数字图像处理技术在高精度自动对中装置中的研究
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的1)
1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。
数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。
数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占70％。
·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。
图像处理技术的研究现状和发展趋势
图像处理技术的研究现状和发展趋势庄振帅数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
数字图像处理相关论文
数字图像处理相关论文“数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。
并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。
下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢!数字图像处理相关论文篇一浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。
关键词：数字图像处理;教学手段;实践作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。
(黑龙江哈尔滨 150027)一、“数字图像处理”概述数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。
[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。
数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。
面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。
为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。
经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。
二、教学改革措施为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课程的兴趣，对本门课程进行改革，采取以下措施：1.整合教学内容随着计算机技术的迅速发展，数字图像处理技术也得到快速发展。
近几年来，有很多新的应用点和研究涌现出来，在“数字图像处理”课程中加入新技术的介绍，对于学生了解国际的研究和应用热点，尽快地投入相应的研究与应用中去大有益处。
自动报靶方法与设备
自动报靶方法与设备一、背景：目前, 在部队射击训练、考核和比赛中, 示靶、检靶和成绩记录主要依靠人工完成, 这样不但效率低、可靠性差, 而且存在安全隐患【1】。
因而在很大程度上影响报靶的结果，不仅判靶效率低，而且不利于射击者准确地了解自己的成绩，不利于打靶水平的提高。
射击精度是衡量枪械类轻武器性能的一个重要指标，因此，对自动报靶方法与系统的研究具有非常重大的意义。
二、自动报靶的分类：为适应科技强军的需要，国内有许多单位对自动报靶系统进行研究，相继开发出多类射击自动报靶系统。
根据自动报靶的技术实现原理，可分为电极埋入方式、光电传感方式、图象处理方式和声电定位方式四种方式。
另外，市售的自动报靶系统根据检测手段可分为：金属片(或其他导电体)连通检测和图像识别两种方式。
1、电极埋入式自动报靶系统1.1电极埋入式自动报靶系统的工作原理工作原理：是在特制靶体的生产过程中，利用特殊的工艺，将一个由电极组成的二维网格埋入靶体的夹层里面。
当在垂直和水平方向上，每两根电极之间的间隔小于弹丸直径时，每次弹丸击穿靶体都会切断至少两根的电极。
通过测量不同编号的电极间电阻值变化就能确定弹丸击中靶体的位置，进而形成弹点坐标，判定环数。
1.2电极埋入式自动报靶系统的优缺点：①优点:响应速度快;报靶精度高。
②缺点：这种判靶方式是一次性的，每次射击后靶体即告报废。
因此，电极埋入式报靶系统成本过高。
2、光电传感方式自动报靶系统2.1光电传感方式自动报靶系统的工作原理：是在光电传感式自动报靶系统中，在靶体的四周以垂直方向和水平方向对应安装两套高灵敏度的光电收发装置(如发光二极管和感光二极管)。
这两组排列密集的发光器件所发出的光线将靶划分为矩阵式的网格状。
每个小网格对应着靶上的一个方形区域。
每一组垂直方向和水平方向光电器件编号的组合，就是靶上对应点的坐标。
在每组相邻的光电器件间距小于弹丸直径的情况下，每次弹丸通过靶体的瞬间，都会在垂直方向和水平方向上切断至少两根的光线，光线的明暗变化又使感光器件的电气参数(如输出电平)发生变化。
数字图像处理在智能识别中的应用：技术、原理与应用研究
数字图像处理在智能识别中的应用：技术、原理与应用研究第一章：引言1.1 研究背景数字图像处理是指使用计算机对图像进行处理、分析和识别的一门技术。
随着计算机技术的发展和应用的广泛，数字图像处理在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在智能识别领域。
