针对现有刀具磨损检测存在检测速度慢、人工工作量大、经济效益低等问题,提出一种基于单视角图像处理的刀具磨损检测算法。使用CCD相机对刀具磨损前和磨损后的图像进行单视角提取,通过图像融合变换得到磨损前和磨损后的全景深刀具图像;将刀具磨损前后的全景深图像进行配准,得到磨损区域图像后,将磨损区域图像的像素转化成实际长度值,计算出实际磨损量。实验结果表明该方案检测速度快,测量误差范围满足检测精度要求,可应用于实际加工。

针对轧辊外表面的曲面性及摄像头视角较小的情况,为了能够准确分析轧辊表面缺陷,提出了一种全景拼接技术对轧辊表面图像进行拼接,获得完整的全景图像。首先对摄像头采集到的图像进行了图像预处理,由于拍摄轧辊的外表面,图像会产生桶型畸变,采用了柱面反投影,对产生畸变图像进行了曲面校正,然后使用了SURF特征点提取,之后通过快速近似最近邻和(FLANN)匹配算法进行匹配并运用RANSAC算法去除误匹配点,提高了变换矩阵的精度,对拼接后的图像采用了加权平均融合算法对两张图像进行了融合,消除了两张图像的拼接线,实验表明,该轧辊外表面的曲面拼接算法达到了想要的拼接效果。

一、概述 计算机断层成像（CT）是一种将从不同角度获取的一系列X射线图像融合,生成数字化人体断面图像的技术,这样生成图像的整体质量比传统的X射线成像更高。CT诊断技术已经成为众多疾病诊断和治疗计划中的重要环节。

根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合方法进行了阐述.对于不同仪器和不同扫描样品的图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到明显提高.

基于固体火箭发动机绝热层超声C扫描粘接检测时高分辨率探头检测易受噪声干扰、低分辨率探头检测精度不高的矛盾,提出了将两种不同分辨率探头检测图像融合的方法,讨论了利用二维小波多分辨率分析法进行图像融合的步骤与算法,并将其用于实际检测的粘接图像的处理,实验表明采用所提出的方法完全可以获得高分辨率、高信噪比的粘接检测图像.

边缘信息是图像重要的细节信息，保护图像的边缘信息对提高图像质量非常重要。但是在图像去噪的过程中，往往会破坏图像的边缘信息。针对去除噪声和保护边缘信息的双重考虑，提出一种基于对偶树复小波域图像融合的SAR图像阈值去噪。考虑到局部硬阈值和软阈值各自的特点，利用对偶树复小波变换的优点和图像融合的特点，首先在自然对数域对SAR图像进行对偶树复小波分解，然后对小波系数分别执行局部硬阈值去噪和局部软阈值去噪，最后依次通过图像融合，对偶树复小波反变换，指数变换得到去噪以后的图像。实验结果表明，算法融合了两种阈值去噪方法的优点，在明显去噪的同时，更好地保护了图像的边缘信息。