基于空间矩的亚象素边缘定位技术的研究

在空间矩亚象素细分算法的基础上，分析了造成该算法原理误差的原因，从而推导出任意角度边缘的原理误差函数，给出了原理误差函数的重要性质并提出了改进算法，将改进算法应用到空间矩亚象素边缘定位中，避免了以往利用二维误差校正表时需要的查寻时间和存贮空间，降低了计算复杂度，提高了测量精度。通过理想合成边缘的仿真实验对该算法及原理误差公式的有效性及精度进行验证，结果表明校正后边缘定位精度显著提高。     

高分辨率PCB图像亚像素边缘检测算法

针对高分辨率工业印刷电路板PCB图像的直方图和边缘特征进行了统计分析,提出了一种基于直方图统计的双门限选择方法进行像素级边缘定位,然后根据亚像素原理把像素级边缘校正到亚像素精度的快速亚像素边缘检测算法。与插值、空间矩以及曲面拟合等传统亚像素边缘检测算法的对比实验结果表明,本文算法在检测精度上达到0.066个像素,满足检测精度的要求,并在计算速度上具有较大优势。     

基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究

针对显微视场下微小型零件边缘检测精度要求高的问题,设计了一套微小型零件实时检测系统,给出了系统总体设计,完成了图像实时传输和处理;提出一种微小型零件亚像素级边缘检测算法：采用非正交二次B样条小波变换得到微小型零件的像素级边缘,利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素级精确定位,给出了算法原理,分析了像素级和亚像素级的边缘检测结果。实验数据表明：该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10 mm,检测精度可以达到0.01%~0.1%,可准确识别出微小型零件的边缘,将检测精度提高到亚像素级,能够满足显微视场下微小型零件检测需要。     

二维几何图形测量中的边缘定位算法研究

研究图像优化测景和提取问题,针对CCD摄像机采集的图像中含有各种噪声,传统的边缘检测算法不仅不能很好地抑制噪声,而且定位精度只达到像素级.为了更好地提取图像边缘信息并抑制噪声,以提高测量系统的测量精度.在比较分析各种像素级边缘检测及亚像素细分算法的性能后,采用能同时协调图像边缘信息和抑制噪声的多结构多尺度形态边缘检测.根据测量系统的被测目标,采用矩估计亚像素细分算法来实现图像边缘的精确定位,并进行仿真.仿真结果表明算法通过提高定位精度,有效地提高了测量精度.     

基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进

介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理, 针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一种改进算法. 推导了7×7 Zernike矩模板系数, 提出一种新的边缘判断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最后, 设计了3组不同的实验. 实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比, 证明了改进算法的优越性.     

基于三次样条插值的亚像素边缘检测方法

为了实现图像边缘的亚像素定位,针对阶跃形式的边缘类型,提出了一种基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法,根据样条插值原理,获得一维边缘的连续灰度分布,通过计算边缘点两侧三次样条函数的二阶导数为零点,实现一维边缘点的亚像素定位;利用一维曲面拟合方法,获得边缘投影方向,根据一维曲面投影方向像素灰度不变理论,利用投影公式将数字窗口中所有三维点投影到相同的投影平面,从而可将二维边缘检测问题转化为一维边缘检测,利用一维边缘检测方法获得边缘点位置,结合投影方向,最终实现二维边缘定位。通过与现有亚像素边缘检测方法的比较,可知算法对噪声具有较好的鲁棒性,同时计算时间相对较快,因此在实际应用中具有较好的适用性。     

HSV 彩色空间的亚像素边缘检测磁

图像测量需要高精度、高准确度的图像边缘。随着测量精度要求提高,像素级图像边缘不能满足实际的需求,需要更为精确,提供更多细节的亚像素级边缘。提出了一种在 HSV彩色空间利用基样条插值提取亚像素边缘的算法。首先,将RGB空间的彩色图像转换到 HSV颜色空间;然后,利用提出的 H SVsin－cos彩色距离模型检测出像素级的边缘;最后,对像素级边缘进行基样条插值,得到亚像素边缘,并与B样条、三次样条插值结果相比较。实验结果表明：基样条插值的结果对图像的逼近度、差异性优于其它方法,分析与讨论的结果为利用插值方法进行亚像素边缘精确定位技术选取提供可靠的依据。     

基于二维小波亚像素图像处理的螺纹尺寸测量

针对传统微分算子图像处理方法的不足,提出一种基于二维小波降噪的亚像素图像处理方法。首先对获取的图像进行灰度值处理,通过二维小波变换消除图像噪声、重构图像、边缘检测,得到螺纹像素级的边缘图像及灰度二维矩阵。然后采用最小二乘算法拟合,得到亚像素级精度图像直线和中心标定位置及矩阵,计算螺纹大、小径尺寸,解决人工测量和传统图像处理算法精度不足的问题。最后,设计螺纹尺寸测量系统,实现尺寸测量的可视化和应用化,满足测量精度要求。     

