竹节纱外观参数的图像分析方法

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

竹节纱

竹节纱特征竹节纱特征是具有粗细分布不均匀的外观，是花式纱中种类最多的一种，有粗细节状竹节纱、疙瘩状竹节纱、短纤维竹节纱、长丝竹节纱等。竹节纱可用于轻薄的夏季织物和厚重的冬季织物。可用于衣着织物，也可用于装饰织物，花型突出，风格别致，立体感强。竹节纱：纱线忽细忽粗，有一节叠出的称竹节。竹节纱的公称号数一般以基纱号数冠名，如C 14．5tex竹节纱是指竹节间距为正常纱的号数，而竹节处的号数要大。实际生产中在前罗拉变速纺竹节时，一般先设定好基纱的高速值和捻度值纺出正常的基纱号数后再设定低速值等竹节参数来生产竹节纱。目前，竹节纱在各类面料的生产中应用非常广泛，符合当前的流行趋势而广为流行，竹节纱品种多，适用范围广。一般来说，按竹节纱纺纱形式分：有气流纺竹节和环锭纺竹节；按竹节长度分：有长竹、中竹、短竹；按竹节倍数分：有粗竹、中竹、细竹；等等。一、竹节纱主要参数与布面风格的关系竹节纱参数包括基纱线密度、竹节粗度、竹节长度及竹节间距，由于竹节纱的特殊结构，布面风格与上述4参数密切相关，其各种各样的组合决定了它在布面上特殊的风格，其方法主要有以下4种。

1. 由于竹节纱竹节部分较粗，纺纱时加在竹节部分的捻度也较少，竹节段纤维较松散，使竹节纱染色时粗段与细段对染料的吸收不一致，再根据竹节长短不同会形成雨点或雨丝的风格。 2. 原料不同形成的风格有异：如用普通棉、涤纶原料纺制的单纱织制的竹节纱织物竹节比较明显；而采用异形纤维如阳离子涤纶、强光涤纶、粘胶等形成较细竹节，然后与普通纱加捻成线，可制成高档面料。 3. 在转杯纺纱机上纺制48．6～58．3tex (Nel2～10)竹节纱，其竹节可高于正常纱的1．3～1．8倍，配合竹节间距与长度的变化，可织制出具有麻的风格的高档面料。 4. 利用竹节纱竹节部分的长短不同、粗细不同、节距不同、原料不同，可开发出丰富多彩、风格各异的品种，以满足各类不同消费者的需要。二、纺竹节纱的工艺设计 1. 竹节粗度在竹节纱纺纱过程中，粗度足较难掌握的参数。我们用切断称重法来检定竹节的粗度，即取相同长度的竹节部分和节距部分，分别称重，竹节重量与节距重量之比即为粗度。粗度一般由试纺确定，经用户认可后投入批量生产。 2．纱号设计

数字图像处理与分析实验作业(DOC)

数字图像处理与分析实验作业作业说明：作业题目分为基本题和综合应用题。基本题主要是考察大家对教材涉及的一些基本图像处理技术的理解和实现。而综合应用题主要是考察大家综合利用图像处理的若干技术来解决实际问题的能力。注：所有实验用图像均可从网上下载，文档中的图片只是示例。作业要求：编程工具：Matlab或者VC(可以使用OpenCV：https://www.360docs.net/doc/8c16965345.html,/）。因为很多基本的图象处理算法已经集成在很多的编程工具中，而编程训练中基本题的目的是让同学们加深对这些算法的理解，所以基本题要求同学们只能使用图像读取和显示相关的函数（例如Matlab的imread imshow，imwrite，OpenCV的cvCreateImage，cvLoadImage，cvShowImage），而不要直接调用相关的API（例如二维DFT，图象均衡等等），但在综合应用题中则无此限制。上交的作业包括：实验报告和程序。其中实验报告要求写出算法分析（必要时请附上流程图），函数说明（给出主要函数的接口和参数说明），实验结果（附图）及讨论分析。提交的程序，一定要确保可以运行，最好能写个程序说明。基本题一共有10道，可以从中任选2道题来完成。综合应用题有2道，可以从中任选1道来完成。请各位同学务必独立完成，切忌抄袭！基本题一、直方图变换要求对原始Lena 图像实现以下三种取整函数的直方图均衡化：线性函数： t k= int[(L -1) t k+ 0.5]；对数函数： t k= int[( L-1)log(1+9t k) + 0.5] ；指数函数： t k= int[(L -1)exp( t k-1) + 0.5] ；要求给出： 1、原始图像和分别采用上述三种方式均衡化后的图像； 2、原始图像的直方图和上述三种方式对应均衡化后的直方图。

