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原位显微镜和数字图像相关性研究聚合物基材料的机械特征
聚合物复合材料在我们的日常生活中无处不在，因为它们的功能/机械性能[1]，这种材料的机械性能是由构成结构[2]的纳米级/显微镜特征所支持的，并且在此主题上有一些出色的评论[3-7]。传统的机械测试方法获取有关聚合物及其复合材料的宏观物理特性的信息，重要的是要注意，可能会错过有关这些材料中存在的纳米级/微观结构的贡献的信息[8]，并且在分析生物学样本（尤其是用于评估细胞机械的方法）方面存在重大兴趣。多尺度结构和宏观特性的相关性是当前分析研究的一个领域[10，11]；可以采用各种不同的实验室和计算技术来理解
原位显微镜和数字图像相关性研究聚合物基材料的机械特征
聚合物复合材料在我们的日常生活中无处不在，因为它们的功能/机械性能[1]，这种材料的机械性能是由构成结构[2]的纳米级/显微镜特征所支持的，并且在此主题上有一些出色的评论[3-7]。传统的机械测试方法获取有关聚合物及其复合材料的宏观物理特性的信息，重要的是要注意，可能会错过有关这些材料中存在的纳米级/微观结构的贡献的信息[8]，并且在分析生物学样本（尤其是用于评估细胞机械的方法）方面存在重大兴趣。多尺度结构和宏观特性的相关性是当前分析研究的一个领域[10，11]；可以采用各种不同的实验室和计算技术来理解
数字图像处理的扩展概述
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域，特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称，每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出，其空间坐标为输入，由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前，请先了解需要什么图像。图片的高度，广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置，可获得一定的颜色，不透明度和阴影。在灰度图像中，像素是一个具有0到255之间的整数，其中0代表总黑度，而255代表整个白度。红色，绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示，该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比，数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题，并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理，因为图像是在二维中定义的，即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入，机器学习的使用范围正在增长。然而，随着科学和技术的提高，图像已成为传输信息的重要手段，并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性，以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。
数字图像相关法用于增材制造 316L 薄壁变形模式的微观结构分析
在增材制造中，工艺参数直接影响材料的微观结构，从而影响所制造部件的机械性能。本文旨在通过在扫描电子显微镜 (SEM) 下结合高分辨率数字图像相关 (HR-DIC) 和电子背散射衍射 (EBSD) 图进行原位拉伸试验来表征局部微观结构响应，从而探索这种关系。所研究的样本是从通过定向能量沉积构建的双向打印单道厚度 316L 不锈钢壁中提取的。通过统计分析表征了晶粒的形态和晶体学纹理，并将其与该工艺的特定热流模式相关联。根据晶粒大小将其分为位于打印层内的大柱状晶粒和位于连续层之间界面的小等轴晶粒。原位拉伸实验的加载方向垂直于或沿打印方向进行，并展示不同的变形机制。对每个晶粒的平均变形的统计分析表明，对于沿构建方向的拉伸载荷，小晶粒的变形小于大晶粒。此外，HR-DIC 与 EBSD 图相结合显示，在没有单个或成簇的小晶粒的情况下，应变局部化位于层间界面处。对于沿打印方向的拉伸载荷，应变局部化存在
CSC 381：数字图像处理简介
