基于竞选算法的图像多阈值分割技术

提出了一种基于灰度直方图变换求解最佳阈值的方法,采用竞选算法作为快速搜索全局最优阈值的基础算法。首先,选取多个灰度值为一组,将整个灰度直方图分割成几部分,分别对这些直方图拟合成正态分布函数后加权相加合成一个新的分布函数,然后,将优化分布函数与原直方图分别归一化处理,在解空间内求解它们差值的绝对值的和,取和值最小的那组灰度值作为图像的分割阈值。     

图像的阈值分割法设计

图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点,因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。主要讨论了关于图像的单阈值分割算法的设计与实现,比较了基于迭代法和基于最大类间方差法的单阈值分割算法,设计了阈值最大类间方差的分割算法及实现程序。仿真结果表明所提出的算法有效,分割效果好。     

一种对ICT复杂图像进行二值化处理的方法

比较、评价了各种经典的图像二值化方法对ICT图像二值化处理的效果。综合分析及实践发现，实验法、大津法不适用于对ICT图像进行二值化分割；而迭代法、边缘检测阈值法、加权边缘检测阈值法对ICT图像二值化分割效果不好。直方图法处理的效果稍好，但它仍将非常接近背景灰度的目标物部分错误划分为背景。提出“背景法”、直方图法与背景法结合的改进方法，可对ICT断层图像进行较理想的二值化分割。     

几种图像分割阈值选取方法的比较与研究

对几种常用的阈值选取方法进行了理论分析与比较，并以基于面结构光投影法的三维物体形状检测技术研究为背景，从实验角度对类间方差法、一二维最大熵法和模糊阈值分割法等图像阈值分割方法的性能进行了验证。     

基于遗传算法的模糊熵多阈值图像分割

将模糊熵函数作为遗传算法的适应度函数进而获得最优分割阈值,并对整幅图像进行多阈值寻找,使每一个子区域都满足细分准则.实验表明算法具有较好的分割效果.     

基于RGB的干枣图像区域阈值分割算法的应用研究

针对目前基于RGB模型的干枣彩色图像研究中的一系列问题,提取干枣图像大小与实际大小相差较大,算法复杂、速度慢,很难达到在线检测的要求,提出一种利用机器视觉技术以提取干枣图像目标的新方法,分别统计R、G、B各分量的灰度值,绘制相应直方图;通过分析比较,选取R-B分量灰度直方分布图作为确定阈值分割的依据,利用大津法自适应求出阈值,然后提出区域阈值分割方法,并对干枣图像进行阈值分割。多次实验证明,利用该算法提取干枣大小与实际大小非常接近,稳定性高,检测速度快,可以满足进行干枣的形状、表面缺陷等检测要求,能够满足机器视觉技术在线检测要求。     

一种Otsu阈值法的推广--Otsu双阈值法

Otsu阈值法一直被用来求取单阈值。对Otsu阈值法进行了推广，利用Otsu阈值法来求取双阈值．推导了计公式的两种表达形式，最后给出了图像测试结果。采用Otsu双阈值法对灰度直方图呈现三峰特性的图像进行分割，以获得良好的二值化效果。     

平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法

受目标和背景的大小比例、噪声或者随机细节等因素影响,灰度图像的灰度直方图可能呈现出无峰、单峰、双峰或者多峰模式。为了在统一框架内处理这4种不同直方图模式下的自动阈值选择问题,提出了一种平稳小波域多尺度乘积下的指数Renyi熵自动阈值选择方法。该方法首先利用平稳小波对原始图像进行水平、垂直和对角方向的多尺度变换,再对各个方向的高频子带进行多尺度乘积运算构造出融合图像;然后通过内外轮廓图像对融合图像进行采样重构一维直方图;最后计算重构直方图所对应的指数Renyi熵,并取最大值对应的阈值作为最终分割阈值。提出的方法与4种自动阈值分割方法、2种聚类分割方法以及2种活动轮廓分割方法进行了比较。在16幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明：在合成图像集中,相比于分割精度第2的方法,平均马修斯相关系数提高了41.2%;在真实世界图像集中,相比于分割精度第二的方法,平均马修斯相关系数提高了20.8%。提出的方法具有更稳健的分割适应性,且在分割精度方面明显优于其他8个分割方法。     

基于不同自适应阈值法的铁谱图像分割效果比较

最大方差法、最大熵值法和最小误差法是3种常用的自适应阈值法,它们对铁谱图像的分割结果有着较大的差异。为了探究形成这种差异的原因和探讨阈值法对铁谱图像分割的适应性,分析这3种常用的自适应阈值法的基本原理,比较3种方法对30组铁谱图像的分割实验结果。得出如下结论:3种方法之所以会输出3种不同的分割阈值,是因为它们采用了不同目标函数;对于双峰分布的铁谱图像,3种方法有着相似的分割效果,最大方差法准确性略高;对于近似单峰分布的铁谱图像,最小误差法的分割结果最优,最大方差法则不能正确分割出磨粒。因此,在铁谱图像分析过程中,应该根据铁谱图像的灰度分布特点选择相应的阈值分割算法。     

