基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理一个重要的环节,为了有效提取目标边缘,提出一种基于canny算法的改进算法,主要从两方面进行的改进,采用中值滤波代替高斯滤波对图像的噪声进行滤除和采用迭代法计算高低双阈值。实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能:在保留边缘信息的同时,很好地抑制了噪声的干扰,可以提高图像边缘检测效果。     

基于双边滤波算法下的焊缝跟踪系统研究

焊缝信息处理是实现焊缝跟踪的重要环节。利用DSP系统的高速图像处理能力,结合现阶段常用的图像预处理算法、二值化处理以及边缘检测算子对焊缝图像信息进行处理,分析比较了均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波算法下的图像处理效果,同时对比了不同滤波条件下二值化图像,并对效果最好的二值化图像采用Canny、Robert、Sobel、Marr-Hildreth边缘检测算子提取边缘。研究结果表明:通过实际处理环节,验证了双边滤波加Canny算子的可行性和有效性。     

基于Rao-Blackwellizedli粒子滤波的多特征融合多光谱目标自适应跟踪

针对复杂背景下视频目标跟踪的实时性和可靠性问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的颜色矩形特征和方向边缘信息融合的自适应跟踪算法。该算法采用Rao-Blackwellized粒子滤波提高滤波算法性能,采用积分图像快速计算颜色特征和方向边缘信息,根据跟踪实际情形,利用模糊逻辑自适应调节各特征权值,提高算法的跟踪速度和精度。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复杂的背景下对可见光及红外等运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

基于视觉的柔性结构振动测量及其控制

针对柔性结构振动测试及控制问题,提出采用机器视觉测量结构振动并进行反馈控制的方法。为保证闭环控制系统的实时性,需要解决视觉图像处理数据量大、处理耗时长的问题。采取运动跟踪方法选择图像感兴趣区域(re-gion of interest,简称ROI)以减少数据处理量,并采用快速中值滤波算法提高图像处理速度。为了提高处理精度、保证处理结果的准确性,试验比较了3种微分边缘检测算子,采用Roberts算子和极值法提取图像中柔性结构末端边缘信息,并利用Hough直线变换方法进行修正。基于末端中心振动的信息反馈进行柔性梁结构振动控制理论分析和试验研究。结果表明,所采用的图像处理方法满足精度和实时性的要求,并验证了基于视觉反馈振动控制的可行性。     

基于Camshift和Kalman滤波结合的改进多目标跟踪算法

Camshift算法具有很好的实时性,但是存在遇到大面积与目标颜色相近的背景干扰、目标被严重遮挡时跟踪失效,只能对单目标进行跟踪等问题。针对这些问题,提出了Camshift结合Kalman滤波的改进算法,采用改进算法的跟踪器对每个检测出来的目标进行分别跟踪,从而实现多目标跟踪。实验表明本文提出的改进算法能有效地克服以上问题,并且能达到实时性要求。     

图像处理方法在焊缝自动跟踪系统中的应用研究

以基于视觉传感器的焊缝自动跟踪系统为研究对象,论述了相应的焊缝图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.主要包括转灰度图、图像滤波、图像分割、图像边缘检测、图像细化以及HOUGH变换等.其中采用卷积滤波和中值滤波相结合的方法,提高了中值滤波能力和处理速度;采用Sobel算子,较好地保留了焊缝图像的边缘.并将这些方法综合应用成功地识别出焊缝的两条边缘,进而提取出焊缝中心,并仿真出焊枪在纠偏过程中的运动轨迹.试验表明方法处理效果好,处理速度快,能够满足跟踪系统的实时性要求.     

决策主导的多模式融合目标跟踪算法

为了解决复杂场景中运动目标跟踪,特别是遮挡情况下对目标的连续、稳定跟踪的问题,提出一种基于决策主导的多模式融合跟踪算法.采用多层算法结构,以图像特征作为决策判据,自主控制算法流程;首先利用重心和改进的粒子滤波算法预测目标位置进行粗定位,而后用改进的SIFT特征匹配对目标精确定位.在保证跟踪性能的同时大大简化了算法的复杂度,提高了算法的实时性.实验表明,多模融合跟踪能够在目标发生旋转、缩放和有物体遮挡干扰的情况下,准确地提取目标,并保持连续稳定的跟踪,完全可以满足工程应用中实时性和鲁棒性的要求.     

