一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术

针对传统Canny算子边缘检测时容易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术。运用最大类间方差法对病害图像进行二值化,添加对两个斜方向上梯度信息的提取,更加完整地保存了梯度信息,从而得到更完整的边缘图像。实验结果表明,本文方法能够有效地滤除图像中的噪声,检测到细节梯度,去除伪边缘和噪声边缘,得到更加精确的病斑区域边缘。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好,定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好、定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

基于图像融合的边缘提取新方法研究

提出一种基于数学形态学和Canny算子边缘提取的方法。传统的基于形态学的边缘提取方法有较好的去噪能力,其得到的信息往往不完整,不能反映图像全部的边缘信息。为了得到比较完整的图像边缘信息特征,利用数学形态学的方法和Canny算子方法先对图像分别进行边缘提取,然后将两种方法处理后的图像利用小波分解进行图像融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界较细腻完整,且具有较好的抗噪性。     

应用自适应滤波与阈值迭代的原棉杂质视觉检测方法

针对Canny算子滤波模板参数与高低阈值人为设定而导致的杂质弱边缘丢失问题,提出一种基于改进Canny算子的原棉杂质检测方法,该方法采用自适应平滑滤波代替高斯滤波对原棉图像进行平滑,以小尺寸平均加权滤波模板与原图像迭代卷积,并在每次迭代过程中自适应地调整各像素的加权系数,同时,采用的最大类间方差法能够自适应地确定高低阈值,实现了滤波模板参数与高低阈值的自动优化,避免了弱边缘的丢失。仿真实验结果表明:该方法检测到的原棉杂质边缘完整、流畅,减少了伪边缘的出现,8连通域数与边缘点总数比值比Canny方法平均降低16.8%,8连通域数与4连通域数比值比Canny方法平均降低18.8%;同时,在对4种原棉常见杂质的识别上,该方法与国标方法检测结果平均相符率达到92.7%,能够有效用于原棉杂质的自动化检测。     

边缘检测算子在提取图像金色区域中的应用

为了提取图像中适合金墨印刷的金色区域,对边缘检测的方法进行了深入探讨,运用各种边缘检测算子分割图像。利用MATLAB对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子进行实验验证和分析。结果表明,边缘检测的方法基本上可以实现边缘轮廓的闭合,简单图像能产生连续的闭合轮廓,相比复杂图像效果要好,特别是对于那些背景不是太复杂的图像,图像分割的效果比较理想。分析比较几种算子,运用Canny算子进行边缘检测分割效果较好。     

采用纹理平滑的印花织物图案轮廓提取

为丰富印花产品的种类,提出了一种可有效提取出印花织物中图案轮廓的方法,可提取出高精度的印花图案边缘轮廓。首先对图像进行平滑,通过控制平滑程度参数和空间尺度参数,平滑掉织物图像中的纹理结构。再用Canny边缘检测算子检测图案边缘,Canny分割的判别阈值采用默认自动选择阈值就能成功提取织物上图案的轮廓,分割后的图像轮廓清晰,边缘连续,并且能分割出印花织物图像中的细小结构。通过实验证明,在RGB颜色空间对图像平滑和边缘提取的效果要优于其他颜色空间,比较了其他边缘检测算子分割印花织物图案的效果,结果证明Canny算子分割效果最好。     

混合蛙跳优化算法的裱糊线机器人边缘提取

为了提高裱糊线机器人视觉系统定位精度,降低图像边缘冗余信息与噪声影响,提出将基于混合蛙跳优化算法的Canny算子应用于裱糊线机器人裱纸的边缘检测中。通过采用最大类间方差作为混合蛙跳算法的目标函数,自适应迭代优化Canny算子双阈值,实现裱糊线有效提取。仿真试验结果表明,该算法优化Canny算子可较好检测裱纸图像的边界轮廓,自适应获取最优阈值,弥补传统Canny算子需要人为设定的缺点,提高了检测精准性,同时具备一定降噪效果。该算法较粒子群优化算法、传统Canny算法C/A分别降低3.33%、33.39%,C/B分别降低了14.94%、54.55%。     

基于MATLAB数字图像边缘检测算法的研究

随着计算机技术的迅速发展,图像的边缘检测技术已成为数字图像处理的重要内容。所谓的边缘即图像局部强度变化最明显的地方,它是图像分割、识别和图像特征提取的关键。因此,研究图像边缘检测算子对数字图像处理来说是十分重要的。为了对经典图像边缘检测算子进行研究,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子以及Canny算子等,通过理论分析和实验仿真比较它们各自的优缺点,可知Canny边缘检测算子是几种算子中检测效果较好的一种。     