智能识别是指通过计算机对图像中的对象、特征进行自动识别和分类的技术，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别等。
数字图像处理在智能识别中起着重要的作用，可以提高识别的准确性和效率。
1.2 研究目的本文旨在探讨数字图像处理在智能识别中的应用，介绍相关的技术、原理和应用研究，以期对智能识别的发展起到推动作用。
第二章：数字图像处理技术2.1 数字图像处理的基本概念数字图像是指由像素组成的图像，每个像素的灰度值表示了图像上的亮度或颜色信息。
数字图像处理是对图像进行数字化处理的过程，包括图像增强、滤波、分割、压缩等操作。
2.2 图像增强图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量，提高图像的视觉效果。
常用的图像增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
2.3 图像滤波图像滤波是指通过一系列的滤波操作，对图像进行平滑或增强的处理。
常用的图像滤波方法包括线性滤波、非线性滤波、边缘检测等。
2.4 图像分割图像分割是指将图像分成多个区域的过程，每个区域具有相似的特征。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域分割等。
2.5 图像压缩图像压缩是指将图像的数据表示方式转换为更紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽。
常用的图像压缩方法包括有损压缩和无损压缩。
第三章：数字图像处理在智能识别中的应用3.1 人脸识别人脸识别是指通过计算机对人脸图像进行识别和识别的技术。
数字图像处理在人脸识别中可以用于人脸检测、特征提取和特征匹配等方面。
常用的人脸识别算法包括PCA、LDA、SVM等。
3.2 指纹识别指纹识别是指通过计算机对指纹图像进行识别和验证的技术。
数字图像处理在指纹识别中可以用于指纹图像增强、特征提取和特征匹配等方面。
高精度自动化水平基准装置中微米级微位移平台的应用
高精 度 自动化 水 平 基 准 装 置 中微 米 级 微 位 移 平 台 的ຫໍສະໝຸດ 应 用 路 杰 史 雨辉
１０ ８ 、 ０ ０ １
， ） 国地 震 局 地 球 物 理研 究 所 ， 京 １中 北
＼） ２ 中国地震局地震研究所 ， 武汉
４０ ７ ３０１
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摘 要 针对高精度水平基准装置人工调试时人为误差大， 费时费力等实际， 提出一种 自动调平方法。 关键 词 微位移平台； 水平基准装置 ； 仪器检定； 人为误差； 精度
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｈｇ —ｃｕａｙｈ ｒ ｏｔｌ ｅ ｃ ｍ ｒ ｔｎ ａｄｉｓ ｌ ｅ ｔ ｓｖｒ ｉ ｐ ｒ ｎ ｒ ｅｉｃｔ ｎｏ — ｓ ｒ ｃ ｉｈａ ｃｒｃ ｏｉ ｎａ ｂ ｎ ｈ ａｋ ｓ ｄ ｒ ｔ ｌ ｎ ｉ ｅｙ ‘ ｏｔ ｔ ｏ ｒ ａ ｏ ｆｉ ｚ ａ ｎ ａ ｍ ｍ ａ ｆ ｖ ｆ ｉ ｉ ｎ
量 标准 ， 它在 计 量 、 绘 、 防军 事 、 利 、 测 国 水 电力 等 国
家及 民生建 设 中起着 十分重 要 的作用 。 目前利 用 高
精 度平 行光 管建 立水 平 基准 线是 计量 学 、 测绘 学 、 地
壳观测领域 的重要方法 ， 中国地震局地震研究所 现 有 的水平 基 准装 置为 目前 国 内少 数几 个最 高等 级 的
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数字图像技术应用
数字图象处理技术的应用0、引言目前，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中，和传统图像处理相比，它具有精度高、再现性好、通用性和灵活性强等特点。
数字图象处理是一门新兴的技术，它是五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域。
它把图象转换成数据矩阵存放于计算机中，并对其进行滤波、增强、删除等处理，包括图象输入输出技术、图象分析、变换与处理技术以及图象识别与特征提取等方面。
六十到七十年代，数字图象处理技术的理论和方法更加完善，其精确性、灵活性和通用性逐步提高。
数字图象处理是针对性很强的技术，根据不同的应用、不同的要求采用不同的方法。
采用的方法是综合各学科较为先进的成果而成的，如数学、物理、心理学、医学、计算机科学、通信理论、信号分析、控制论和系统工程等。
各个学科互相补充、互相渗透才使数字图象处理技术飞速发展。
1、数字图像处理系统数字图像处理系统由硬件和软件组成。
硬件设备主要由主机、采集模块、通信模块、存储模块及显示模块组成。
采集模块由光敏感器件和模/数转换装置组成，常用设备有：扫描仪、数码照相机、数码摄像机等；通信模块主要起传输作用，按传输图像种类分为静止图像通信（如电报、传真和图文电视等）、活动图像通信（如电视、可视电话等）；存储模块主要对图像资料进行存储，常用的设备有：硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等；图像显示模块的主要形式为软拷贝形式和硬拷贝形式。
