红外图像边缘检测的循环移位算法

提出一种基于Bezier曲线的红外图像边缘检测的循环移位算法。为抑制红外图像中的噪声的影响,利用Bezier曲线法平滑图像灰度直方图中的噪声,得到Bezier直方图。利用提出的“循环移位法”探测Bezier直方图曲率曲线的极大和极小值,确定分割阈值和量化灰度值,实现对原始红外图像的分割,对分割后的图像进行边缘检测。实验结果表明,新算法简单有效,在准确检测红外图像边缘信息的同时又能抑制图像中噪声的影响,定位精度高,而且能够得到单像素边缘,在性能上优于传统的几种边缘检测算子。     

光伏电池边缘检测算法研究

为了满足晶硅光伏电池视觉印刷高精度边缘定位要求,本文提出了一种改进的亚像素边缘定位算法.该算法首先应用Sobel算子和线性插值得到边缘垂直方向上新的边缘图像;最后对插值的边缘图像使用改进的灰度矩算子,得到的亚像素边缘.同时本文进行改进亚像素检测算法与传统亚像素检测算法的精度及鲁棒性对比实验.结果表明:本文算法比传统亚像素定位算法有着更好的定位精度和鲁棒性,直线检测精度能达到1μm;在高噪声污染的图像有着较高的检测精度,其标准差为0.195μm.     

强噪声背景下基于非网格MRF的SAR图像快速分割方法

像素级的马尔可夫随机场图像分割算法,在强噪声的SAR图像中难以保证消除斑点噪声的同时不破坏图像的边缘结构.针对此,本文提出了一种新的分割方法,首先将图像划分为若干个内部连通且有良好边缘的小区域块,然后将区域块内像素灰度的均值作为块内每个像素的灰度强度以提高算法的抗噪能力.在迭代优化阶段,用区域块替代像素作为新的处理单元,从而减少处理单元的数目提高算法的运行效率.为验证新算法的性能,将其分别应用于人工合成图像和真实的SAR图像上,并与经典分割算法做比较显示出了本文算法在噪声抑制、边缘保护和运算效率方面的性能.     

像素灰度值独立方程重构高分辨力图像

为了提高图像空间分辨力,提出一种基于像素灰度值独立方程重构高分辨力图像的技术.采用机械微扫描法获取序列低分辨力图像,分析半像素错位的序列低分辨力图像与高分辨力图像各像素灰度值的对应关系,建立了高分辨力图像的像素灰度值独立方程,并利用像素灰度值独立方程重构高分辨力图像.仿真结果表明,相比于反演解析法,基于像素灰度值独立方程的重构算法把重构时间从秒级提高到毫秒级,为重建高分辨力视频信号奠定了基础.     

一种改进的灰度矩亚像素边缘定位方法

针对传统边缘检测方法存在的定位精度差、抗噪声干扰能力弱等问题,提出了一种运用一维灰度矩确定亚像素边缘位置的新方法.首先采用阈值分割来获得图像边缘所在的位置范围,然后以阈值分割边界点拓展像素做边缘粗定位,再以粗定位边缘点拓展像素做精定位,直到两次精定位结果相差小于0.01像素即可确定边缘位置.实验结果证明,与其他亚像素边缘定位方法相比,基于所提方法的边缘定位精度分别为0.05个像素(标准图像)和0.14个像素(实际图像).     

从序列图像计算二次曲线的光流

提出一种二次曲线的整体表示法：空间二次曲线和平面二次曲线的坐标表示法，建立了基于动态灰度图像和基于序列灰度图像的二次曲线光流概念，采用边缘检测、边缘细化和轮廓跟踪等技术，获得了具有单像素宽的边缘点集，提出有分段二次曲线描述边缘，计算得到了二次曲线的光流。     

基于2k修正和Canny边缘检测的图像隐写

针对信息安全,提出基于Canny边缘检测和2k修正的信息隐藏算法.秘密信息仅仅隐藏在边界像素上,首先利用Canny边缘检测算子检测载体图像的边缘,然后利用伪随机数序列对边缘像素进行重排.为了增强秘密信息的安全性,采用霍夫曼编码把秘密信息变成二进制位流.每个像素隐藏的位数由其灰度值确定.最后,为了增强隐写图像的视觉效果,采用2k修正法进一步减小隐写图像和载体图像之间的误差.实验证明提出的方法比LSB-2和文献[12]的方法更好.     

