量实验的基础上,总结出在该系统中常见的一些图像噪声类型和特点,并分析了其产生的原因和解决办法。常见的噪声有高斯噪声和脉冲噪声,基于本系统的高速要求和精度要求,木文分别用哈尔小波变换和高斯-中值混合算法来处理这两种噪声。经过实验分析,这两种算法在该系统中可以完全胜任去噪任务。在快速印刷生产线上,系统采集到的图像的对比度和亮度通常都不是理想状态,这对后期的图像识别和处理都带来了一定的困难。这不仅仅是CCD本身硬件的问题,更重要的是周边生产环境所致。因此,调整图像的对比度和亮度也是本文的一大重点研究方向。Ratio Stretch算法有良好的数学理论模型,公式简炼,算法不冗杂,不仅能在速度上达到系统的高要求,在精度上出能很好的达到调整图像对比度的效果,处理后的图像完全不失真。Gamma矫止是非常有效的一种调整图像亮度的算法,通过实验对比得出结果,Gamma算法成功实现调整图像亮度以达到预期要求的目标。在研究了图像去噪和调整图像对比度以及亮度算法的过程中,通过Microsoft Visual C++对每个算法和模块进行编程实现,通过Matlab图像处理软件来进行图像质量评价的判定和分析。结果表明,所提出的图像增强,图像预处理模块,可以实现对印刷质量检测系统的影响,具有良好的实时性和应用程序类型。
【关键词】：印刷品图像噪声 小波变换 高斯-中值混合算法 Ratio-Stretch算法 PSNR峰值信噪比
【学位授予单位】：天津科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TS807;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-24
• 1.1 课题研究背景及意义8-9
• 1.1.1 课题背景8-9
• 1.1.2 课题意义9
• 1.2 课题理论基础9-20
• 1.2.1 机器视觉理论基础9-11
• 1.2.2 机器视觉在印刷质量检测中的应用11-14
• 1.2.3 数字图像处理与分析14-17
• 1.2.4 图像增强技术在印刷质量检测中的应用17-20
• 1.3 印刷品质量检测技术在国内外研究现状20-24
• 1.3.1 国内研究现状20-21
• 1.3.2 国外研究现状21-24
• 2 材料与方法24-51
• 2.1 印刷品质量检测系统中的图像增强模块24-34
• 2.1.1 硬件部分24-33
• 2.1.2 软件部分33-34
• 2.2 图像去噪34-42
• 2.2.1 噪声的产生和种类34-35
• 2.2.2 噪声抑制措施35-42
• 2.3 图像对比度和亮度增强42-47
• 2.3.1 灰度图像的亮度增强43-45
• 2.3.2 灰度图像的对比度增强45-47
• 2.4 程序设计与实现47-51
• 2.4.1 软件开发工具47-48
• 2.4.2 界面设计48-50
• 2.4.3 功能实现50-51
• 3 结果与讨论51-63
• 3.1 图像去噪算法精度52-57
• 3.1.1 高斯-中值混合算法精度52-55
• 3.1.2 小波变换算法精度55-57
• 3.2 图像亮度算法精度57-60
• 3.3 图像对比度算法精度60-61
• 3.4 结果分析讨论61-63
• 4 结论63-65
• 4.1 结论63
• 4.2 创新点63-65
• 5 展望65-66
• 6 参考文献66-71
• 7 攻读硕士学位期间发表论文情况71-72
• 8 致谢72-73
• 附录73-89

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本文编号：1041171