数字散斑的边缘相关测量法

利用数字激光散斑图像测量物体的形变和微小位移是一种新兴的非接触测量方法,为提高测量速度,通过对数字散斑相关测量方法(DSCM)和激光散斑图像的特点进行研究,提出一种针对数字散斑图像的边缘相关测量法(DSMC)。该方法把移动前后的激光散斑图像像素在单方向上求和,使整幅图像的能量集中在边缘上,然后使用边缘上所形成的一维数列,通过插值和相关的方法求解激光散斑图像的位移。而激光散斑图像的位移可以反映出物体的位移或形变。理论和实验证明了该算法可行,可以大大节省数字散斑相关测量中数据处理的时间而不影响计算精度,因为此算法的运算精度主要取决于插值点的个数和散斑图像自身的综合误差。     

基于视觉图像的石英摆片参数精密测量方法

为了解决检测石英摆片易划伤和提高检测的速度、精度,提出了利用视觉图像进行石英摆片平面几何参数测量的非接触测量方法.该方法通过视觉系统对石英摆片图像进行摄取, 由Sobel算子对图像进行单像素精度的边缘初始位置定位,进而利用改进的Zernike矩亚像素定位算法实现对目标边缘的精确定位,最后通过最小二乘法拟合边缘点得出石英摆片的平面几何参数.实验结果表明:该方法稳定性好,测量精度高,定位精度优于0.1 pixel,可实现石英摆片平面几何参数的精密测量.     

基于LOG算子边缘检测提取特征点的平显振动算法研究

针对平显测试过程中图像抖动检测实时性要求较高的特点,通过对图像振动检测算法进行分析,提出了基于LOG算子边缘检测提取特征点的平显振动算法,利用该算法提取图像序列的特征点后并进行特征点匹配,根据特征点对位移量计算图像序列的振动量。实验结果表明该算法可以满足平显图像振动实时检测要求。     

基于机器视觉的液压支架高度测量方法

针对煤矿井下液压支架工况复杂,高度检测和控制难度较大等问题,提出一种巷道环境下液压支架高度非接触式测量方法。该方法采用基于双边滤波的单尺度Retinex图像增强算法得到增强图像,再对增强图像进行边缘检测、PPHT处理,求解出液压支架结构件的真实角度,间接测量出液压支架高度。实验结果表明,该液压支架高度测量方法可有效地煤矿井下视频图像中进行测高,且误差小于2 mm。     

基于标准差梯度的模糊边缘检测算法

红外图像的边缘检测是图像处理领域的难题之一。结合红外图像的特点,将最小误差原理推广到模糊域进而应用到红外图像的边缘检测上,提出了一种基于标准差梯度的红外图像模糊边缘检测算法。首先提出了一种基于标准差的梯度算子,将图像中潜在的边缘区域很好地区分出来;而后引入模糊最小误差阈值算法．根据此算法自适应提取了标准差梯度图像中的最优阈值,从而实现了红外图像的目标边缘检测。与传统的基于梯度的红外图像边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该算法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果。     

图像测量技术在微型齿轮测量中的应用

在分析传统接触式微型齿轮测量技术难点的基础上,提出了一种基于CCD图像的微型齿轮非接触测量的方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用图像测量技术对微型齿轮进行非接触测量.主要步骤包括:图像的采集;采用边缘保持滤波器进行滤波、降噪;采用阈值法将图像二值化,并进行边缘检测形成单像素的轮廓边缘;采用随机Hough变换对齿轮中心孔进行提取;系统的标定以及齿轮有关参数的计算等.并实际测量了微型齿轮的齿形误差和齿距误差,对测量精度进行了分析,通过对比试验证明了本系统提出测量原理是正确的、可行的,所开发的软件能够满足实际生产的需要.     