一种小模数齿轮边缘检测效果评价方法

利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.     

四边形分片逼近控制点的图像畸变校正算法

针对传统的图像畸变校正算法建模复杂、实时性差且图像信息易丢失等缺点,提出了一种基于四边形分片逼近控制点的图像畸变校正算法.该方法以标准点阵图像作为量测目标,将数学形态学和滑动邻域操作相结合以确定畸变图像像素点质心,采用基于四边形分片逼近的方法来拟合高次多项式校正模型,运用两步一维线性灰度级插值向后映射算法确定输出图像中像素点的灰度.将该算法在TMS320DM6437 DSP上实现,实验结果表明,校正一幅像素为768×494的图像所用的时间为0.036 S,畸变校正的误差在0.31个像素以内,有效地避免了边缘信息丢失、空洞及灰度失真现象.     

刀具轮廓亚像素精度阈值分割算法研究

提取亚像素精度边缘轮廓是完成刀具几何参数精确测量的重要环节。该文研究了一种简单有效的方法,该算法基于灰度阈值分割定位像素级边缘,并经双线性插值法细分完成亚像素边缘轮廓的提取。最后设计实验对比分析了该算法以及基于Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法所提取轮廓的特点。结果表明在准确的前提下,对高对比度图像应用该算法后,能比后两者更快速地完成边缘轮廓提取。     

增强彩色电子纸饱和度的误差扩散优化

为解决彩色电泳电子纸因粘滞阻力等引起的显示颜色饱和度低、边缘模糊等问题,本文提出基于HSL空间的彩色电子纸边缘增强误差扩散算法,以提高图像显示质量。该算法首先将去噪图像利用边缘检测算子得到边缘增强图像,结合边缘增强图像像素邻域平均灰度、像素与邻域灰度差异和像素邻域相似度得到新RGB图像像素值。接着,新RGB图像通过阈值处理过程得到16色阶RGB图像。最后,16色阶RGB图像转换到HSL空间,建立HSL和RGB色彩空间的转换模型,根据像素点的亮度和饱和度计算出调整因子,从而增强RGB图像饱和度。该算法与传统的误差扩散算法相比,信噪比PSNR提高了3.9%～26.7%,UCIQE提高了10.1%～48.2%,相似度SSIM提高了13.2%～25.4%。主观评价参考ITU-R BT.500-1标准设计实验计算Z得分,最终本文算法处理后图像在彩色电子纸上显示的图像细节和颜色更加接近原图,整体视觉效果更好。     

一种光斑图像中心的亚像素提取方法

针对空间发光点所成光斑图像中心的高精度提取问题,本文提出一种亚像素提取方法.该方法建立了具有高斯能量分布的空间发光点的透视投影光斑图像灰度分布数学模型,证明了空间发光点能量中心的透视投影不变性.通过对光斑图像二阶方向导数和自相关函数的分析,获得Hessian矩阵并推导出像素级光斑图像中心的判定条件,再将图像灰度分布函数在光斑图像像素级中心的亚像素邻域内泰勒展开,并求取光斑图像灰度分布曲面的局部极大值点作为亚像素级光斑图像的中心点.与现有经典方法的对比仿真实验结果表明,该算法具有更高精度和更好的鲁棒生,可广泛应用于视觉检测的摄像机标定、三维形貌测量等任务中(类)光斑中心的高精度提取.     

一种抗噪快速边缘检测算法

本文提出了一种快速抗噪声的边缘检测算法.首先对原始灰度图像应用快速Kirsch边缘检测算法.这样就得到了边缘的梯度和方向信息.然后基于这些信息进行边界跟踪,达到抗噪的效果,最后是细化和二值化,得到的是一个视觉上有意义的二值图像.用的是一个投票准则.为了检验本算法的有效性,将本算法与一些经典的边缘检测算子,如经典的Kirsch,Canny算子的性能进行了比较.     

基于LOG-Zernike算子的快速图像测量

图像测量技术,一个很重要的方面就是图像的边缘检测定位,而边缘定位的准确与否又直接影响到测量的精度.常用的检测算法都是像素级的,对测量要求较高的场合无法满足要求.定位速度一直是边缘检测算法的一大瓶颈,本文正是在保证一定精度的前提下,研究了快速图像测量算法,即运用LOG算子先对工件进行快速边缘定位,在此基础上采用zernjke矩法将精度提高到亚像素级.为了得到实际的测量尺寸,应用块规进行了系统标定并进行了一系列测量实验,实验结果表明该方法定位精度接近于Zernike矩法,且算法的运行对间大约在1.5s左右.     