图像处理软件由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成。
2、数字图像处理技术的应用2.1 检测随着计算机技术的飞速发展，利用计算机来代替人力进行检测已经成为历史的必然。
先进的自动化检测技术已较普遍地应用于各个领域。
以木材加工为例，最近几年，我国木材进口的数量逐年增加，其中木材检测是必不可少的重要环节。
板材是木材应用需求量最大的品种，板材表面缺陷是评定板材质量的重要指标之一。
随着木材加工业向机械化、自动化的大规模生产发展，人们对板材的加工质量，尤其是表面缺陷给予了越来越多的重视，因而表面缺陷检测技术变得越来越重要，板材表面缺陷的在线检测对木材加工过程中的质量控制及产品分级等均具有重要意义。
数字图像处理技术的发展现状及趋势
数字图像处理技术的发展现状及趋势摘要：近年来，多媒体和通信技术发展迅速，具有大量数据内容的数字图像处理技术也随着这些技术的发展有了更新的进步，所以必须对之进行及时的了解。
文章从数字图像处理的概述、发展现状及发展趋势几个方面对之进行了基本论述。
关键词：数字图像；处理技术；电子信息不论在哪种通讯手段中，人们都更愿意选择直观的图像表达，因此，未来社会对图像传递信息的要求越来越高，及时性、直观性、客观性等发展条件都对现有的数字图像处理技术提出了挑战。
1数字图像处理技术概述数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。
20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用，人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
经过多年的发展，现在的电子图像处理技术已具有了以下特点：更好的再现性：数字图像处理与传统的模拟图像处理相比，不会因为图像处理过程中的存储、复制或传输等环节引起图像质量的改变；占用的频带更宽：这一点是相对于语言信息而言的，图像信息比语言信息所占频带要大好几个数量级，因此图像信息在实现操作的过程中难度更大；适用面宽：可以从各个途径获得数据源，从显微镜到天文望远镜的图像都可以进行数字处理；具有较高的灵活性：只要可以用数学公式和数理逻辑表达的内容，几乎都可以用电子图像来进行表现处理.2数字图像处理技术的发展自从美国在1964年开始通过卫星获得大量月球图片并运用数字技术对之进行处理之后，越来越多的相应技术开始被运用到图像处理方面，数字图像处理也作为一门科学占据了一个独立的学科地位，开始被各个领域的科学研究运用。
图像技术再一次的飞跃式发展出现在1972年，标志是CT医学技术的诞生，在这种技术指导下，运用X射线计算机断层摄影装置，根据人的头部截面的投影，计算机对数据处理后重建截面图像，这种图像重建技术后来被推广到全身CT的装置中，为人类发展做出了跨时代的贡献，随后，数字图像处理技术在更多的领域里被运用，发展成为一门具有无限前景的新型学科。
基于AI的智能图像处理技术研究与应用
基于AI的智能图像处理技术研究与应用第一章智能图像处理技术的概述随着科技的不断发展，智能图像处理技术也越来越受到各行各业的关注和应用。
AI作为其中的重要领域，其在图像处理方面的研究与应用也引起了人们广泛的关注。
本文将围绕AI技术在智能图像处理方面的应用展开研究和讨论。
第二章基于AI的智能图像处理技术的特点在智能图像处理方面，AI技术有以下几个特点：1）能够自动识别各种图像特征；2）能够对图像进行复杂的分析、处理和计算；3）通过机器学习算法，实现对图像的有效分类和模式识别；4）将AI与其他技术相结合，能够实现更加精确和快速的图像处理。
第三章基于AI的智能图像处理技术的应用1）医疗领域：利用AI技术分析人体影像，帮助医生辅助诊断疾病；2）航空航天领域：通过对航天器图像的分析和处理，实现对航天器性能和损坏情况的检测和评估；3）工业领域：通过对工业制造过程中的生产图像的处理，实现数据的自动化分析和生产效率的提升；4）安防领域：利用AI技术对不同场景中的图片和视频进行处理和分析，实现对人物、车辆以及物品等的自动监测和预警。
第四章基于AI的智能图像处理技术的关键问题在AI技术的应用过程中，也存在一些需要解决的关键问题。
这些问题包括但不限于：1）对不同类型的数据进行有效分析和处理；2）如何实时保证算法的高效运行；3）如何解决计算机视觉在复杂场景中存在的许多挑战；4）如何确保算法结果对人类和环境的安全性。
第五章基于AI的智能图像处理技术的发展前景和挑战随着AI技术不断发展与应用，基于AI的智能图像处理技术也将得到不断的完善和发展。
在未来的发展中，智能图像处理技术不仅能够满足人类在各个领域中对于高效快速、精准准确的图像处理需求，同时也将面临诸多挑战，其中包括：1）安全风险问题：智能图像处理技术会在一定程度上影响人类隐私和安全；2）人类失业问题：智能图像处理技术的大规模应用可能导致人类失业；3）技术伦理问題:随着技术的不断发展，AI技术在伦理方面也存在许多疑问和挑战。
物理实验技术中的杂散光抑制技巧
物理实验技术中的杂散光抑制技巧在物理实验中，杂散光是一个常见的干扰源，它会对实验结果的准确性产生不利影响。
为了保证实验结果的可靠性，科学家们发展了许多抑制杂散光的技巧。
本文将介绍一些常用的物理实验技术中的杂散光抑制技巧。
首先，我们先来了解一下杂散光的来源。
杂散光主要包括背景光、散射光和漏光。
背景光是由于实验环境的不完全屏蔽而引入的光线，它可能来自室外自然光、室内灯光等。
