Soble-Zernike矩亚像素边缘算子的影响因素分析

针对影响Sobel-Zernike矩算子运行速度、定位精度的有关因素进行了讨论。采用平均一自适应联合的平滑算法,显著改善了边缘定位精度,其实质在于消噪和锐化边缘。推导出边缘点新、旧判据amp和k间的关系式,在,取值较小时,k／amp恒等于1．5,可见amp对检测精度的影响可以忽略。分析结果表明,当图像中边缘点比率为87．75％时,Sobel-Zernike矩和Zernike矩算子的运行时间相等,由于实际图像中边缘点所占比率不会超过50％,故前者的运行时间总是小于后者。     

一种喷射沉积坯尺寸检测的快速算法

根据Zernike矩边缘检测原理,提出了3*3模板尺寸的Zernike矩亚像素边缘算子,由于该算子具有模板尺寸小的优点,故能快速、精确地检测沉积坯边缘轮廓.根据检测的边缘图像,采用特征尺寸提取算法完成沉积坯尺寸的检测.测试表明,整个沉积坯尺寸检测算法(包括边缘检测和尺寸提取)运行时间仅为0.135s,检测的特征尺寸相对误差不超过5.6%,故采用该方法能够实现沉积坯的快速、精确检测.     

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Zernike矩的真空开关分闸速度检测

真空开关分闸速度对真空电弧形态和弧后介质强度的恢复速度有重要影响,实现其分闸速度高精度检测并研究分闸速度对电弧特性影响是真空开关领域重要课题之一。为实现触头分闸速度高精度检测,本文提出用Zernike矩算法从真空开关分闸序列图像中精确跟踪动触头位置,进而计算出触头分闸速度的检测方法。首先利用Canny算子对所有可能的电弧边缘进行像素级定位,缩小精确定位的检测范围,然后用Zernike矩算子对所有可能的电弧边缘重新检测,最后实现触头分闸速度的亚像素级精确测量。实验结果表明:本算法能够高效的实现真空开关分闸速度的高精度检测,动触头边缘定位能精确到小数点后两位,算法运行速度较像素级精度提高了35%。     

Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法

目的针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠度量图像的结构特征来实现篡改检测,忽略了图像的强度特征,使其在各种几何变换下难以准确检测出伪造内容,导致检测结果中存在漏检和误检等问题,设计一种基于Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。方法利用Harris算子对图像的特征点进行精确的提取。通过特征点构造圆形特征区域,求取该区域的Zernike矩,通过Zernike矩的大小实现对特征点的描述。随后,利用不同阶数的Zernike矩来描述图像的强度特征和纹理特征,从而构造匹配模型,对图像特征进行粗匹配,并引入RANSAC方法对粗匹配结果进行优化。最后,利用形态学腐蚀与膨胀操作将特征区域进行连通,以确定篡改区域。结果实验结果表明,与已有的图像伪造检测方案相比,所提算法具备更高的检测精度和鲁棒性,在噪声和旋转等变换下仍有更好的检测效果。结论所提技术拥有较高的伪造检测准确性,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

对称结构模态振型的Zernike矩描述方法

讨论了利用Zernike矩描述对称结构模态振型的方法,通过对结构的模态振型数据进行Zernike矩变换,将其分解成一系列Zernike矩的线性组合,而每一个Zernike矩反映模态振型的一部分形状特征.不同特征矩的线性组合,可以代表各阶模态的振型.在此基础上进一步提出了确定Zernike多项式最高阶数的方法,并讨论了Zernike矩描述对称结构模态振型的方法及其去噪声的能力.通过对简单圆盘结构的仿真实例研究,验证了应用Zernike矩描述对称结构模态振型的优越性.结果表明;利用Zernike矩描述对称结构的模态振型可以更有效地描述对称结构的模态,包括重模态,同时还能有效地消除测试数据中噪声的影响,对进一步实现对称结构有限元模型修正和模型确认具有重要的应用价值.     

边缘检测算法在污损条码识别中的应用研究

针对污损条码识别速度慢和正确识别率低的问题,提出了利用图像边缘检测算子来提取污损条码的边缘特征并进行识别。分析了常用边缘检测算法的算子特征后,采用Sobel算子进行了条码的边缘检测。针对原算子的不足,提出了一种改进的Sobel算子,改进算子增加2个方向的运算模版,能克服原算子在边缘提取时图像线条较粗等缺陷。仿真实验表明,改进的算子能快速有效地识别污损条码,正确率高达98.5%。     

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.     

