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.     

基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性.     

景物边缘提取的独立边缘自增强算法

景物边缘提取是图像理解的重要阶段,针对现有边缘提取方法存在的诸多问题,本文提出了一种独立边缘的自增强算法.此算法通过对边缘检测后图像的反复随机搜索获得各种可能的独立边缘轨迹,然后对所得的每条边缘进行独立自增强,最后根据积累增强的结果来提取边缘.通过大量的实验并与另外两种边缘提取的方法——启发式搜索法和松弛标记法进行了对比,表明我们的方法在提取边缘的同时有效地抑制了噪声,是一种很好的边缘提取方法.     

一种用于立体匹配的边缘提取改进算法

针对立体匹配中的边缘提取.本文提出一种简单而实用的改进方法.通过Canny算子检测最初的边缘.再利用几何信息选择关键点.根据关键点所确定的标记进行边缘连接,获得完整的边缘.该方法排除了孤立边缘,虚假边缘对边缘检测的影响,并通过引入直线分段法提取有用边缘.降低了算法的复杂度.实验结果表明,改进方法的边缘提取定位精确且连续性好.轮廓全面清晰.点、线特征突出,为立体匹配打下了良好的基础.     

受电弓滑板磨耗检测图像处理算法的研究及实现

由于图像检测受电弓滑板磨耗能实现在线自动检测,且检测精度较高,而该检测方法的关键是对采集到的受电弓图片进行图像处理,因此研究图像处理算法具有非常重要的意义.检测系统采用4个CCD摄像机实现受电弓前后滑板的初始图像采集.然后将获取到的图片传输并存储到检测主机上,通过后期的图像处理,实现滑板磨耗的自动检测.并输出数据报表争磨耗曲线等.图像处理算法主要包括图像预处理、边缘检测和连接、导线及滑板边缘定位等.其中,边缘检测和定位算法是关键,也是决定系统检测精度的重要因素.主要对Canny边缘检测、形态学边缘检测和小波边缘检测进行实验验证,并比较其边缘提取效果.结果表明,Canny边缘检测精度更高,而小波边缘检测虽然定位更准确,但精度较低.因此,最终选择Canny边缘检测,结合边缘连接进行处理,并给出了检测结果图.     

一种新模板的图像边缘提取方法

为解决拉普拉斯和梯度等类算子提取图像边缘时算法复杂、程序化实现较为困难的问题,提出了一种新的横向和纵向模板算法,通过仿真实验,获得了优于梯度算子提取图像边缘的结果。并对以上算法进行改进,在边缘图像信息衰减微小的情况下,有效地改善了图像边缘的提取时间。利用该算法,对图像定位与匹配等领域进行了进一步的研究。     

基于多尺度小波边缘检测的车牌定位研究

车辆牌照的准确定位是车牌识别系统中的关键步骤,利用车牌区域丰富的边缘和纹理信息以及车牌自身的特征,提出一种基于多尺度小波边缘检测的车牌定位方法.该方法能够更好地解决在复杂背景和复杂光照下的车牌定位.首先用图像增强和多尺度小波算子提取出车牌图像的边缘,然后利用数学形态学和连通区域标记的方法对车牌进行初步特征提取去除伪车牌区域,最后采用水平垂直投影法进行车牌的精确定位.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,对复杂背景下的车牌具有很好的鲁棒性和实时性.     

基于几何特征与灰度信息的虹膜定位算法

利用人眼图像的几何特征与灰度特征,提出一种改进的虹膜定位算法.首先采用圆Hough变换结合曲线段长度检测法提取虹膜的外边界,提高了对颗粒噪声的抵御能力;然后在虹膜外边缘内部使用阈值法提取内边界;最后,分别用几何方法和阈值法去眼睑和眼睫毛、反光点等干扰信息.由Maatab仿真结果可以看出,提出的定位算法具有良好的准确性和鲁棒性.     

一种基于直线行扫描的虹膜快速定位算法

为提高虹膜的定位速度,提出一种粗定位与精定位相结合的虹膜快速定位算法.首先,利用阈值对人眼图像进行分割提取瞳孔,对二值化瞳孔区域进行形态学开元算去除瞳孔区域外睫毛等噪声点;然后对瞳孔区域进行直线行扫描提取瞳孔边界点,并利用边界点进行最小二乘拟合粗略定位内边缘;最后利用圆梯度算子对虹膜内外边缘进行精确定位.对CASIA(version 1.0)虹膜数据库中100多幅虹膜图像进行定位实验,所提算法的平均耗费时间为1.38s,圆梯度算子耗时9.8s,Hough变换方法耗时14.3s.定位结果表明文中算法对不同质量的虹膜图像定位速度快,精度高,鲁棒性强.     

基于边缘检测的车牌识别算法的实现

针对传统车牌识别的不足,本文提出了基于边缘检测的车牌识别的算法.该算法首先对摄像头获取的车牌图像预处理,去除图像无用信息,然后运用Robert算子检测车牌边缘,并对车牌区域进行图像较正,用高斯滤波法去除噪声并且提取车牌信息特征,接着对车牌区域水平和竖直方向运用触点定位法分割字符,对车牌分割后与相应字符模版匹配,利用预测模型预测识别结果,最后识别出车牌字符.