基于Vc++的车辆运动中的实时图像处理

智能车辆研究是当今世界车辆工程领域的研究前沿和热点,图像处理是数字车辆的算法核心之一,本文通过对采集到的车辆运动中的动态图像进行边缘检测,主要实现了运动车辆的实时图像处理,通过对运动车辆的视频进行中值滤波,通过Soble算子提取图像的边缘信息,接着进行二值化处理,以便于分析理解和识别并减少计算量。利用VC 编制人机交互友好界面,实现数字逻辑变换及道路图像处理。实验证明,本文提出的算法具有良好的实时性、可靠性。     

一种复杂背景下运动目标检测与跟踪方法

为了准确快速检测和跟踪运动目标,扩大视频监控系统中摄像机的搜索和跟踪范围,在目标检测部分提出了一种将双向差分相乘法与基于仿射运动模型的匹配差分法相结合的运动目标检测方法;在目标跟踪部分改进Camshift算法,利用目标边缘轮廓信息完成对运动目标的跟踪,最后在基于BF533的网络视觉跟踪监控系统上进行了实验。结果表明,所提方法能够对运动目标进行准确检测和大角度跟踪,在单目摄像机的视频监控系统中具有较高的实用价值。     

基于判断脉冲噪声的中值滤波改进算法研究

为提高图像去噪效果,在分析了中值滤波算法及判断脉冲噪声中值滤波算法基础上,对算法进行了门限选择及噪声误判的改进,改进后的算法增强了单线元素边缘的检测能力。通过仿真结果,可以看出对图像的去噪效果有一定的提高,信噪比也有所提高。     

基于数学形态学的气泡水平尺自动检测系统研究

针对气泡水平尺的自动检测问题,对机器视觉领域的边缘提取、轮廓跟踪等算法进行了研究,提出了一种基于数学形态学与轮廓跟踪的气泡水平尺自动检测方法。引入了快速中值滤波算法和多线程工具对工业相机拍摄的水平尺气泡图像进行了滤波处理,以提高中值滤波算法的运算效率,使用了模糊最小化形态学梯度对气泡图像进行处理,以得到气泡的边缘信息。同时针对该应用场合,分析了气泡边缘图像的灰度剖面特性得到左、右平行参考线的位置,结合目标邻域点法搜索气泡端点来对气泡位置进行了搜索,得到了气泡偏移距离,从而实现了高效率高准确度的气泡水平尺偏移实时检测。研究结果表明,该方法在保证结果准确的同时,能够极大提高计算速度,并且计算结果能极好地适应光照变化。     

基于机器视觉的螺钉在线检测

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺钉在线检测系统。该系统利用CCD相机采集图像,经过拉普拉斯锐化算子、中值滤波等图像处理,可获得清晰的螺钉轮廓图像,再利用机器视觉的相关几何运算测量出各个螺钉几何参数,实现螺钉的在线检测。实验表明,该系统检测速度快、精度高,具有很好的推广应用价值。     

OpenCV在焊缝实时检测系统中的应用

机器视觉系统是集机械、光电、控制、计算机和数字图像处理等技术于一体的高度自动化系统,广泛应用于工业当中。焊缝实时检测系统主要针对焊接自动跟踪技术中的在线检测焊缝并进行相关处理的系统。该文在VC++6.0开发环境中设计了一种采用Gauss小波检测边缘,基于OpenCV的焊缝实时检测与处理算法,实验结果表明该算法实时性高、效果好、检测正确快速。     