基于数字图像处理

基于数字图像处理的目标识别通过这半个学期对数字图像处理这门课程的学习，我了解了有关数字图像处理的知识，并且对数字图像处理的相关仿真软件——matlab有了更加深入的了解，可以更加熟练的使用matlab软件处理实际问题，从而促进我对数字图像处理这门课程产生更加浓烈的兴趣，也让我对这种仿真软件有了更加全面的认识，了解它更多的功能。在课程结束之际，我利用自己在课堂上学习的一些知识和在课下学习的东西写出以下总结。希望老师给予耐心指导。一、数字图像处理技术数字图像处理(Dital Image Processing)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。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。从接近人们日常生活的照相，电视图像显示，到工业上面对某些零件的处理等，再到军事类的人像识别，雷达目标识别等，这些都离不开数字图像处理的身影。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文基于

MATLAB的数字图像处理环境，设计并实现了一个图像处理系统，展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。论述了利用设计的系统实现图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作，图像预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），图像分割，图像特征提取等图像处理。图像的数学表达式可表示为：f(x，y)表示幅图像。x,y,f为有限、离散值。黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 F(x,y,z)表示三维的图像，f 为点的分布，有限，离散值，为彩色图像的表示方式。 (1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。对特殊要求的图像，如SAR图片取 10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。

竹节纱生产工艺浅析及竹节纱装置说明

竹节纱生产工艺浅析及竹节纱装置说明一、概述竹节纱特征是具有粗细分布不均匀的外观，是花式纱中种类最多的一种，有粗细节状竹节纱、疙瘩状竹节纱、短纤维竹节纱、长丝竹节纱等。竹节纱可用于轻薄的夏季织物和厚重的冬季织物。可用于衣着织物，也可用于装饰织物，花型突出，风格别致，立体感强。纱线忽细忽粗，有一节叠出的称竹节。竹节纱的公称号数一般以基纱号数冠名，如C 14.5tex竹节纱是指竹节间距为正常纱的号数，而竹节处的号数要大。实际生产中在前罗拉变速纺竹节时，一般先设定好基纱的高速值和捻度值纺出正常的基纱号数后再设定低速值等竹节参数来生产竹节纱。二、竹节纱生产原理 1、目前竹节纱常见的生产方式是前罗拉恒速，控制中、后罗拉超喂，形成与基纱有变化的粗节；一般细纱机中后罗拉的转速相对前罗拉来说要低得多，所以更容易控制，避免了因改变前罗拉转速而影响产量、捻度；且中后罗拉转速较低，变速时对机械本身的冲击磨损也小。无锡普莱特公司的ZNZ智能型数字式竹节纱生产装置便是这种类型，采用跟随前罗拉，并用伺服电动机控制中后罗拉，这种装置灵敏度高，适宜制作较精密的竹节纱。 2、竹节纱纱样分析和设计对纺纱厂来说，如何准确测量竹节纱的三大参数：竹节长短、粗细和间距是竹节纱设计的关键环节。分析好竹节样布的主要条件：所选布样要足够大，要能看出整个竹节循环、竹节密度和织物风格；称纱线质量的电子天平精度要达到0．001 g以上。根据竹节纱布样需要测量和分析出的工艺参数主要有竹节粗度、竹节基纱细度、平均细度、竹节细度、竹节节距、竹节长度、捻度等，同时还要根据细度设计牵伸倍数和传动比、卷绕螺距、钢领、钢丝圈卷绕工艺参数等。 3、竹节纱经济效益竹节纱技术适应高附加值织物的需求，且在生产过程中还能减少用棉等级，可为纺织企业带来可观的经济效益。竹节纱装置在各种细纱机上改造方便，纺竹节纱时，将轻重牙齿脱开，换上长轴用带轮带动中后罗拉，从而通过电脑程序控制中后罗拉的速度，达到按要求生产各种规格的竹节纱，无竹节定单时又可以纺常规纱。竹节纱装置的选用说明一、前言衷心感谢您购买了《ZNZ智能型竹节纱装置》！在使用本装置之前，请先熟读说明书，这样有利于您正确的发挥本装置的优良功能。适用及纺制范围无锡普莱特纺电科技有限公司研制的这一高新成果：ZNZ智能型竹节纱装置，系国内首创。适用于各种普通或中长纤维的纯纺或混纺。该装置主要是由一台控制器实现对一台细纱机的控制，纱支一般在5S～80S（英支）范围，可