散射光是由于光在实验装置内的各种界面上发生反射、折射和散射而产生的干扰光，例如光束经过透镜、反射镜等光学元件时产生的散射。
漏光是指本不应出现在特定区域的光线，但由于装置本身不完美或者实验操作不当而产生的干扰光。
接下来，我们将介绍一些常用的抑制杂散光的技巧。
第一，使用光学滤波器。
光学滤波器是一种将特定波长或一定范围内的光线滤除的装置。
通过在光路中加入适当的滤光片，可以选择性地去除掉背景光中的特定波长成分。
例如，在荧光实验中，可以使用荧光滤波器屏蔽掉背景光，使得只有来自荧光物质本身的光被探测器接收到。
第二，优化实验装置。
一个好的实验装置应该具备良好的光学特性，同时合理设计光路，避免无谓的光路折射和散射。
例如，在干涉实验中，为了减小散射光的影响，可以采用非反射涂层的光学元件，减少光线在界面上的反射。
另外，合理的光路设计可以避免漏光现象的发生，例如在显微镜实验中，应尽量将光线集中到观察目标上，减少漏光到背景的可能性。
第三，使用干扰光检测器。
干扰光检测器是专门用来检测和分析杂散光的仪器。
它通过接收和记录杂散光的特性，如强度、波长等，以便分析和抑制杂散光的来源。
通过使用干扰光检测器，科学家们可以更好地了解杂散光的特性，并采取相应的抑制措施。
第四，进行信号处理。
对于某些实验中无法完全消除的杂散光，可以采用信号处理技术来抑制其干扰。
例如，在光学成像实验中，可以利用数字图像处理技术，通过滤波、背景减除等方法来消除背景噪声和散射光的影响，提高图像的质量和对比度。
基于数字图像处理的全自动瞄准硬件设计
基 于数 字 图像 处 理 的全 自动 瞄准硬 件 设 计
张 志利 ， 赵 兵 ， 春桐 ， 刘 仲启 嫒
（ 第二炮兵工程 学院 ， 发射理论与技术国家重点学科实验室 ， 兵器 陕西 西安 ７ ０ ２ ） １０ ５
摘 要 ： 为利用数字 图像处理技术实现导弹武器 自动化瞄准 ， 图像采集装置采用直接调焦方式 实现 自动调焦； 综合考 虑曝光 时间、 光圈大小、 景深等对采集 图像 的影响， 通过计算整体 清晰 度， 选择最佳曝光值组合 ； 在图像采集 中进行预处理， 提高 图像质量， 减小 自动瞄准 中图像处理 的负担。 关键词 ： 自动化瞄准； 图像处理； 图像清晰度 ；自动调焦； 图像采集预处理
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数字图像处理发展1
数字图像处理发展1、数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
2、数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI 公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。
与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
图像处理课后习题答案
第一章绪论1.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？(什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？)图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。
灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。
模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。
(优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。
缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力)数字图像处理(称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程)是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术.(优点：精度高，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通能力，一只要改变软件就可以改变处理内容)2.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。
区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
《2024年视觉测量关键技术及在自动检测中的应用》范文
《视觉测量关键技术及在自动检测中的应用》篇一一、引言随着科技的飞速发展，视觉测量技术已成为现代工业自动化检测的重要手段。
视觉测量技术利用计算机图像处理技术，对物体进行精确的测量和定位，具有非接触、高精度、高效率等优点。
本文将重点探讨视觉测量的关键技术及其在自动检测中的应用。
二、视觉测量的关键技术1. 图像采集与预处理图像采集是视觉测量的第一步，其质量直接影响到后续的测量精度。
图像预处理则是为了提高图像的质量，以便于后续的图像处理和分析。
常见的图像预处理方法包括滤波、二值化、边缘检测等。
2. 特征提取与匹配特征提取与匹配是视觉测量的核心步骤。
通过对图像进行特征提取，可以获得物体的形状、尺寸、位置等信息。