工字形焊件射线图像中微小缺陷的分割及提取

采用X射线实时成像系统对工字形激光焊件进行检测,得到了含有微小缺陷的低对比度射线检测图像。在分析图像灰度分布特征的基础上,采用数学形态学方法进行背景模拟,并结合背景相减、自动阈值算法提取出了检测图像中的微小缺陷。在结构元尺寸的确定方面,提出了线灰度分布曲线拟合并相减,再搜索相减结果最大值的方法。试验结果表明:该方法能很好地实现检测图像中微小缺陷的分割,且缺陷分割保真度高,算法适应性强。该方法只对感兴趣的区域进行处理,显著提高了图像处理的速度。     

基于图像区域像素二阶中心矩的集成电路芯片图像拼接技术

在集成电路芯片光学检测中,完整而准确地获取芯片形貌的图像非常重要.针对集成电路芯片表面形貌图像获取的要求,首先讨论集成电路芯片图像放大采集系统构成及工作原理,并研究图像拼接在精密芯片图像检测中的必要性及重要性,针对集成芯片的微观表面图像特征处理的要求,提出集成电路芯片的区域像素二阶中心矩图像拼接技术,通过建立图像区域像素的二阶中心矩进行匹配点的准确搜索,随后进行芯片精密显微图像的拼接.编程实验证明,采用本方法可获得集成电路芯片表面的清晰图像,并使芯片的微观形貌和细小缺陷等细节能得到很好的展现.     

基于阈值判定法的白光干涉仪自动扫描技术研究

为了解决实际操作中人工寻找干涉条纹费时、不准确和干涉扫描范围难以精确确定等问题,提出了一种自动扫描技术,实现了白光干涉仪的自动对焦和干涉扫描范围的自动确定。该技术采用全新的基于图像灰度方差变化的方法。首先,计算图像灰度方差变化比值;然后,将该比值与预先设定的阈值进行比较,判断干涉条纹初始和结束位置;最后,根据这两个位置自动确定干涉扫描范围。实验证明:当阈值取0.5时,采用粗精双级结构的白光干涉仪能在3min内准确完成1.2μm被测高度的自动扫描过程,约是手动调节速度的两倍。该技术提高了白光干涉仪的自动化水平及使用效率。     

基于MATLAB数字图像边缘检测算子的研究

边缘检测是数字图像处理中的重要内容,是图像数据分析、模式识别、计算机视觉等技术的基础。因此对边缘检测算子的研究具有重要的意义。主要研究了基于MATLAB的数字图像边缘检测算子,其研究对象主要是灰度图像,通过对图像边缘检测算子阈值、方差等因素的仿真分析比较,获得各算子的适用范围,以便更好地灵活运用。     

基于工业CT的铸件缺陷自动识别

传统的C-V方法基于两个灰度级的缺陷图像目标识别,难以满足多灰度级的缺陷图像目标识别的要求。为了克服这一缺点,通过划分区域和多次运用C-V方法,设计了基于C-V方法的多灰度级缺陷图像目标识别程序。实验结果表明,与传统的C-V方法相比,改进的C-V方法能够识别多灰度级缺陷图像目标,说明了改进的C-V方法的可行性。     

基于Canny理论的自适应阈值彩色图像边缘检测

传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性.     

图像处理技术在焊接轨迹提取中的应用

通过CCD成像获取焊接轨迹BMP格式图像,利用计算机图像处理技术将彩色图像转化成灰度图像。通过直方图同高斯滤波相结合的方法进行图像增强,根据直方图求出最佳阈值,将灰度图像转化成二值图像,然后利用八邻域分析法提取焊接轨迹轮廓。     

基于DSP的面阵红外图像采集系统设计

为提高进口红外相机的视频信号输出帧率,以提升其性能并扩大应用范围,设计以DSP为控制芯片的面阵红外图像采集系统。通过对IRFPA输出串行数字视频信号的采集和分析,利用CPLD完成信号的解码和逻辑转换,在DSP的控制下利用两个DPRAM,分别实现图像信号的灰度转换和显示缓存,最后由显示芯片完成模拟视频的编码和输出显示。在黑暗环境下对不同热源进行采集实验,结果表明,系统能够对红外图像信号进行实时采集和显示,输出帧率得到大幅提升。     

基于HALCON的四光源光度立体法金属表面缺陷检测方法

为了提高金属表面缺陷的检测效率,提出了一种基于四光源光度立体法的检测方法.先用CCD相机采集4个不同空间角度的打孔金属试样图像.然后,利用HALCON算子,基于四光源的光度立体技术原理计算得到表面梯度图像,再将其转化为平均曲率图像.最后,把图像各点曲率值转化为灰度值,使用全局阈值分割出缺陷区域.结果表明,与经典光度立体...     

低照度图像存储及微机数据处理系统

本文介绍一种用于激光激发微弱荧光的光电成像系统上的图像存储与实时显示以及计算机处理系统,该系统不仅可以存储和实时显示正常条件下的目标图像,还可以通过数字累加技术显示在低照度条件下的目标图像,并通过计算机系统对图像加以处理,以获取有用的信息。     

一种基于灰度向量匹配的平面绝对位移测量方法

对于平面位移的测量,传统方法需要采用特殊机构将其分解为两个线性位移和一个角位移分别测量,因而测量系统复杂。随着数字图像处理技术的不断发展,采用该技术进行位移的测量已经成为现代测量技术发展的新方向。本文提出了一种新的基于图像处理的平面位移测量方法。该方法采用事先通过标定的图像,对自然标志（特征点）的提取和基于灰度向量匹配来完成绝对位移的测量。最后经实验验证了该原理的可行性。