湿法水下焊接电弧区域图像采集与处理

采用复合滤光技术和水下ＣＣＤ摄像系统,在可见光范围内采集出了药芯焊丝湿法水下焊接电弧区域图像,并运用了基于中值滤波和梯度算子的图像边缘检测方法,有效地区分了电弧燃烧区域和电弧气泡区域,为湿法水下焊接电弧的机理研究及水下焊接过程控制奠定了基础。     

Sobel-Hough检测方法在机器视觉倒车辅助系统的应用研究

倒车辅助系统,又称泊车辅助系统或可视倒车雷达,能够给驾驶员倒车泊车操作带来很大的方便。对主流倒车辅助系统的研究后,引进机器视觉,为精确检测柱子类或台阶类障碍物提供了新方法。倒车操作时,使用CCD内核的视觉传感器获取车后的图像信息,将彩色图象进行中值滤波后转变为灰度图像,采用Sobel算子锐化突出柱子或台阶的边缘,再采用自适应阈值法分割成二值图象,接着用Hough变换方法检测出边缘线段,最后对障碍物边缘进行加粗加色标记。实验表明,采用Sobel-Hough算法能准确地将柱子和台阶边缘识别出来,并具有较强的抗干扰能力。     

The use of local entropy measures in edge detection for cytological image analysis

Accurate edge detection is a fundamental problem in the areas of image processing and pattern recognition/classification. The lack of effective edge detection methods has slowed the application of image processing to many areas, in particular diagnostic cytology, and is a major factor in the lack of acceptance of image processing in service orientated pathology. In this paper, we present a two-step procedure which detects edges. Since most images are corrupted by noise and often contain artefacts, the first step is to clean up the image. Our approach is to use a median filter to reduce noise and background artefacts. The second operation is to locate image pixels which are ‘information rich’ by using local statistics. This step locates the regions of the image most likely to contain edges. The application of a threshold can then pin-point those pixels forming the edge of structures of interest. The procedure has been tested on routine cytologic specimens.     

铜熔池信息视觉检测和图像处理研究

建立了一个近红外CCD熔池动态信息的图像检测系统,用于钢表面铜熔池视觉信息的检测.应用窄带滤光技术成功地解决了强弧光干扰,在获取清晰的焊接熔池区图像的基础上,研究了焊缝熔池几何尺寸的边缘检出方法,获得了满意的熔池边缘特征图像.     

基于FPGA的Sobel图像边缘检测的设计

图像边缘检测技术在数字图像处理领域中处于重要位置,是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析的基础。详细地讨论了Sobel图像边缘检测FPGA实现的原理、方法和步骤。以FPGA为中央控制单元,用Verilog语言设计并实现了Sobel边缘检测法。通过改进算法、优化FPGA布局布线结构、利用FPGA高速并行机制和采用流水线处理方式,提高了系统速度,减少了FPGA内部资源的使用。通过Matlab和ModelSim进行仿真和对比,实验得到了理想的图像边缘。     

图像处理在石油管道自动焊接中的应用

基于图像处理的手段使埋弧焊焊缝跟踪的自动化得以实现,图像处理要进行除噪、二值化、中值滤波、边缘检测、提取焊缝中心特征线,并使之数字化,比较计算得到焊缝与焊枪偏差量,工控机对此偏差量进行分析计算,最终控制系统驱动伺服电机带动执行机构对偏差量进行校正调整,消除焊缝焊枪之间的偏差量并能够实时对中。     

基于机器视觉的VCM磁钢检测系统设计与研究

针对目前VCM磁钢片轮廓尺寸的检测方法存在检测速度慢、精度低等问题,设计了基于机器视觉的VCM磁钢检测系统的总体结构。视觉检测系统采用了中值滤波滤除噪音,利用Canny算子定位边缘轮廓和8-连通法提取图像边缘信息,采用基于链码的实时拐角检测算法求拐点,对轮廓线进行分段识别和重构,并用最小二乘法拟合轮廓,实现尺寸检测。用该系统对VCM磁钢片样品进行实验及数据分析,并与传统的三坐标测量仪的检测结果进行对比实验。实验结果证明了该系统能满足VCM磁钢片的实际工业在线检测需求。