特征匹配则是将提取的特征与标准模板进行比对，以实现物体的精确测量。
常见的特征提取与匹配方法包括SIFT、SURF、ORB等算法。
3. 三维重建技术三维重建技术是视觉测量的重要手段，可以实现物体的三维测量和定位。
通过多个视角的图像采集和处理，可以恢复出物体的三维结构信息。
常见的三维重建技术包括立体视觉、结构光等。
三、视觉测量在自动检测中的应用1. 工业自动化检测视觉测量在工业自动化检测中具有广泛应用。
例如，在汽车制造过程中，可以通过视觉测量技术对零部件进行精确的尺寸测量和定位，以确保装配的精度和质量。
此外，视觉测量还可以用于产品质量检测，如检测产品的外观缺陷、尺寸偏差等。
2. 机器人导航与定位视觉测量可以用于机器人的导航与定位。
通过图像处理技术，可以实现对机器人周围环境的感知和识别，从而实现机器人的自主导航和定位。
这在无人驾驶、物流等领域具有广泛的应用前景。
3. 医学诊断与治疗视觉测量在医学诊断与治疗中也发挥着重要作用。
例如，通过医学影像的采集和处理，医生可以实现对病变部位的精确测量和定位，从而制定出更有效的治疗方案。
此外，视觉测量还可以用于辅助手术操作，提高手术的精度和安全性。
四、结论视觉测量技术具有非接触、高精度、高效率等优点，在自动检测中具有广泛的应用前景。
数字图像处理技术研究和应用
数字图像处理技术研究和应用——IE应用现状数字图像处理是指使用数字计算机来加工、处理图像。
就其处理目的而言可以分为：恢复退化图像的本来面目、改善人的视觉效果、突出图像中目标物的某些特征、提取目标物的特征参数。
数字图像处理学科所涉及的知识面非常广泛，具体的方法种类繁多，应用也极为普通，但从学科研究内容上可以分为图像数字化、图像变换、图像增强、图像复原、图像分割、图像描述和分析、图像数据压缩、图像分类、图像重建等方面。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
此后，世界上很多机构也加强了对数字图像处理技术的研究，如改进设备，成立专业图像实验室等。
同时其应用范围也从空间研究扩展到各位广阔的领域。
数字图像处理的主要优点有：1. 再现性好。
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。
2．处理精度高。
按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
信号处理技术在图像处理中的应用研究分析
信号处理技术在图像处理中的应用研究分析图像处理技术一直是计算机领域的研究热点，而其中的信号处理技术更是其不可或缺的重要组成部分。
随着科技的不断发展，信号处理技术在图像处理中的应用逐渐深入人心，通过信号处理技术的优化和改进，可以大大提高图像处理的效率和准确度，因此本文将对信号处理技术在图像处理中的应用进行研究分析，探讨其优势和不足之处。
一、信号处理技术的基础概念信号处理技术是一种应用在信号上的数字信号处理技术。
其基本思想是将信号进行采集、处理和分析，从而得出对信号的特定描述。
信号处理技术可以应用在多种领域，例如音频处理、视频处理以及图像处理等。
在信号处理技术中，最基本的是数字信号处理技术。
数字信号处理技术的目的是将连续性信号变成离散的数字信号，以便更加方便地进行处理。
数字信号处理技术具有高效快捷、精度高等特点，因此受到了广大科研工作者的追捧。
二、信号处理技术在图像处理中的应用信号处理技术在图像处理中起着极其重要的作用。
图像处理本身不仅要处理图像的本身信息，更要关注如何对图像进行处理以提取出更多的有效信息。
而信号处理技术可以通过对图像进行采集、预处理、特征提取以及分类识别等方面的优化，来提高图像处理的效率和准确度，该技术在实际中得到了广泛应用。
采集与预处理：采集与预处理是信号处理的基础，也是图像处理的基本步骤。
在图像采集方面，信号处理技术可以帮助我们更好地分析和获取图像数据。
例如，图像传感器技术可以大大提高图像采集的精度和速度，而预处理技术则可以对图像进行初步处理，例如去噪、增强、滤波等。
特征提取：特征提取是图像处理中非常重要的一个环节，它可以提取出图像中的关键特征，例如边缘、纹理、形状、颜色等等。
通过信号处理技术的优化和改进，可以更好地对特征进行提取分析，以便我们更好地理解和处理图像信息。
分类识别：分类识别是图像处理的最终目的，也是信号处理技术的重要应用之一。
通过对图像进行分类识别，我们可以更好地刻画出图像信息的本质，并用计算机算法进行快速处理和分析，达到更加理想的处理效果。
数字图像处理算法在航空制造中的应用研究
数字图像处理算法在航空制造中的应用研究数字图像处理（Digital Image Processing）是通过计算机技术处理数字图像的学科。
数字图像处理算法出现的初衷是在自然图像领域，但是随着技术的不断革新和进步，它在其他领域也得到了广泛的应用。
近年来，数字图像处理算法在航空制造领域中的应用已经引起了越来越多的关注和研究者的兴趣。
本文旨在探究数字图像处理算法在航空制造中的应用现状和发展前景。
一、数字图像处理在航空制造中的应用数字图像处理在航空制造领域中的应用可以从以下几个方面来说明：1.航空零部件制造数字图像处理技术可以用于航空零部件的制造，其中最主要的应用是在零部件三维重建方面，尤其是逆向工程。
逆向工程可以将数字图像处理技术和CAD软件结合起来，从而实现对零部件的快速建模和制造。
数字图像处理技术可以用于提取零件表面的参数，从而实现中空和密排复杂构型等形式的建模，同时可以在制造过程中提供更准确的控制点位信息，从而提高零部件的制造精度。