基于改进的互信息结合边缘互方差的医学图像配准方法研究

研究了灰度多模医学图像配准中广泛使用的最大互信息方法,在此基础上,又研究了边缘图像的互方差配准原理,并将其引入到原始图像的互信息中,综合互信息和边缘互方差对图像配准的目标函数作了改进,定义了一个新的测度函数.通过使用Powell算法和模拟退火混合优化算法对目标函数进行寻优,得到了配准变换参数,最终对图像实现了配准.这种方法既利用了原始图像的灰度互信息,又利用了边缘图像在二维水平面上像素间的关系,起到了补偿互信息缺陷的作用,提高了配准的精度.通过Matlab仿真实验证明这是一种有效的医学图像配准方法.     

基于维纳滤波的图像边缘检测方法

针对经典边缘检测方法中存在的精度低、算法复杂等问题,提出了一种基于维纳滤波的图像边缘检测方法。该方法不仅算法简单,而且可以较准确地检测出图像的灰度变化信息,不丢失重要边缘且实际边缘与检测到的边缘之间偏差较小。另外,利用该方法得到的边缘连续性较好,不易产生线段断裂。实验证明该方法可以用于检测图像边缘,尤其对以字符、曲线为主的复杂图像,有较好的检测效果。     

一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法

针对眼睑边缘结构复杂、干扰因素多,定位速度慢的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法.首先,通过大窗口平滑滤波、特定方向边缘点检测以及高阈值边缘点筛选等算法处理虹膜图像,以有效去除睫毛、眼部纹理等屋脊状边缘的干扰,快速检测出单层眼睑及双层眼睑的外边缘点集合.然后,对检测到的眼睑边缘点进行曲线拟合,获得完整的眼睑边缘曲线,完成第一次定位.最后,根据双层眼睑的内外层边缘近似平行、而且在内层眼睑边缘处出现灰度跳变这一特点,以第一次定位所得拟合曲线为模版,平行下移搜索灰度跳变位置,完成对双层眼睑的二次定位.实验表明,本文算法在保证定位准确率的基础上,定位速度得到有效提高.     

基于分形小波变换的MEMS动态模糊图像亚像素检测技术

基于机器微视觉的微机电系统（MEMS）动态测试系统,提出了一种分形小波变换亚像素检测技术提取MEMS运动轨迹算法.该算法结合电耦合器件（CCD）成像机理,利用图像的分形参数进行随机分形插值对图像边缘进行重建,通过小波变换实现重建后图像亚像素精度的边缘检测.在连续光照明条件下,对MEMS平面微运动模糊图像进行检测处理,提取和分析了MEMS运动轨迹.将该方法和在频闪条件下测得的MEMS器件的平面微运动幅值的结果进行了比对分析和讨论.由实验结果可以看出,本方法有较高的测量精度,其测量绝对误差小于0.02像素.     

基于任意方向图像导数算法的边缘检测技术

针对图像灰度各阶导数的离散化表示方法和图像边缘最佳响应方向的确定等关键技术,本丈提出基于任意方向图像导数算法的边缘检测技术.该方法根据导数的定义建立数学模型,推导出计算灰度图像任意方向的一阶、二阶导数公式,通过分析待检图像的边缘特性,对图像进行多方向乃至全视角方向的灰度梯度计算和拉普拉斯变换,并输出最佳边缘响应.使用该方法与已有检测算子进行对比实验,证实了该算法的有效性并显示了其在边缘检测效果上的优势.     

精加工零件尺寸视觉检测中的亚像素定位分析

使用CCD成像的机器视觉系统进行精加工零件尺寸检测时，图像轮廓边缘的亚像素定位分析是决定测量精度的一个重要因素．为了寻求精加工零件图像轮廓边缘的亚像素定位分析依据和计算方法，运用菲涅耳直边衍射理论研究了几何边缘在CCD检测图像中由衍射所形成的灰度分布，理论分析和实验测量都证实了衍射和摄像参数是产生和影响图像边缘灰度分布的主要因素．文中给出了基于衍射的精加工尺寸边缘图像检测时的亚像素定位分析依据和计算方法，对量块进行了对比检测实验，实验结果证实了所给方法的合理性和可行性．