基于改进小波变换的多方向图像边缘检测算法

在对图像的小波变换原理讨论的基础上,针对传统小波变换在图像边缘检测中的不足,提出了基于改进小波变换的图像边缘检测算法.该算法从多个方向对图像进行多尺度小波变换;采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点;将这多个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘.仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法.     

MAS小波的钢板表面缺陷边缘检测的研究

针对钢板表面缺陷与背景的对比度差、边缘复杂、采光不均、噪声较大等特点,应用一种基于MAS小波变换进行钢板表面缺陷边缘检测。该方法由Lipschitz指数阐明了图像的边缘几何结构,通过分析图像中不同类型的奇异点,并结合尺度独立算法区分了目标图像中不同类型的边缘,有效的提取了钢板表面缺陷图像的边缘。实验结果表明,基于MAS小波算法可以有效提取图像中阶梯型边界,检测到的缺陷边缘轮廓较为清晰,且去噪能力较强,检测效果优于传统的同类方法。     

基于数据融合的小波变换漏磁异常边缘检测

漏磁内检测是目前管道无损检测的重要手段。在进行漏磁无损检测评估中,异常边缘检测是十分重要的环节,异常边缘的精确程度直接影响到后续的反演评估环节。由于数据噪声的存在,使得边缘检测精度大大下降,特别是复杂异常区域。同时,面对庞大的漏磁数据,一般机器学习算法耗时较多。因此,针对漏磁内检测中异常边缘检测问题,本文提出一种基于数据融合的小波变换漏磁异常边缘检测算法。该算法基于小波多尺度变换与分解,将数据层融合、特征层融合以及决策层融合相结合。首先,原始数据经过多色彩空间变换,并将变换结果进行数据融合。然后,融合数据进行小波多尺度变换。其次,针对每一尺度下变换数据进行小波多层分解,并对每一层级进行小波模极大值边缘检测,将边缘检测结果加入到细节分解系数融合中,并重构数据。最终将多尺度下的边缘检测效果进行融合得到最终检测边缘。实验分别在仿真数据集和真实管道数据集上进行,并和其他边缘检测算法,如Sobel、Canny、Roberts、Prewitt、Log进行了比较,实验结果显示,本文提出的异常边缘检测算法效果优于传统边缘检测算法,边缘指标OA高于70%,能够满足实际工程需要。     

畸变不变联合变换相关器目标识别技术研究

针对传统目标识别方法对目标图像的尺寸、方位敏感问题,采取最大平均相关高度功率谱滤波的方法,对联合变换功率谱面进行滤波,成功地实现并改进了原算法.通过大量计算机模拟和光学实验,证实了在光电混合实时联合变换相关器中应用改进的最大平均相关高度法可以解决存在旋转和大小变化的目标识别问题,使得相关峰的对比度明显增强,从而也提高了目标识别率.作为实例,给出复杂背景下地面目标汽车大小变化的实验结果,验证了该算法的可行性.     

显微视场下微型零件亚像素边缘检测方法

为了提高微型零件在显微视场下的边缘检测精度, 提出了一种非正交二次B样条小波变换结合Zernike矩的亚像素边缘检测算法. 采用非正交二次B样条小波变换算法得到图像的像素级边缘, 利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素边缘细化. 为了实现算法的原理, 建立了一套微型零件的实时检测系统. 给出了系统的总体结构和工作原理, 完成了实时图像采集与检测, 分析了检测结果, 并对检测精度进行了评估. 实验结果表明: 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%, 可准确识别出微型零件的边缘, 将检测精度提高到亚像素级, 满足了在显微视场下微型零件检测的需要.     

一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强方法

提出了一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强算法,用于从不均匀的弱照明图像中提取目标边缘。依据照明反射图像形成模板和CCD相机成像公式,推导出图像的小波变换公式。对图像局部区域中边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。给出一种同时考虑小波模值大小和梯度方向的模糊算子来增强边缘并抑制噪声。最后,采用仿真和真实的图像对该算法进行验证,利用此算法检测阶梯边缘,得到该算法的边缘检测评价标准F系数值为0.984 3,边缘定位精度评价系数E_d值为0.126 5,通过被检测的特征球边缘计算得到的交比值误差为3.72×10^-3。实验结果证实,该边缘检测方法能够很好地工作于非均匀的弱照明图像。     

双阈值法在图像边缘检测中的应用

利用小波变换模极大值法进行图像边缘检测时,需选择阈值,将小波变换系数较小的点滤掉,但是一幅图像中边缘的奇异性并不均匀,如果对变换后的图像取单一阈值,那么微弱边缘将会因为灰度不均匀、噪声等一并被滤除.针对这一问题,在上述算法中用双阈值法代替单阈值,使得图像边缘连续,同时也能很好地消除噪声,实验结果表明该算法简单实用,易于实现.     

基于准三维超声成像的电阻点焊定量检测技术研究

针对利用传统超声C扫成像方法对电阻点焊定量检测时图像对比度分辨率低的问题,对超声波在被测构件中传播时表现出的衰减特性进行了研究,分析了电阻点焊超声信号的特征,测定了超声检测信号在被测工件中的衰减系数,提出了一种准三维电阻点焊超声成像方法。该方法基于小波多子带差异性补偿算法,同时对超声波传播的距离和频率进行了补偿,在减小超声波衰减的同时也提高了电阻点焊超声图像的对比度分辨率。利用该方法开展了电阻点焊相关参数的定量化检测研究,并进行了相关的实验验证。研究结果表明,该技术有效提高了电阻点焊超声成像的对比度分辨率,可以避免图像中目标检测对象与背景的融合现象,提高了电阻点焊参数的定量化检测能力,并可将检测结果友好表征。     

小波变换在齿轮图像边缘检测中的应用

齿轮的齿形检测是用来检测齿轮的主要特征,边缘检测的质量直接影响检测的精度,根据齿轮检测的特点,利用小波变换对目标图像进行降噪和边缘特征处理,经过实验对比该方法明显好于其它方法,说明小波变换对提高齿轮边缘检测精度有很大意义.     

尾随运动车辆识别与超车检测方法研究

针对尾随车辆由于类型、尺寸、颜色、环境等非确定因素导致识别不稳定、不可靠的问题,提出基于时空域纵向投影跟踪滤波和相对运动检测的车辆识别与超车行为检测算法。首先在对比度空间对序列图像进行定向滤波,采用概率Hough变换估计车辆横向边缘,通过时间域投影方法过滤环境噪声,得到尾随车辆跟踪轨迹,同时使用光流法对序列图像特征角点进行跟踪检测,通过目标运动方向矢量将车辆和背景予以区分。在此基础上,采用车辆置信度函数对上述两种方法的识别结果进行综合决策,提出基于行为检测的超车检测算法。试验结果表明,该方法在结构化道路环境中能够快速准确提取近视场运动尾随车辆,对环境干扰和目标车辆类型变化具有较强的免疫能力。  