采用机器视觉技术,针对新疆无核白葡萄干的颜色特征进行分级研究,提取HIS颜色图像,采用中值滤波法滤波,采用最大类间方差法分割图像,采用形态学开运算去除二值图像中的伪目标区域,获得最佳二值图像。同时,分析色调灰度直方图和颜色矩均值直方图,确定采用H、S、I分量颜色的一阶矩、二阶矩、三阶矩作为特征值建立BP神经网络的色泽分级模型,分级准确率最高为96.42%。

labview2013版本视觉开发包可打开该例程，可以求取计算指定图像区域中指定灰度范围的像素面积。

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首先研究了1D方波信号边缘处的相位分布特点，发现不同频率分量在边缘处的相位不一定收敛于同一个角度值，而是会随着占空比的变化而变化。因此，基于局部能量的相位一致性模型实际上是不同频率分量利用幅度加权后的平均结果。由于在多数自然图像中，图像频率分量的幅度会随着频率的增加而呈反比下降，基于局部能量的相位一致性模型主要由低频分量决定，这样在一定程度上降低了对边缘空间定位的精度。为了提高边缘检测的空间分辨力，提出了两种新的相位一致性模型。利用二维Log Gabor 滤波器提取图像的局部相位信息，分析了利用这三种相位一致性模型进行边缘检测的结果。实验表明，利用两种新的相位一致性模型可以检测到更加细致的图像边缘信息，具有更高的边缘空间定位能力。

CV的算法，PDF+代码

解决了在曝光过程中，物体和相机之间的相对运动产生模糊的脉冲响应，十分适合学习图像处理的初学者学习

使用matlab实现的harris算子，该算法是计算机图像处理的基础算法

基于OPENCV的手势识别程序，代码为C++，OPENCV版本为OPENCV3会有较为详细的实现流程和源码，并且做到源码尽量简单，注释也自认为较为清晰，希望能帮助到大家。

视觉测量书籍，作者张广军，最新版本。 书籍为高清pdf版本格式。这是第一部分，还有第二部分

目 录 第一章 引言 1 1.1 图像质量评价的定义 1 1.2 研究对象 1 1.3 方法分类 2 1.4 研究意义 3 第二章 历史发展和研究现状 4 2.1 基于手工特征提取的图像质量评价 4 2.1.1 基于可视误差的“自底向上”模型 4 2.1.1.1 Daly模型 4 2.1.1.2 Watson’s DCT模型 5 2.1.1.3 存在的问题 5 2.1.2 基于HVS的“自顶向下”模型 5 2.1.2.1 结构相似性方法 6 2.1.2.2 信息论方法 8 2.1.2.3 存在的问题 9 2.2 基于深度学习的图像质量评价 10 2.2.1 CNN模型 10 2.2.2 多任务CNN模型 12 2.2.3 研究重点 15 第三章 图像质量评价数据集和性能指标 16 3.1 图像质量评价数据集简介 16 3.2 图像质量评价模型性能指标 17 第四章 总结与展望 19 4.1 归纳总结 19 4.2 未来展望 19 参考文献 21 第一章 引言 随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。 图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（Image Quality Assessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的