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

非参数统计分析NonparametricTests菜单详解

非参数统计分析――Nonparametric Tests菜单详解非参数统计分析――Nonparametric Tests菜单详解平时我们使用的统计推断方法大多为参数统计方法，它们都是在已知总体分布的条件下，对相应分布的总体参数进行估计和检验。比如单样本u检验就是假定该样本所在总体服从正态分布，然后推断总体的均数是否和已知的总体均数相同。本节要讨论的统计方法着眼点不是总体参数，而是总体分布情况，即研究目标总体的分布是否与已知理论分布相同，或者各样本所在的分布位置/形状是否相同。由于这一类方法不涉及总体参数，因而称为非参数统计方法。 SPSS的的Nonparametric Tests菜单中一共提供了8种非参数分析方法，它们可以被分为两大类： 1、分布类型检验方法：亦称拟合优度检验方法。即检验样本所在总体是否服从已知的理论分布。具体包括： Chi-square test：用卡方检验来检验二项/多项分类变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例有没有统计学差异。 Binomial Test：用于检测所给的变量是否符合二项分布，变量可以是两分类的，也可以使连续性变量，然后按你给出的分界点一分为二。 Runs Test：用于检验样本序列随机性。观察某变量的取值是否是围绕着某个数值随机地上下波动，该数值可以是均数、中位数、众数或人为制定。一般来说，如果该检验P值有统计学意义，则提示有其他变量对该变量的取值有影响，或该变量存在自相关。 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test：采用柯尔莫哥诺夫-斯米尔诺夫检验来分析变量是否符

合某种分布，可以检验的分布有正态分布、均匀分布、Poission分布和指数分布。 2、分布位置检验方法：用于检验样本所在总体的分布位置/形状是否相同。具体包括： Two-Independent-Samples Tests：即成组设计的两独立样本的秩和检验。 Tests for Several Independent Samples：成组设计的多个独立样本的秩和检验，此处不提供两两比较方法。 Two-Related-Samples Tests：配对设计的两样本秩和检验。 Tests for Several Related Samples：配伍设计的多样本秩和检验，此处同样不提供两两比较。一、分布位置检验方法 1、Two Independent Samples Test与 K Independent Samples Test 用于检验两独立样本/多独立样本所在总体是否相同。 Two-lndependent-Samples Test对话框: (1) Test Variable框，指定检验变量。 (2) Grouping Variable框，指定分组变量。Define Groups对话框，Groupl和Groupl后的栏中，可指定分组变量的值。 (3) TestType框，确定用来进行检验的方法。Mann-Whitney U：默认值，相当于两样本秩和检验。Kolmogorov-Smimov Z：K-S检验的一种。Moses extreme reactions：如果施加的处理使得某些个体出现正向效应，而另一些个体出现负向效应，就应当采用该检验方法。

数字图像处理：部分课后习题参考问题详解

第一章 1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j 列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。其中 g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j 2. 图像工程的容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。图像处理的重点是图像之间进行的变换。尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。

