关键词： 图像处理   计算机断层扫描   稀疏角度   多方向总变分   图像重建  

摘要： 总变分最小化算法是一种广泛应用于处理计算机断层扫描（CT）重建时稀疏或带噪声的投影数据，从而实现高精度CT图像重建的方法。然而，传统的总变分正则化项存在各向同性和方向单一的问题，这限制了重建图像质量的提高。为了解决这一问题，提出了一种基于多方向总变分的稀疏角度CT图像重建算法，该方法引入了多个方向的信息，并对调节因子进行修正，从而更好地保护重建图像的结构特征。实验采用了Shepp-Logan体模型以及齿轮CT投影数据进行重建，以峰值信噪比、均方根误差和结构相似性作为重建图像质量评判标准，并与其他三种传统重建算法的结果进行了比较。实验结果表明，本文算法重建出的图像更接近原始图像，对于图像细节的还原也优于其他三种算法。

关键词： Faster R-CNN   目标检测   脑肿瘤   特征提取  

摘要： 针对脑肿瘤图像目标检测存在的困难提出一种改进的Faster R-CNN算法。为了克服背景复杂和目标较小的问题，设计一个结合VGG16和ResNet18的特征提取网络，以捕捉不同尺度下的肿瘤特征。对数据集进行了数据增强，调整了锚框尺寸，以增强模型对肿瘤大小变化的检测能力。通过在公开的脑肿瘤MRI数据集上与原始的Faster R-CNN模型进行对比，结果显示，该算法在检测平均精度方面有明显提升，表明改进的目标检测方法在提高脑肿瘤图像识别的准确性和可靠性方面具有较大优势。

关键词： 水下目标检测   轻量化网络   门控卷积   Transformer  

摘要： 针对水下目标检测算法图像特征处理困难、模型结构冗余以及参数量庞大等问题,提出一种基于轻量化门控卷积网络的实时Transformer水下目标检测方法。该方法首先基于门控思想构建卷积门控线性单元,动态调节特征的传递,并以此为基础提出门控通道交互模块,该模块通过完全解耦token mixer(词元混合器)和channel mixer(通道混合器),并针对token mixer部分引入结构重新参数化技术,极大降低了模型在推理过程中的计算成本。混合编码器针对门控骨干网络提取的3个特征分别进行尺度内信息交互和多尺度特征融合,实现浅层高频率信息和深层语义空间信息之间的高度融合。文中模型在多个不同模态数据集上进行了大量实验,实验结果显示,模型的mAP@0.5达到了0.849,整体参数量为23.3×10～6,检测帧率为136.8。该模型在保持优秀检测精度的同时,实现了较小的模型参数量和较高的检测速度,整体性能优于其他模型。结果表明,与一系列优秀的目标检测模型相比,文中模型具备较高的检测性能和高效的实时检测能力。

摘要： 随着工业智能化和数字化技术的迅猛发展，酒类生产行业逐步迈入智能制造的新时代。传统生产模式中存在的质量管控效率低下、监控手段滞后、人工成本高昂等问题，已成为制约行业发展的主要瓶颈。人工智能与计算机视觉技术的深度融合，为酒类生产线的智能化改造提供了全新解决方案。本文围绕酒类生产线的核心需求，提出了一种基于人工智能与计算机视觉的智能监控系统设计方案，全面分析了其架构、关键技术及实现路径。全球工业4.0浪潮的推动下，智能制造正成为酒类生产行业转型升级的重要方向。然而，酒类生产的复杂性、多样性以及精细化要求下，

关键词： 施工安全监管   施工特征遮挡   amodal特征补全   实例分割   计算机视觉  

摘要： 施工安全巡检易因视野遮挡导致特征缺失，出现危险误判情况。为提升施工风险识别效率，针对特征遮挡问题，以施工围栏检测为例，提出一种基于amodal补全技术的遮挡特征推理方法。首先，利用图像合成技术建立存在视野遮挡的围栏检测数据集。然后，结合YOLOv8实例分割和ASBU(amodal segmenter based on boundary uncertainty estimation)特征补全网络，推测围栏被遮挡部分的视觉特征。遮挡特征补全后的施工围栏可应用于闭合检测等多种施工安全监管任务。研究选择多个施工场地的围栏图像进行案例验证，可实现精准的围栏缺失特征补全(平均交并比mIoU>95.5%)。研究成果为施工场景的遮挡特征推理提供研究范式，有效提升了智能化施工安全监管效率。