每项作业都经过精心设计，以帮助您掌握班级研究的特定内容。但是，您可能需要自己研究/审查一些编程或实施详细信息。可以在网上使用外部资源来了解有关现有库的更多信息。但是，请确保您了解代码在做什么。在如何完成每项作业方面，将有一定程度的自由。但是，您将要求您根据班级的每周内容遵循给定的方法。在某些情况下，替代方法/算法可能会带来更好的结果。但是，请记住，主要目标是评估您对本课程所涵盖的内容的理解。从这个意义上讲，除非您首先与讲师交谈，否则任何与所要求的事情都大不相同的程序都会受到较大的分数罚款。除了所需的方法外，都应提供任何不同的方法，但绝不作为替代方法。
自动系统，用于获取和分析包含活性污泥的微观数字图像
摘要本文包含图像采集的过程，包括分析材料的抽样以及用于研究中使用的硬件和预处理的技术解决方案。通过自动化机械系统的帮助，获得了包含已识别对象的数字图像的数据集，以控制显微镜表并用于训练Yolo模型。根据自动图像分析比较了Yolov4和Yolov8深度学习网络的性能。Yolo构成一个单阶段的对象检测模型，目的仅检查一次分析的图像。通过利用单个神经网络，将图像分为单元格的网格，并为边界框以及每个框的对象类概率做出了预测。这种方法允许以最小的精度损失实时检测。这项研究涉及纤毛的原生动物Vorticella作为测试对象。这些生物都在天然水体和采用活性污泥法的治疗厂中发现。由于其独特的外观，高丰度和久坐的生活方式，Vorticella是检测任务的好主题。为了确保训练数据集准确，图像是手动标记的。使用诸如准确性，精度和召回的指标评估模型的性能。最终结果表明，在Yolo算法的后续版本中，软件中所获得的输出和进度的指标差异。
通过 FPGA 实现数字图像处理算法的开发
实时图像处理是实现 IR 4.0 的基本要素之一。数字图像处理技术的快速发展使得医疗保健、交通运输和制造业等领域的各种应用成为可能。人们正在寻求更高性能的图像处理，因为传统的图像处理已不再满足需求。基于 FPGA 的数字图像处理已成为公众的选择之一，因为它具有并行流水线功能，可以缩短处理时间并提高性能。该项目开发了几种数字图像处理算法，包括灰度变换、亮度控制、对比度调整、阈值和反转。它们是数字图像处理中最流行的算法。使用 Microsoft Paint 将彩色输入图像的格式转换为位图格式，然后使用 MATLAB 将其转换为十六进制文件，以便在 FPGA 中读取和写入。使用 ModelSim Altera 和 Intel Quartus II 等平台为数字图像处理算法编写 Verilog HDL。结果，从模拟中获得了五个十六进制文件。输出的十六进制文件在 MATLAB 中进一步处理以生成相应的图像。
数字图像传感器的演进和新前沿 - Eric Fossum
自史前时代以来，捕捉图像就是人类的活动，近 200 年来，相机捕捉一直是人类文化的一部分。图像传感器是每台数码相机的核心，将光转换为适合计算机传输、存储和处理的电信号，供机器和人类使用。图像传感器从 21 世纪甚至更早开始就对人类文化产生了强烈的影响。数码相机最初是用电荷耦合器件 (CCD) 图像传感器实现的，目前是用互补金属氧化物半导体 (CMOS) 图像传感器 (CIS) 实现的。这些相机广泛应用于移动智能手机、汽车、网络摄像头、医疗设备、安全系统、国防技术和空间等许多领域。基于图像的社交媒体（如 Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok）对社会的影响，无论是好是坏，都不能低估。然而，一个无可争议的积极影响是每个口袋里的相机都有助于社会正义。例子包括乔治·弗洛伊德事件的视频；阿拉伯之春；以及2020 年 1 月 6 日的国会事件，以及支持执法声明的视频。
图像二值矩阵处理以加密和解密数字图像
摘要 — 本研究提出了一种简单的加密解决方案，用于保护计算机应用中常用的灰度和彩色数字图像。由于这些图像用途广泛，保护它们对于防止未经授权的访问至关重要。本文的方法使用基本操作来处理图像的二进制矩阵。这些具体操作包括将 8 列矩阵扩展至 64 列，将其重新组织为 64 列，将其分成四个块，并使用秘密索引密钥对列进行混沌处理。这些密钥由四组常见的混沌逻辑参数生成。每组参数执行混沌逻辑映射模型以生成混沌密钥，然后将其转换为索引密钥。该索引密钥在加密过程中对列进行混沌处理，在解密过程中进行反向操作。该加密方法保证了密钥空间的安全性，从而能够抵御黑客攻击。由于解密过程对精确的私钥值敏感，因此加密图像是安全的。私钥通常是混沌逻辑参数，这使得加密具有弹性。该方法非常方便，因为它支持任意大小和类型的图像，而无需修改加密或解密技术。混洗取代了传统数据加密方法中复杂的逻辑过程，简化了加密过程。我们将使用多张照片进行实验，以评估所提出的策略。加密和解密后的照片将被检查，以确保该方法符合加密标准。速度测试还将把所提出的方法与现有的加密方法进行比较，以展示其通过缩短加密和解密时间来加速图片加密的潜力。