基于三级灰度模型空间矩的陶瓷基片尺寸测量

分析了图像边缘二级灰度模型空间矩的亚像素细分算法及其原理误差,建立了更符合实际的图像边缘三级灰度模型,推导出三级灰度模型下任意角度图像边缘的二维空间矩以及边缘的亚像素位置函数。将该算法应用于陶瓷基片的尺寸测量和分类中,测量效果好、分类精度高。该方法在零件尺寸的高精度测量中具有较高的实用价值。     

基于Halcon的阀芯尺寸亚像素级测量

针对传统人工在检测阀芯时的低效和低精度问题,采用性能优越的机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny算子边缘检测和双线性插值方法得到阀芯图像亚像素级边缘,结合最小二乘算法进行边缘拟合,实现对阀芯快速、稳定和较高精度的尺寸测量。实验结果表明：该检测方式可以达到亚像素级的尺寸测量,测量精度高于2‰,满足企业对测量精度要求,且测量过程比较稳定和快速。     

网络边布局技术研究综述

网络边布局技术是网络可视化研究的重要内容,良好的边布局能够有效地展示网络的整体结构并从中揭示出某些隐含的信息模式.为了全面地总结和分析现有网络边布局技术,首先归纳了网络边布局的主要任务,回顾了指导网络边布局的美学标准.然后将网络边布局技术归纳为3类:边路由技术、边融合技术和边集束技术,分别阐述了各类技术中典型布局方法的主要原理和特征,并重点对边集束技术进行了分类分析.最后总结了目前研究中还存在的一些问题,展望了网络边布局技术的发展前景和面临的挑战,以期为相关领域的研究者提供有益参考.     

一种JPEG图像边缘检测算法

提出了一种针对JPEG压缩图像的边缘检测算法。该算法首次推导出了DCT域中8×8DCT块到2×2DCT块的直接变换矩阵,并以2×2DCT块为单位进行边缘检测。实验结果表明,与已有的方法相比,该算法简单易行,且提取出的边缘特征具有较高的分辨率。     

基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,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;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与传统的边缘检测算法相比具有定位精度高、去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘。     

基于边缘特征和模糊理论的阴影检测

阴影检测在图像处理中是一个十分重要的课题。该文提出了一种基于边缘特征的阴影边缘检测方法。对于阴影边缘检测的结果,利用文献所提出的基于模糊理论的边缘连接方法来进行连接,并在此基础上提出了一种基于模糊理论的边缘闭合方法将未闭合的离散边缘点或曲线段连接成闭合边缘。最后,利用局部均值和直方图获取阴影区域。实验结果表明,本文提出的方法在定位精度和去除噪声等方面都取得了较好效果。     

自适应模糊边缘减宽增强算法

针对形态边缘减宽增强算法的不足,提出了一种自适应模糊边缘减宽增强算法。它对非边缘区采用局部均值滤波来抑制噪声;对于边缘区域,根据梯度方向及当前点在斜坡边缘的位置,自适应的采用边缘方向均值、边缘梯度方向的高灰度均值和低灰度均值来代替当前像素灰度值,从而缩短斜坡边缘的宽度来达到增强图像边缘的目的。采用模糊策略决策,推理合成得到增强结果,在增强的同时,抑制噪声。实验结果表明,该算法能有效地增强边缘并平滑噪声,明显地改善视觉效果。     

一种基于方差的图像边缘检测算法

鉴于传统微分边缘检测算法不适用于识别图像中与背景灰度区别较小的弱边缘,提出了基于方差的图像边缘检测算法,并介绍了其原理和算法实现过程。实验表明,该算法能较好检测出背景灰度区别较小的物体边缘,并有一定的抗噪能力,提高了图像边缘俭测效果。     

飞行器下视景像边缘提取和定位方法研究

针对图像匹配受几何变形的影响,提出了一种基于相邻像素间的灰度差异来提取图像多像素边缘的方法。采用该方法,能够显著改善因边缘偏移、旋转、尺度变化等原因造成的基准图与实时图的变形对匹配定位的影响。实验结果表明,该方法具有模型简单、实时性强和抗几何变形等特点,且便于实现。     

基于显著闭合边缘的图像检索方法

为提高基于内容的图像检索查准率,研究基于显著闭合边缘的图像检索方法.设计显著闭合边缘提取算法,利用人类视觉注意机制获取显著图,根据原始边缘图确定显著边缘图,连接显著边缘间的断裂,得到显著闭合边缘,结合边缘梯度和角度值的直方图实现图像检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率.     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

图像中边缘信号高斯平滑后的偏移问题

高斯平滑是一种常见的预处理方式,但小尺度下的高斯平滑不能完全消除噪声,而大尺度下的高斯平滑可能引起图像边缘的偏移．对此进行了分析,提出了大尺度高斯平滑下的边缘偏移补偿方法,并利用多尺度理论解决了下获得图像的精确的、少噪声的边缘难题．