基于数字图像处理的车牌识别系统

热分析的基本参数与概念

R E P O R T Executive Summary

R E P O R T Table of Contents 1 Introduction .............................................................................................................. 3 1.1 基本参数介绍 . (3) 2 Activities ................................................................................................................... 4 2.1 Theta-ja (θja)Junction-to-Ambient (4) 2.1.1 测量方法 .................................................................................................... 4 2.1.2 节温计算公式 (6) 2.2 Theta-jc (θjc) Junction-to-Case (6) 2.2.1 测量方法 .................................................................................................... 6 2.2.2 节温计算公式 ............................................................................................. 6 2.2.3 θjc 与θja 的关系 .. (7) 2.3 Theta-jb (θjb) Junction-to-Board (7) 2.3.1 测量方法 .................................................................................................... 8 2.3.2 节温计算公式 ............................................................................................. 8 2.3.3 θjc 与θja 的关系 .. (8) 2.4 Ψ的含义 (9) 2.4.1 Ψjb ............................................................................................................. 9 2.4.2 Ψjc . (9) 2.5 各种封装的散热效果 (9) 2.5.1 TI PowerPAD 封装的使用注意事项 (10) 3 Results ................................................................................................................... 12 3.1 关于θja θjc ΨJB , ΨJT 使用问题 (12) 4 Discussion .............................................................................................................. 12 4.1 热仿真软件的使用 (12) 5 Conclusions ........................................................................................................... 12 5.1 ............................................................................................................................. 12 6 Abbreviations, Definitiones, Glossary ..................................................................... 13 6.1 ............................................................................................................................. 13 7 Version . (13)

竹节纱工艺设计

竹节纱工艺设计实例 1 捻度 1.1 前罗拉变速装置 (1)设计基纱长度和竹节纱长度占总纱长度的百分比(一个循环) 基纱长度/mm:160+320+600+450=1530 竹节纱长度/mm:75+75+75+85=310 总长度/mm:1530+310=1840 基纱占总纱长度百分比：1530/1840=83.2% 竹节纱占总纱长度百分比：310/1840=16.8% (2)计算基纱细度设基纱号数为Xtex,则有： 1530X+3*310X=1840*36.4(3倍竹节粗度) 求得X=27.2。 (3)根据基纱细度选择所需捻系数，换算出捻度由27.2号选用370捻系数，换算出捻度71.0捻/10cm。根据A512工艺表： 24374*Z4/Z3/Z5=71.0得Z4/Z3=76/58，Z5=45 由此选择捻度牙轮，但此时年度牙轮实际并不能调节捻度。 (4)由步进电机的高速和竹节粗度、规律计算出前罗拉平均速度我们根据所用步进电机的实际功率确定前罗拉高速时180r/min,由3倍竹节粗度可知前罗拉低速时为180/3=60r/min。由基纱、竹节纱纺纱时间比例求前罗拉平均速度：180*83.2%+60*16.8%=160r/min (5)由前罗拉平均转速和A512工艺表确定皮带轮7.72*58/76*45*马达盘/主轴盘=160mm。选择电动机皮带盘Φ120mm，主轴盘Φ200mm (6)由主电动机和皮带盘测算出锭子速度1460*120÷200*10.11=885.6r/min 由以上推算可知，在前罗拉变速竹节装置中，纱的捻度完全取决于前罗拉高低速度和高低速纺纱所占的时间比，单纯调节捻度牙改变不了纱线捻度。在锭速不变时只有调节前罗拉车速才能改变捻度。 1.2 后罗拉变速装置按照(2)、(3)选择捻度牙，适当比正常同支纱大一些。 2 牵伸、车速和钢丝圈由捻度测算(2)可知基纱细度为27.2tex。总牵伸=粗纱定量/基纱细度=粗纱10m干重/基纱100m干重由总牵伸倍数选择牵伸齿轮。前罗拉变速装置参照步进电机功率确定，如额定电流7A的步进电机转速应不高于200r/min；后罗拉变速装置可按基纱细度正常纱时的车速来控制。如竹节36.9tex纱的细度是28.1tex，则可按正常纱的速度265r/min来生产。根据竹节粗度和车速一般在正常纱的基础上偏重3～5号掌握。 3 结论竹节纱是一种花式纱线，它具有节长、节距、节粗三大要素，三要素不同就要选择不同的细纱工艺，细纱工艺的是否恰当直接影响细纱生活、成纱质量，影响到织机效率、疵布和布面风格。所以，合理的细纱工艺以及选用ZNZ仿真智能型竹节纱装置是我公司竹节纱成功生产的关键。