基于误差效应的亚像素边缘检测算法

针对传统亚像素边缘检测算法在实时性、精确性和鲁棒性之间难以平衡的问题,提出了一种基于误差效应的亚像素边缘检测方法。该方法首先建立边缘函数模型,并计算每个像素边缘对应函数方程常数项的近似值和对应误差,然后结合最小二乘法使整体函数模型误差最小,从而获得较为精确的边缘参数。基于标准图像和实际图像的实验测试结果表明,该算法具有快速、鲁棒性强和检测精度高等优点,能够满足实时检测的要求,评价指标优于其他传统算法。     

激光雷达含噪图像边缘检测算法比较

边缘检测是激光雷达图像处理的重要组成部分,其性能直接影响整个雷达系统的精度和性能。对Sobel、Kirsch、LOG、Canny、参数检验算子等边缘检测算法原理及其性能参数进行了分析和比较,并且对含有散斑噪声的激光雷达图像边缘检测进行了实验研究,结果表明,参数检验算法在受散斑噪声影响的图像中的检测性能较好。     

机械零件直线边缘亚像素定位方法研究

直线是视觉图像中重要的基元特征.建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,利用LOG算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘,然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线边缘像素点,最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线.对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明提出的基于空间矩亚像素边缘定位算法与像面直线亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性.     

图像边缘检测算法研究与分析

边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。     

一种基于图像处理技术的继电器触点间距智能检测方法

基于图像处理技术, 采用嵌入式机器视觉处理系统, 设计了一种用于继电器触点间距的智能检测装置和方法。在硬件方面, 以Cortex-A8处理器为中心, 将控制、处理与测量于一体, 并采用红外光源作为照明系统, 抑制金属触点的光发射; 在算法方面, 以继电器触头静触片的接触点图像区域为特征图像, 并采用多分辨率金字塔分层匹配技术, 实现对检测对象的准确识别和定位, 同时根据继电器内部组件位置的对应关系, 确定继电器触点边缘检测区; 在检测区内, 先采用像素级的边缘检测算法确定两接触点边缘后, 再利用亚像素边缘检测技术, 实现边缘的精确定位, 并检测出继电器触点间的最短距离。本文所提出的方法对继电器质量检测和性能评估具有重要的意义。     

Research on high-precision hole measurement based on robot vision method

A high-precision vision detection and measurement system using mobile robot is established for the industry field de- tection of motorcycle frame hole and its diameter measurement. The robot path planning method is researched, and the non-contact measurement method with high precision based on visual digital image edge extraction and hole spatial circle fitting is presented. The Canny operator is used to extract the edge of captured image, the Lagrange interpolation algorithm is utilized to determine the missing image edge points and calculate the centroid, and the least squares fitting method is adopted to fit the image edge points. Experimental results show that the system can be used for the hi gla-precision real-time measurement of hole on motorcycle frame. The absolute standard deviation of the proposed method is 0.026 7 mm. The proposed method can not only improve the measurement speed and precision, but also re- duce the measurement error.     

基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法

该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值,检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。     

A new edge detection algorithm for image corrupted by White-Gaussian noise

Because corruption of image by White-Gaussian noise is a frequently encountered problem in acquisition, transmission and processing of image, and classical edge detection operators such as Roberts, Sobel, Prewitt and LOG operator have the deficiency of being sensitive to White-Gaussian noise, this paper proposes a new edge detection algorithm for Image corrupted by White-Gaussian noise that can reasonably consider White-Gaussian noise reduction and correct location of edge, and provides its specific arithmetic process. Finally, the comparison based on principle of new edge detection algorithm and classical edge detection operator is done, the experimental results indicate that the performance of new edge detection algorithm is better than that of classical edge detection operator.     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。     

基于线阵CCD扫描的测量技术

针对零件二雏几何尺寸的高精度非接触测量问题,提出了基于线阵CCD扫描测量的方法。通过对扫描同步的分析,很好地控制了扫描图像的失真。对CCD扫描图像设计了处理算法。由于需布置光源,而光源随时间会有所衰减,所以对图像采用边缘检测的算法,以减小光源亮度变化对图像测量的影响;由于获取的梯度是梯度带,同时为了不加剧边缘的不连续性,采用了细化算法。对闽断点进行插值,采用周长法计算直径,系统测量结果与采用千分尺进行测量的结果相比较,其测量误差不大于10μm。     

图像边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。在此介绍Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较,得出Canny算子的边缘连接程度最佳,景物的细节表现得最明晰,轮廓边缘提取得很完备。     

一种小波域改进非局部均值滤波算法

提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。     

基于CCD图像的圆度误差测量的研究

介绍了一种基于CCD图像的圆度误差测量系统,给出了利用数字图像处理技术进行图像采集、预处理、二值化、边缘检测、轮廓提取等,进而对圆度误差进行评定,分析了误差产生的原因.试验证明,用该方法提供圆度误差的评定是可行的,并具有先进性和实用性.