遥感影像目标边界提取算法比较

本文对高分辨率遥感影像目标边界提取的方法进行了阐述,分别对Canny边缘检测算子、边界跟踪和数学形态学方法进行了分析与实验,通过实验对比得出,边界跟踪受噪声的影响大,Canny边缘检测算子和数学形态学边缘检测效果较好,但提取出的边界完整度和定位准确度较差.     

一种累积帧差视频对象分割算法

经过对视频序列的多帧累积,利用帧间变化信息可求得帧差之和,并用数学形态学方法处理之后,即可提取出对象边界。由此,提出了一种累积帧差的视频对象分割算法。实验结果表明,该算法能对低比特率视频序列中运动较为缓慢、背景相对简单的对象进行有效的分割,而且所用时间较短,算法简单、高效。     

超声图像中目标的边界提取

由于对比度低和噪声强等特点,超声图像分割很难达到满意的效果,针对这一状况,将Gabor滤波器结合形态学操作应用到超声图像中目标的边界提取。首先对原始图像做预处理,去噪增强,然后再利用Gabor滤波进行目标区域特征提取,再经形态学腐蚀、膨胀等操作平滑图像,最后由sobel算子提取最终的边界图像。该法的关键之处在于Gabor滤波器尺度参数的选择,通过实验和分析得出了一组最佳尺度参数,取得了良好的分割效果,同时也验证了这一方法在超声图像分割中的实用性。     

基于EEMD自适应形态学在齿轮故障诊断中的应用

为了从齿轮故障信号中提取出包含故障信号的特征频率,提出了基于EEMD自适应形态学解调方法。首先采用EEMD(集合经验模式分解)进行降噪,将原始信号与不同的白噪声叠加组成目标信号,然后将目标信号分解为有限个IMF分量,选取主要信息求和重构,再用形态学滤波器提取故障信号的特征频率。针对形态学结构元素尺寸的选择问题,利用遗传算法来优化形态学结构元素,自适应寻求最优解。通过数字仿真试验和齿轮故障模拟实验,并与EMD(经验模式分解)、SVD(奇异值分解)方法进行了比较,结果表明该算法要优于其他两种方法,能够清晰地提取出故障信号的各种频率特征。     

基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测

为了精确确定织物疵点边缘,提出了一种基于小波变换和形态学的织物疵点边缘检测方法.在利用形态学实现疵点检测后,对其进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的疵点边缘,采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法,具有可行性和有效性.     

基于形态学和细胞神经网络的边缘检测方法

采用形态学方法提取二值图像的边缘,利用二值形态学与离散细胞神经网络(DT-CNM)的某种天然对应关系,将离散细胞神经网络引入形态学,将形态学运算转化为某种特定模板下的多层离散细胞神经网络,然后对该模板进行优化设计使之转化为单层离散细胞神经网络,降低了运算的复杂度.在此基础上,通过综合灰度图像像素在每个比特位上的边缘检测结果,提出了采用二值形态学提取灰度图像边缘的方法.与传统边缘提取方法Sobel和Log相比较,该方法边缘提取效果良好,收敛迅速.     

基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用

为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

基于形态学的机器视觉玻璃切割边缘提取

图像边缘提取是基于机器视觉的光学玻璃精密切割的前提和基础.通过Sobel、Roberts、Prewitt、LOG、Canny传统算法分别对光学玻璃切割中的图像进行边缘提取,发现这些算法均无法有效解决边缘线型连续性和去噪问题.在此基础上,引入了数学形态学理论,对图像依次进行闭合运算、Otsu阈值处理、轮廓提取,从而获得了连续、平滑、无噪点的光学玻璃切割轮廓曲线图,且峰值信噪比相对较高,仿真实验证明了该方法的有效性.     

黑版地形图道路提取算法的研究

地图道路的提取及道路网的生成是电子导航、城市规划、电力、通讯等应用的关键.论文基于数学形态学与节点分析的要素提取算法,通过对地形图进行预处理和道路节点的判断,实现了二值化地形图道路的提取.在分析最短路径问题对道路信息需求的基础上,进行了道路网拓扑结构的构建.通过原型系统的实验证明,上述算法有效可行.     

