激光光斑中心圆拟合定位算法的FPGA实现

针对双目立体视觉测距系统的实时性要求,提出了一种改进的激光光斑中心定位算法,并在FPGA上进行了验证.该算法首先对图像进行阈值判定排除干扰光线,然后用Sobel算子对图像进行边缘检测得到边缘图像,最后再利用改进的圆心拟合算法进行中心定位.基于FPGA的硬件系统利用合理的流水线设计提高了数据处理的并行性,可以实时处理大量的数据,克服了传统算法在精度和速度上的不足.中心定位算法结果用于立体匹配,效果良好,完全满足设计需要.     

一种新边缘检测算子正弦算子

边缘检测是在图像中标注灰度强度变化的过程,边缘检测的主要目的是检测和标注显著的灰度强度变化,检测准则、定位准则和响应的唯一性是评估边缘检测算子的三个准则,该文基于这三个准则,给出了获取最优边缘检测算子的详细理论推导,以一维阶跃边缘最优检测算子为例,讨论了对任意形状边缘设计边缘检测算子的过程。在此基础上,该文提出了一种新检测算子正弦算子,根据评估边缘检测算子的三个准则,该文建议的正弦算子要优于高斯一阶导函数,实验结果表明,正弦算子对检测和定位一维和二维含噪边缘都具有较好的效果。     

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.     

基于最优离散滤波器的边缘检测算法

边缘检测已经成为图像理解和计算机视觉中的一个主要领域,其检测的质量直接影响后期理解的效果。寻找一种对噪声不敏感、定位精确、能有效区分真假边缘的方法,一直是研究的重点。从理论上来说．Canny算子是连续域最优的边缘检测算子,但在离散域中却并非最优,对于数字图像可能存在误差。为此,提出一套完整的离散域边缘检测算法。在最优滤波器理论基础上,推导出离散域的最优平滑算子,抑制了图像的分割错误、噪声和伪边缘的影响。实验表明,该算法能有效实现灰度图像的多尺度边缘检测。具有高的信噪比．更清楚和更符合计算机识别要求,是一个理想的边缘检测方法。     

基于canny算子的改进边缘检测算法

本文提出了一种基于Canny算子的改进边缘检测算法。该算法既具备传统Canny算子信噪比高、定位精确的优点,又具备较强的去噪能力和较好的边缘检测效果。实验表明,本文算法增强了Canny算子在噪声干扰情况下的去噪效果,提高了边缘定位的精确度,能够得到更加完整的边缘轮廓。     

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.     

数字图像处理技术在边缘特征提取中的应用

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,通过matlab仿真结果对各种边缘检测算法的优劣进行了比较、选择,论述了获得清晰、完整的边缘轮廓的方法及步骤。     

基于双目视觉的工件测量研究

采用双目视觉代替人眼对工件进行测量提高了生产的柔性和自动化程度.双目视觉的精度很大一部分取决于图像的预处理过程,Canny算法作为传统的边缘检测方法在边缘定位和抗噪声干扰性达到了较好的折中效果.本文提出了一种先进行Sobel算法进行边缘检测,后采取形态学运算进行细化的方法进行双目视觉的测量,将2种方法对比证明了该方法在精度上能达到Canny算法的检测精度,且不会出现边界丢失现象.     

一种优化的Canny算子边缘检测法

文中提出了一种改进型Canny边缘检测算法.采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值,定义多个不同尺度的高斯滤波器根据各个尺度的滤波器对噪声的抑制能力及边缘定位能力的不同,自适应地确定相应的权值大小,然后再将这些不同尺度下检测到的梯度图像用自适应确定的权值进行加权合成最终的梯度图像.最后引入数学形态学方法对边...     

一种Sobel算子的抗噪型边缘检测算法

边缘检测在图像处理过程中占有重要的地位,Sobel算子是在数字图像边缘检测中常用的一种方法。经典Sobel算法简单、速度快,但也存在着边缘定位不精确、提取的边缘较粗、噪声干扰情况下抑制能力差等问题,针对这些问题,提出了一种抗噪声的Sobel边缘检测算法。算法先对图像采用多子窗口进行滤波,去除图像中存在的噪声;然后采用改进的Sobel算法对图像进行边缘检测,算法结合边缘方向计算梯度图像,并对梯度图像在3×3邻域内采用统计信息结合梯度阈值进行了2次边缘细化处理。与经典的Sobel算法及其他文献算法进行了对比试验,结果表明,该算法对噪声具有较强的抑制能力,在去除噪声的同时能够准确地检测出图像的边缘,而且得到的边缘更细,定位更精确。