数字图像处理整理经典

名词解释数字图像:是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。 1.数字图像:一幅图像ｆ（x,y),当ｘ,ｙ和幅值ｆ为有限的离散数值时,称该图像为数字图像。图像:是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体,以物质为记录介质的信息的一种形式。数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理,以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。无损压缩:可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。灰度直方图:灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。细化:提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 8、8-连通的定义:对于具有值V的像素p和q ，如果ｑ在集合N8（p)中,则称这两个像素是8-连通的。 9、中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 10、像素的邻域: 邻域是指一个像元（x,y)的邻近(周围）形成的像元集合。即{（ｘ=p,ｙ＝q）}ｐ、q为任意整数。像素的四邻域:像素p(x，ｙ）的4－邻域是:(x+１,y)，（x-1，ｙ） ,(x，ｙ+1), (ｘ，ｙ-1) １１、灰度直方图:以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就是灰度直方图。 1２.无失真编码:无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。 1３.直方图均衡化:直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像之灰度值。 14.采样：对图像f（x，y）的空间位置坐标(x,ｙ)的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。１５.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。 16．灰度图像:指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息,没有颜色信息。１7.色度:通常把色调和饱和度通称为色度，它表示颜色的类别与深浅程度。 18.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。 19.直方图规定化(匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法 20. 数据压缩：指减少表示给定信息量所需的数据量。像素的邻域:邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围）形成的像元集合。即{（ｘ=p,y=q)｝p、q为任意整数。像素的四邻域:像素p(x，y)的4-邻域是:（ｘ+１，y),(x-1,y) ，(x,ｙ+1)，(x，ｙ-1) 灰度直方图:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。?、中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。像素数字图像是由有限的元素组成的,每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。 4.空间分辨率:是图像中可辨别的最小细节。

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计姓名宋立涛学号２０１２１１８６７学院信息学院专业电子与通信工程年级２０１２级２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

16种常用数据分析方法

A虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

数字图像处理的基本方法

一、图像的预处理技术图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。（一）图像增强与去噪图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。（1）频域滤波使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器：高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。

基于VC++的数字图像处理课程设计

基于VC++的数字图像处理课程设计一、概述本次电子课程设计是基于VC++ 6.0 MFC多文档编程编写一个图像处理软件，这个软件能够实现BMP格式图像的浏览与编辑，打开和保存。实现对图像的平滑处理,包括邻域平均法和中值滤波法。还有对图像的锐化处理，包括梯度法和拉普拉斯算子法。 BMP文件是Windows操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类：设备相关位图和设备无关位图，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选外，不采用其他任何压缩，因此BMP文件所占用的空间很大。由于BMP文件格式是Windows环境交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。图像平滑的目的是为了消除噪声，主要处理的方式有邻域平均法即通过提高信噪比，取得较好的平滑效果；空间域低通滤波采用低通滤波的方法去除噪声；以及频率低通滤波法通过除去其高频分量就能去掉噪声，从而使图像的到平滑。图像锐化的主要目的是为了增强图像边缘、轮廓和细节，使模糊的图像变得更加清晰，颜色、细节变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人眼观察和识别的图像。经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变得清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。主要功能概述： 1、打开和保存8位bmp图像 2、图像平滑处理：分为邻域平均法和中值滤波法。邻域平均法中又有3*3均值滤波器法、超限邻域平均法、n*n均值滤波器法、有选择的局部平均化。中值滤波法中有n*n中值滤波器法、十字形中值滤波法、n*n最大值滤波器法。 3、图像锐化处理：分为梯度法和拉普拉斯算子法。二、程序流程图