计算Canny算子双阈值的新方法

为提取颗粒图像的边缘,详细讨论非极大值抑制图像(NMS)灰度统计值的变化特点,提出一种基于颗粒图像的Canny算子双阈值计算方法。通过实验发现NMS图像中"谷"两端的灰度值为最佳双阈值。结果表明:该方法比已有的自适应算法更加准确,能够最大程度地去除噪声,保留有效边界。在图像法测量颗粒形态的过程中,该方法相对基于最大熵原理或Otsu方法的Canny算子更具有可靠性和稳定性。     

短间隙真空开关电弧图像边缘提取研究

为了研究短间隙真空开关电弧燃烧及其热形态变化过程,通过图像视觉系统对电弧起弧、燃烧及熄灭过程中的电弧图像进行采集,阐述了该实验系统的组成,利用图像处理技术对电弧图像进行了预处理,并通过Prewitt、LOG和Canny五种微分算子的边缘提取和结果对比。结果表明:比较3种微分算子对电弧图像边缘提取的结果,Canny算子可得到连续性、完整性和准确性均符合控制要求的电弧边缘结果,为实现真空电弧的调控提供了技术基础。     

在包装流水线中边缘检测算法的比较

阐述了经典边缘算子、最优算子以及自适应邻域算法、纹理边缘检测、边界跟踪技术以及神经网络方法等其它改进算法及其特性.经分析,Canny边缘检测算法以及由它改进得各种算法可以应用于包装的流水线控制中.     

一种尺度自适应Canny边缘检测方法

作为最优边缘检测算子,Canny算子在线性滤波及选取阈值方面具有一定的局限性.在其基础上,采用尺度可变的自适应高斯滤波器进行滤波,通过计算滤波器各滤波窗口内像素点灰度值的均值,以及该均值与当前像素点灰度值的差值,确定滤波窗口的平滑度,并将其作为高斯函数尺度的大小,在滤除噪声的同时确保了边缘信号不被平滑掉;同时采用基于简单统计法及梯度阚值法的双阈值分割方法检测经过非极大值抑制的梯度幅值图像的边缘.实验结果表明,该方法能够有效滤除噪声,且假边缘及丢失边缘的数量都比Canny边缘检测的少.     

基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

本文简要介绍了Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行了分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,文章提出了一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

基于图像抽样的快速虹膜定位算法

提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高.     

创新设计的一种新方法──543形态分析综合创新设计法

根据产品形态分析提出一套行之有效的“543”形态分析综合创新设计法,并举例说明其应用。     

钢化玻璃绝缘子缺陷检测方法及装置研究

介绍了一种新型的钢化玻璃绝缘子玻璃件缺陷检测方法及检测装置。在机器视觉技术的基础上,分析了绝缘子玻璃件缺陷及散射光带出现的统计学规律,采用旋转控制平台和环形大面积LED光源,利用Canny算子边缘检测图像分割技术,并运用人工神经网络分类器,克服了钢化玻璃绝缘子玻璃件形状的复杂性以及缺陷的多样性造成缺陷检测的困难。测试实验结果表明,该装置及其检测方法能够满足工业企业自动化生产的需要。     

Mesh deformation using the biharmonic operator

The use of the biharmonic operator for deforming a mesh in an arbitrary–Lagrangian–Eulerian simulation is investigated. The biharmonic operator has the advantage that two conditions can be specified on each boundary of the mesh. This allows both the position and the normal mesh spacing along a boundary to be controlled, which is important for two‐fluid interfaces and periodic boundaries. At these boundaries, we can simultaneously fix the position of the boundary and ensure that the normal mesh spacing is continuous across the boundary. In addition, results for deforming surfaces show that greater surface deformation can be tolerated when using biharmonic equations compared to approaches using second‐order partial differential equations. A final advantage is that with the biharmonic operator, the integrity of a grid in a moving boundary layer can be preserved as the boundary moves. The main disadvantage of the approach is its increased computational expense. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.