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.     

基于Zernike矩的网壳结构的振型表征及损伤识别

在结构模态识别中常用的模态保证准则(MAC)仅能显示结构不同振型的相关性,并不能反映模态的细节,对于模态复杂的网壳结构则更是如此。因此,提出利用Zernike矩表征网壳结构的振型,即将振型数据视为图像函数,通过离散Zernike矩变换,得到表征各阶模态的Zernike矩值(包括幅值和相位角)。对一个单层球面网壳结构的有限元模型进行数值模拟,结果表明,此矩可有效地反映模态的振型特性并能识别结构的重频模态,较传统的MAC具有明显的优越性。在此基础上,初步提出将Zernike矩的幅值及相位角作为结构损伤识别的新指标。构造了网壳结构杆件物理参数改变的几种损伤工况,通过分析,发现了不同的损伤形式导致的Zernike矩的不同变化规律,验证了Zernike矩用于损伤识别的可行性。     

A sub-pixel edge detection algorithm based on Zernike moments

Abstract

A novel hybrid technique of combining an improved morphological gradient operator and Zernike moments, named MGZ edge detection algorithm, is developed to meet the stringent requirements for measuring accuracies of charge coupled device metrology system. The mathematical morphological gradient and Zernike moment algorithm are discussed based on the pixels grey-scale and spatial structure information of the images. To improve the algorithm process, the image edge is oriented and extracted by using improved morphological gradient operator firstly; then, the calculation errors of the typical ideal step edge model are analysed and corrected by the proposed error compensation formula. The edge point is relocated with sub-pixel accuracy by means of Zernike moment operator based on the edge point vectors and the threshold value. Finally, the sub-pixel edge detecting of the image is attained. The extensive experimental results show that the measuring error of the edge point is compensated reliably and accurately, and the new algorithm has short operation time, more precise and stronger robustness to noise than the prior similar algorithms. Meanwhile, the proposed method can well meet the need of charge coupled device metrology system for sub-pixel edge detection.     

Algorithm of locating the sphere center imaging point based on novel edge model and Zernike moments for vision measurement

High accuracy of locating the sphere center imaging points is crucial for the vision measurement system. This paper investigates the effect of projection projective model on extraction of the sphere center, upon which the sub-pixel edge-location algorithm based on the sphere projection model is proposed. The sphere center projection model is established by analysing the process of sphere imaging, and the sub-pixel edge-location algorithm consisted of the novel edge model and the improved Zernike moment computing is studied. The novel edge model based on the Erf (error function) is adopted for modelling the practical edge part, which obtains the edge distribution points with high precision. Then a closed-form solution of edge locating error compensation is calculated based on Zernike moments. Finally, the proposed method is verified via simulations and experiments. The relevant results show that the proposed method can accurately locate the sphere center imaging point, which further improves the precision and robustness of the vision measurement system.     

基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法

目的 针对商标检索系统中利用单一特征进行识别和度量时,往往难以充分表征商标特征,易出现检索精度和鲁棒性不高等问题,文中拟设计一种泽尼克（Zernike）矩耦合颜色空间加权度量的商标检索方案。方法 首先,利用Zernike矩作为商标的形状描述符,充分描述商标的形状信息。随后,利用颜色空间来描述图像中像素空间信息的颜色分布特征。然后,分别将输入商标的Zernike矩特征、颜色空间特征与存储在数据库中的特征进行匹配,以计算Zernike矩特征的加权Euclidean距离与颜色空间度量。最后,联合颜色空间度量与Euclidean距离,综合考虑形状与颜色特征,形成新的距离测量规则,输出与查询商标相似的商标。结果 实验数据表明,与当前商标检索算法相比较,所提算法具有更高的检索准确率与鲁棒性,表现出更为理想的Precision-Recall以及平均准确率（Mean Average Precision, MAP）。结论 所提算法返回的图像与查询图像相似度较高,在商标注册、侵权保护等方面中具有一定的参考价值。     

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。     

多阈值选取与边缘连接的边缘检测算法

论文针对Kirsch边缘检测算子的缺点,提出一种多阈值选取与改进的边缘连接算法相结合的方法,对图像,尤其是医学图像进行边缘检测。该方法首先用高斯滤波器对原始图像去噪,使用传统Kirsch算子计算梯度,然后设定低阈值和自适应阈值来保护图像弱边缘和提取真正边缘,最后通过改进的边缘连接算法连接边缘。实验结果表明,论文的方法具有保持弱边缘、连接性好的边缘检测效果。