一种分块自适应文字图像边缘检测新方法

传统catmy算法通过比较图像梯度值与人为给定阁值,进行图像边缘提取,无法自适应确定阀值、一些基于改进的最大类间差算法（Otsu算法）,通过计算梯度直方图和类间方差极大值的,自动寻找出Canny算法需要的分割闽值实现对传统Canny算法的改进,对于文字图像边缘提取效果并不好。本文利用梯度直方图峰值搜索的方法设定Canny算法的上闽值,通过对图像分块计算,自适应处理亮度不均的文字图像。关键词：边缘提取;自适应闽值分割;Cmmy算子;峰值搜索     

基于最大熵快速迭代算法和边缘算子的织物疵点分割

将信息熵引入图像处理中,把疵点图像分为背景和目标两部分,分别对两个区域进行处理;通过求最大熵值的快速迭代算法,在满足信息熵最大要求的前提下对织物疵点区域进行分割,然后利用Canny边缘检测算子对分割后的疵点图像进行边缘检测,从而达到识别织物疵点的目的。仿真实验结果表明,将最大熵快速迭代算法与边缘算子结合进行疵点分割识别的方法是有效的。     

应用改进Canny法检测工业零件含噪图像边缘

针对工业零件含噪图像边缘检测,根据Canny算法原理,提出了一些改进策略,形成了一种矩形透镜最大梯度模边缘检测算法。采用中值滤波完成图像平滑,有效抑制了图像噪声;采用5×5邻域一阶偏导有限差分计算图像的梯度幅值,提高了边缘定位的精度;采用最大类间方差法(OTSU)求解了最优区域分割阈值,实现了边缘的自动检测。以磁环和极片工业零件图像边缘检测为例进行了实验,结果表明,该算法具有较好的去噪和边缘检测效果。     

基于Canny算子的滤棒数量检测方法

为解决生产中无法精确统计滤棒数量等问题,提出了一种基于Canny算子的滤棒数量检测方法。该方法利用图像处理技术,通过Canny算子对整个托盘的滤棒进行边缘检测,再利用图像形态学中的膨胀运算增加检测边缘的清晰度,同时结合滤棒圆形特性精确定位滤棒位置,实现滤棒数量检测。以长支烟、中支烟和短支烟滤棒样品为对象进行测试,结果表明:该检测方法能够实现滤棒数量的精确统计,准确率达到99.27%,且适用于检测各种圆周滤棒,具有较好的通用性和鲁棒性。该方法可为降低滤棒材料消耗提供技术支持。     

基于边缘和误差扩散的半色调图像水印算法

为使水印具有不可见性,提出了一种基于图像边缘和误差扩散的数字半色调图像水印算法。Canny算子去噪能力强,在边缘检测和噪声间能取得较好的平衡。先对灰度图像进行Canny边缘检测,得到灰度图像的边缘,然后将灰度图像的边缘近似作为半色调图像的边缘,并在灰度图像使用误差扩散算法进行半色调的同时,在边缘位置进行二值水印的嵌入。对水印图像进行了Arnold预处理,增强了水印的抗剪裁和涂抹攻击的能力。结果表明,该算法不会造成图像的明显失真,能很好地抵抗剪切、涂抹J、PEG压缩、噪声攻击。     

基于机器视觉的杏鲍菇外观品质分级系统设计

目的:将机器视觉技术引入到杏鲍菇的外观检测中。方法:提出一种双边滤波代替高斯滤波作为图像平滑滤波器,Ostu最大类间方差法代替固定双阈值分割的改进型Canny算子,并作为边缘检测算法。利用HALCON算子和颜色空间转换,完成杏鲍菇的长度、直径、弯曲度、均匀度、色泽及菇帽缺损特征要素提取。使用HALCON 18.05联合C#在VS 2017开发环境下完成视觉软件功能模块开发设计。结果:随机获取200根杏鲍菇,对算法处理准确度和视觉软件工作性能进行检测。杏鲍菇直径分级精度为83%,其余特征要素可达95%以上,装置整体各规格杏鲍菇分级精度达90%以上。结论:通过算法的改进和视觉软件的设计可以完成杏鲍菇的外观品质的分级。     

人体轮廓机器视觉检测算法的研究进展

为了更好地将轮廓视觉检测方法应用于非接触式二维人体围度测量,总结了近年来轮廓视觉检测的方法,包括基于边缘算子的检测、基于数学形态学的检测、基于水平集的主动轮廓模型的检测算法。通过实验效果图对比,重点评述了轮廓视觉检测方法的边缘清晰度、抗噪能力以及目标边缘定位能力,其中特别探讨了Canny边缘算子在优化与改进方面的研究进展。相关研究为实现背景和穿着复杂情况下的人体轮廓视觉检测提供了理论参考。最后阐述了人体轮廓视觉检测存在的挑战及机遇,指出人体轮廓视觉检测在非接触式二维人体围度尺寸测量方面具有很好的发展前景。