2.航空外观检查数字图像处理技术可以通过图像处理算法对航空外观进行检测。
其中最主要的应用是在实现对飞机表面数值化的检测，这种技术可以实现对飞机表面不同几何形态、细微表面缺陷的数值化检出，并将其反馈给设计和制造部门进行相关处理。
数字图像处理技术还可以将电子宽带图像信息与导引系统结合起来，实现在飞行过程中及时对飞机表面的色差、波纹等缺陷进行检测和纠正。
3.航空废料处理数字图像处理技术可以用于航空废料的处理和回收，最常见的例子是在飞机发动机的高温废气中采用数字图像技术进行处理，提取飞机内部结构、机械性能等有用信息，从而减轻环境污染和提高航空废料发挥效益。
二、数字图像处理算法的发展数字图像处理算法是根据图像处理需求发展出来的，目前常见的数字图像处理算法包括：1.图像采集与处理技术图像采集与处理技术是数字图像处理的基础，目前已经出现了系统化的数字图像采集和处理技术，在航空制造领域已经取得了较大的成功。
数字图像处理技术的方法及发展方向
数字图像处理技术的方法及发展方向数字图像处理技术在社会的每个行业，每个领域都得到广泛的应用，以下是一篇关于数字图像处理技术探究的，供大家阅读查看。
数字图像处处理(Digital Image Processing)是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。
早期的数字图像处理的目的是提高图像的视觉效果。
目前己广泛应用于科学研究、工农业生产、医学工程、航空航天、军事、文化产业等众多领域。
1.1数字图像处理技术的概念在图像处理技术中，低级处理涉及初级技术，如噪声降低、对比度处理和锐化处理。
中级处理涉及分割、缩减对目标像素群的定义，以便于对不同像素或像素群的识别及计算机计算处理。
高级处理是算法对图像分析中被识别像素群的总体分析结果，以及运算与视觉效果相关的分析函数等处理技术。
在应用数学理论时，将图像定义为二维函数f (x, y), x和y为空间坐标，在任意一组空间坐标f(x, y)的幅值f称为图像在该坐标位置的强度或灰度.当x,y和幅值f是离散的、有限的数值时，称该坐标位置是由有限的元素组成的，每一个像素都有一个特定的位置和幅值。
1.2数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最早出现于20世纪中期，图像处理的目的是提高图像的呈现质量。
图像处理的是视效较低的图像，要求输出尽可能提高效果后的图像。
主要采用噪声减弱、灰度变换、几何校正等方法进行处理，并考虑了明暗效果和对比度等诸多因素，由计算机进行更为复杂的图像处理。
20世纪初期，图像处理技术首次应用于提升通讯传输后的图像质量提升。
到20世纪中期，计算机发展到了一定的技术水平后，数字图像处理才广泛应用于各种高质图像需求的领域。
计算机对飞行器发回的天体照片进行图像处理，收到明显的效果。
进而不断地推广和发展，数字图像处理形成了较为完备的学科体系。
目前，各个应用领域对数字图像处理技术提出更高的需求，促进了这一学科体系向更高的技术方向发展。
特别是在像素群的理解与识别处理方而，己经由二维图像处理发展到三维模型化的定义方法。
数字图像处理考试复习资料
数字图像处理考试复习资料第⼀章：图像的概念: 图像是对客观存在的物体的⼀种相似性的、⽣动的写真或描述。
图像处理：对图像进⾏⼀系列操作，达到预期⽬的处理。
数字图像处理的三个层次：(1)狭义的图像处理：(图像——图像的过程)指对图像进⾏各种操作以改善图像的视觉效果或进⾏压缩编码减少存储空间和传输时间等。
(2)图像识别与分析：(图像——数值或符号的过程)对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，建⽴对图像的描述。
(3)图像理解：(图像——描述及解释)在图像处理与识别的基础上，基于⼈⼯智能和认知理论，研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来景观场景加以描述，从⽽指导和规划⾏动。
数字图像处理的特点：（1）精度⾼：对于⼀幅图像⽽⾔，数字化时不管是⽤4⽐特还是8⽐特和其它⽐特表⽰，只需改变计算机中程序的参数，处理⽅法不变。
所以从原理上讲不管对多⾼精度的数字图像进⾏处理都是可能的。
⽽在模拟图像处理中，要想使精度提⾼⼀个数量级，就必须对装置进⾏⼤幅度改进。
（2）再现性好：不管是什么数字图像，均⽤数组或数组集合表⽰。
在传送和复制图像时，只在计算机内部进⾏处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。
⽽在模拟图像处理过程中，就会因为各种⼲扰因素⽽⽆法保持图像的再现性。
（3）通⽤性、灵活性强：不管是可视图像还是X光图像、热红外图像、超声波图像等不可见光图像，尽管这些图像⽣成体系中的设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对于计算机来说，都可同样进⾏处理，这就是计算机处理图像的通⽤性。
第⼆章图像数字化是将⼀幅画⾯转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的⼤⼩是两个很重要的参数。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
⼀幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，⽤G表⽰。