关键词： 人工智能   卷积神经网络   图像处理   车牌识别  

摘要： 设计了一种基于卷积神经网络的车牌识别系统算法。该系统由图像预处理、车牌定位与切割、字符分割和字符识别等部分组成，通过运用漫水填充、仿射变换等技术实现较高的准确度和稳定的可靠性。整个算法搭建在Python环境中，使用OpenCV、TensorFlow、Tkinter等工具实现。该算法的核心是使用卷积神经网络进行车牌识别，通过训练卷积神经网络可以自动识别车牌上的字符，实现自动化管理的目标。还可以通过实时监控和数据分析，对交通指数、车辆流速、交通事故等进行监测和预警，从而进一步提高交通管理效率。研究结果表明，该系统具有广阔的应用前景和巨大的潜力，可有效提高交通管理效率，减少交通压力，实现智能交通的目标。

关键词： 游戏交互   YOLOv3   目标检测  

摘要： 本文对动漫游戏交互系统进行研究，设计了一种基于改进YOLOv3的动漫射击投影游戏交互系统。首先对整体游戏交互方案的整体框架进行设计，包括硬件、软件搭建，目标检测算法的选择等；然后确定设计的动漫射击投影游戏交互系统的关键是对玩具枪子弹位置定位，选择YOLOv3算法作为系统的目标检测算法，并对其进行改进；最后对改进后的YOLOv3算法和设计系统进行实验验证。验证结果表明：改进后的YOLOv3算法MAP值达到了0.836,相较于传统YOLOv3算法提高了0.077;每秒帧率达到了21帧/秒，比传统YOLOv3算法增加了8帧/秒；改进后的YOLOv3算法模型体积只有179 MB,较传统的模型体积减小了290 MB;可知改进后YOLOv3算法的目标检测性能和实时性能得到了明显提升，且减少了模型的参数量和计算量，提高了算法的检测速度。设计系统能够正常运行，满足最初设计所追求的操作简单、易于上手与携带等目的。

关键词： 相控阵超声   焊缝缺陷   智能测评   图像处理  

摘要： 本文阐述了管道焊缝相控阵超声检测图谱智能测评系统的设计与实现过程。该系统参照了中华人民共和国能源行业标准《承压设备无损检测第15部分：相控阵超声检测》[1]对管道焊缝相控阵超声检测缺陷评定和质量分级的具体要求，通过运用多种图像处理算法，实现了对管道焊缝缺陷的甄别、长度和高度的测量、方位的确定以及质量评级等功能。智能、准确、高效地实现相控阵超声检测图谱的测评，为管道焊缝的相控阵超声检测提供了有效的技术支持。

关键词： 图像处理   数字图像相关   光学测量   特征匹配   改进SIFT算法  

摘要： 针对数字图像相关法的初值影响图像亚像素求解精度和计算效率的问题，提出一种基于改进SIFT特征匹配的初值估计方法。通过SIFT算子检测特征点，使用高斯圆形窗口建立40维降维特征向量，并对窗口内像素点进行加权处理，提高算法匹配准确性；然后利用特征匹配对误匹配点进行筛选，获得图像变形前后点对坐标；最后采用基于RANSAC的初值估计方案，独立估计每个兴趣点的变形初值，并将估计初值代入反向合成高斯牛顿算法迭代求解亚像素位移。通过模拟散斑平移实验和聚氯乙烯(PVC)/热塑性聚氨酯(TPU)共混材料拉伸实验对算法性能进行分析。结果表明：当实验材料单轴拉伸一侧发生最大25%变形时，所提方法仍能有效获取稳定可靠的估计初值，兴趣点位移计算准确率可达99.9%以上，相较于传统特征匹配的初值估计方法在计算精度和效率方面都有更好的表现。

关键词： 计算机图像处理技术   网页设计   运用方法  

摘要： 随着互联网技术的迅猛发展，网页设计已成为信息传播与交流的重要平台。在网页设计中，图像作为视觉元素的核心组成部分，不仅承载着信息传递的功能，还深刻影响着用户的浏览体验和情感共鸣。计算机图像处理技术，作为现代数字艺术与设计领域的关键技术之一，其在网页设计中的运用日益广泛且深入。本文旨在探讨计算机图像处理技术在网页设计中的应用方法，分析其对于提升网页视觉效果、增强用户体验及优化信息传播效率的作用，以期为网页设计实践提供理论支撑与技术指导。