图像数字化⼀般采⽤均匀采样和均匀量化⽅式。
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收稿日期:2009-03-10作者简介:吴房胜(1983-),男,安徽安庆人,2007年毕业于安徽理工大学,现为安徽理工大学电力电子与电力传动专业研究生,研究方向为电力电子与自动控制技术。
数字图像处理技术在高精度自动对中装置中的研究吴房胜,欧阳名三(安徽理工大学电气与信息学院,安徽淮南 232001)摘 要:在全国众多检测计量机构和生产企业中,大量用到自动对中装置的检测设备,但一直没有很好的解决对中连接因素对测量结果的影响,很大程度上限制了产品质量的提高和计量行业的产品监督的力度。
针对如何实施高精度的自动对中,改善联结度不高和手动操作对检测结果的影响,设计了一套基于数字图像处理技术的高精度自动对中装置,并通过边缘检测算法确定图像精确位置。
该装置的实现,解决了很多计量检测器件对中精度不高等问题,有效提高了器件的检测效率。
关键词:数字图像处理;边缘检测算法;高精度;自动对中中图分类号:TM 932 文献标识码:B 文章编号:1671-0959(2010)01-0110-03在国内检测计量设备当中,由于对中技术等方面的原因,造成检测设备实际运行过程中与规定的具体要求存在一定程度上的偏差,影响整个设备对器件测量结果的不确定度。
所以,对准能力的高低显得尤为重要。
同时,为了降低检测人员对检测结果的影响和提高检测工作的效率。
故本文通过数字图像处理技术进行边缘检测,将处理后的图像偏差值传给控制中心,再通过伺服控制系统对装置进行自动对中,从而能达到很高的精度。
通过自动对中,使该设备的驱动部分和被测部分的中心线相重合,达到很好的自动联接的作用,克服了操作人员利用手动联接对测量结果造成的误差,对整个装置精度的提高起到了突出的作用。
1 系统概述在进入测控系统后,系统开始自动对中,自动对中过程分为数字图像处理子系统和伺服控制子系统。
图像的采集利用对中工业相机对安装在被测件上的对中附件上标准图形图像进行采样,比较附件上的图形是否在整个采集图片的中央,如果有偏差,通过边缘检测算法,确定电机移动距离,最小可以以一个像素为单位结合伺服电机系统来对检测平台的前后左右方向的位置进行自动调整,使图形最终处于整个图像的中央,再利用高加工精度的机械夹具使被测件的旋转轴中心线同整台装置驱动部分输出轴的中心线重合。
2 装置的构成及基本原理2 1 装置构成该装置的检测平台如图1所示,在驱动装置上,安装了一部MV C3000的高像素的工业摄相机,先将对中附件安装到检测平台上,利用相机拍摄对中附件上的图像,该对中附件如图2所示,分为方形和圆形对中附件,当对中器件为方形的就用方形附件进行校正,当为圆形则用圆形附件校正。
为了解决背景光线问题(被对图形与背景需有很高的光线对比度)以及被对图像问题(被测件由于使用环境不同,被对中的转动轴图像效果差异极大),把该对中附件制成带有矩形或圆形图形配合对比度很高的黑白底色(矩形或圆形为黑色,背景为白色)。
利用数字图像技术,获得被检工件偏离目标的空间位置,通过边缘检测分析,得出实际偏移量信号,将信号输送给计算机,最后控制驱动电机进行精确调整,其中1号电机控制平台前后移动,2号电机平台控制左右移动,3号电机控制驱动装置角度旋转移动,电机控制的移动完全通过数字量控制,避免使用继电器和电位器来控制电机造成响应时间长等问题,使定位更加准确,最终获得很高的自动对中能力。
2 2 基本理论本装置所用的摄相机像素为300万像素,分辨率可达到0 005mm ,所以硬件上得到了很大的保证,当相机拍摄到方形或圆形的图片,根据拍摄的图片,对数字图像进行处理,使图像更适合观察和识别。
考虑到机械加工零件表面由于不同的加工方法形成无规律的加工纹理,当它们被放大成像后,在图像中形成各种明暗条纹;在光电图像采样过程中,摄相机光电变换、采集卡A /D 转换或其它电干扰都可能在数字图像中形成噪声。
各种噪声客观存在,但110测量对象的外形特征不会因此发生改变,通过分析图像边缘形成机理,结合被测物体所带入的先验信息有效的降低各种噪声,提高信噪比,并在此研究的基础上,寻找了一种高效、高精确、适合测量对象特点的算法来实现被测对象的边缘提取。
在该系统中,采用R oberts边缘检测算子算法,该算法根据任意一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,它在2 2邻域上计算对角导数:g(i,j)=[f(i,j)-(i+1,j+1)]2+[f(i,j+1)-f(i+1,j)]2(1) 其中,f(i,j)是具有整数像素坐标的输入图像,g(i, j)又称为R oberts交叉算子。
在实际应用中,为计算简单起见,用梯度函数的Roberts绝对值来近似交叉算子:g(i,j)=|f(i,j)-f(i+1,j+1)|+|f(i,j+1)-f(i+1,j)|(2) 另外还可以用R oberts最大值算子来实现:g(i,j)=m ax(|f(i,j)-f(i+1,j+1)|,|f(i,j+1)-f(i+1,j)|)(3)式(3)能够提供较好的不变性边缘取向。
对于同等长度但取向不同的边缘,应用Roberts最大值算子比应用R oberts交叉算子所得到的合成幅度变化小。
R oberts边缘检测算子的卷积核为:100-101-10由这两个卷积核对图像运算后,代入式(2),可求得图像的梯度幅值g(i,j),然后选取合适的门限T,作如下判断g(i,j)>T,点(i,j)为阶跃状边缘点。
在图3中,黑色部分为数码相机拍摄到并经处理的图片,该图片的黑色部分不在拍摄的尺寸范围的中心位置,并且方形黑块与拍摄范围的边界形成一个角度。
为了将其精确移动到校正中心位置,如果是方形对中器件,算出处理后的图像上边缘与相机拍摄上边缘的夹角,再判断其夹角是否小图3 相机拍摄图片于45 ,如果小于45 驱动3号电机正向旋转,使夹角逐渐变小直至为0,反之,电机反向旋转使夹角变小,等到两边界线平行后,角度校正完毕,黑色校正方块边界与相机照片边界平行,计算机再控制1号与2号电机分别对水平方向的位置校正。
利用数字图像处理技术计算出黑色校正方块四条边界离照片相对应的四条边界的垂直距离,采样的距离长度和移动的位移可以以一个像素为单位,其中一个像素折合为长度单位是0 0005mm,如果上边界之间的距离与下边界之间的距离不相等,计算机控制1号伺服电机进行前后微移动;如果左边界之间的距离与右边界之间的距离不相等,启动2号伺服电机进行左右微移动,同时,与1号、2号电机共同工作的还有增距比为60的减速机。
最终,通过不停的调整,实现高精度自动对中。
如果是圆形对中器件,则省去3号电机工作,1号与2号电机工作相同。
3 软件设计本装置所有功能的实现最终都依赖于测控软件,测控软件部分利用美国国家仪器公司(N I)的图形化软件Lab V ie w进行开发编制的,能准确高效的控制各个电机的运作状况。
利用它的内置的信号处理模块,对收到的信号进行处理分析。
利用强大的报表处理功能,自动生成检测跟踪曲线和数据记录文件。
其程序流程图4所示。
图4 软件流程图111收稿日期:2009-04-07基金项目:四川省教育厅青年基金项目(2006B100)资助作者简介:张 文(1969-),男,四川乐山人,副教授,四川省内江师范学院物理与电子信息工程学院副院长,主要从事电子信息工程的研究和教学管理工作。
视频监控在煤矿中的应用研究张 文,方 飞(内江师范学院物理与电子信息工程学院,四川内江 641112)摘 要:在煤矿中引入视频监控系统,有利于各个监督部门实时、远程掌握煤矿的生产状况,并能把视频数据备份在案。
因此,文章采用FARADAY 的FI C8120作为图像捕获以及网络协议处理芯片,设计了一款网络摄像机并应用于煤矿的视频监控系统。
该系统的应用可使监管部门的客户机通过网络快速查询到视频监控结果,对于促进煤矿的安全生产和科学管理具有非常重要的意义。
关键词:FI C8120;网络摄像机;安全监管;远程监控;嵌入式L i n ux中图分类号:TP391 4 文献标识码:B 文章编号:1671-0959(2010)01-0112-03Applied research on video supervision and control to coalm ineZHANG W en ,FANG F e i(S chool of Physics and E lectron ics Infor mati on E ngi neeri ng ,Neiji ang N or m alUn ivers i ty ,Neijiang 641112,Ch i na)Abstrac t :T he i ntroducti on o f t he v ideo m onitor i ng and con tro l syste m to coalm i ne w ou l d be favorab l e f o r each superv i sion depart m ent in ti m e and re m ote l y to understand t he producti on conditi on o f t he coa l m i ne and to m ake the video data duplica tes f o r the records .Therefore the F IC8120o fARA DAY as the i m age catch i ng and t he net w ork ag reement processing ch i p w ere appli ed to desi gn a ne t w ork came ra to be app lied t o the m i ne video mon itoring and control sy stem i n coa lm i ne .T he appli cation o f the syste m could l e t t he cust om ers o f t he m on itor i ng and m anage m en t depart m ent to rap i dly search the v ideo m on itoring and contro l resu ltsw ith t he net wo rk and w oul d have ve ry i m portant si gnificances to i m prove t he m i ne safety produc ti on and sc i entific managem ent .K eywords :net wo rk ca m era ;sa f e ty superv i sion and m anag e m ent ;E m bedded L i nux 近年来煤矿事故频繁发生,我国煤矿安全生产监管工作也面临着严峻的考验。