图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

基于视觉图像的机加工零部件亚像素边缘定位

首先介绍了LOG算子的快速定位方法以及二维理想图像边缘模型的空间矩亚像素细分算法的基本原理;在此基础上给出了符合实际图像采样的三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,并推导了该算子的原理误差公式。最后利用试验对空间矩算子亚像素定位方法的有效性、精度进行了研究,并给出了该方法的亚像素定位与实测尺寸的对比结果。结果表明该方法比传统的边缘检测算子的边缘定位精度有较大提高。     

基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法研究

本文提出一种基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法。算法对传统Sobel算法进行了改进,并且和多项式插值法的改进的算法相结合。单像素边缘是通过对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到的,亚像素边缘定位通过多项式插值计算得到。该算法因为检测精度高而广泛的应用于黑片的在线检测。     

刀调仪的亚像素边缘检测技术研究

边缘检测技术是刀具预调仪的刀具图像处理的核心技术。文中利用基于阈值进行边缘提取的思想,实现了亚像素级别的边缘检测,可以将边缘检测的精度提高10倍以上,为进一步提取刀具参数奠定了基础。     

基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的精确度高和抗噪性强的要求,提出一种基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法。首先,建立亚像素边缘模型,利用各级Franklin矩的卷积来提取图像边缘点的细节特征;然后,依据Franklin矩的旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至垂直方向后各级Franklin矩之间的关系,从而确定图像中亚像素边缘的关键参数;最后,根据改进的边缘判断条件,确定图像中的实际亚像素边缘点。大量实验结果表明,与基于Zernike矩的亚像素级算法、基于小波变换与Zernike矩结合的亚像素级算法、基于Roberts算子与Zernike矩结合的亚像素级算法相比,本文提出的基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法速度更快,精度更高且抗噪性强,更好地满足了对于图像边缘定位稳定可靠及高精度测量的要求。     

基于小波变换的亚像素边缘检测

提出一种基于小波变换的亚像素边缘检测方法,从理论上证明该方法不存在原理误差,同时具有较强的抗噪能力。实验表明,在对光源等无特殊要求的情况下,该方法的精度优于0.02个像素,从而验证了理论的正确性。     

亚像素图像测量的研究

作为仪器仪表行业广泛采用的一种检测、计量手段,图像的非接触测量方法具有诸多优势。很多情况下,出于对被测物理量实际应用的考虑,往往在测量精度上提出了更高的要求。在不改变光组放大倍数和成像传感器分辨率的前提下,解决这一需求的最有效手段就是进行亚像素级测量。本文首先对图像非接触测量系统的组成做了原理性介绍和讨论,而后分别就光流法、相关拟合法、相位相关配准法、相位奇点法做了具体理论阐述。文中就激光散斑微位移测量的研究方法进行展开,进而借助一系列数学模拟和仿真手段,对上述方法一一做了0.1像素级精度的亚像素计算试验,并给出了具体测试结果和试验曲线。最后结合试验效果,论文给出了试验结论。     

活塞表面缺陷图像的亚像素边缘检测技术研究

针对活塞图像对比度低、缺陷区域小、缺陷种类多、人工检测效率低等问题,提出一种结合区域生长法和亚像素边缘提取的活塞表面缺陷检测方法。利用图像处理软件采集活塞图像,分析活塞表面图像中缺陷区域与正常区域灰度值的差异。使用区域生长法进行图像分割,结合Canny算子对活塞表面缺陷边缘进行初步定位。通过定位感兴趣区域的位置,进行亚像素级别提取,并平缓感兴趣区域边缘。实验表明,所提算法比传统的边缘提取方法得到的缺陷区域更精确、平滑。     

亚像素检测方法在图像检测点提取中的应用

图像检测点的提取是图像定位于检测系统中的关键问题.为解决利用二值细化提取图像检测点技术精度不足等问题,将亚像素检测定位技术应用到图像检测点提取中.通过试验比较了三种亚像素定位算法图像定位中的优缺点,进行了通过光条中心线的提取试验以及通过两条光条中心线交叉点提取图像检测点的试验,对亚像素检测定位技术作出评价.研究结果表明...     

图像亚像素边缘检测的新方法

本文提出了一种改进的基于正交傅里叶变换的新方法,提高了部分数字图像的亚像素边缘检测的准确性。首先,使用这些矩的低径向阶和旋转不变性描述图像中的小物体,其次,通过在垂直方向上设置边缘,分析在不同顺序和角度的正交傅里叶变换-Mellin矩之间的相互关系,进而充分地提取出边缘的具体特征。实验结果表明,改进的基于正交傅里叶变换的亚像素边缘检测方法提高了部分图像的边缘检测的准确率。     

基于亚像素边缘的椭圆中心检测方法研究

在椭圆边缘粗定位的基础上,根据椭圆粗定位信息及图像边缘梯度方向附近点的灰度分布特征,进行高斯拟合获取精确的亚像素边缘点,对亚像素边缘点进行最小二乘拟合,得到精确的椭圆中心位置。实验证明,该算法对椭圆中心定位精度和稳定性有较大提高,并有很好的实时性。     

基于主轴分析和EDISON—Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测

本文分析了目前常见的亚像素边缘检测方法,提出了一种综合运用主轴分析法、Zernike矩和嵌入置信度的彩色图像亚像素边缘检测算法。首先获取影像三维空间中的主轴,然后利用嵌入置信度的边缘检测算子快速检测出所有可能的边缘点,再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定位边缘。实验表明本文算法优于其它的边缘检测算子,充分利用了图像的彩色信息,定位精度能够达到0.13个像素,并且该方法还具有良好的抗噪声干扰性和处理效率。     

脊波在工业CT图像裂纹边缘检测中的应用

在分析工业CT图像本身特点及小波变换检测点状奇异性的基础上，研究改进了一种基于脊波变换的边缘检钡0方法，并将其应用于实际工业CT图像裂纹检测中。首先利用脊波变换获得裂纹方向和大致范围，然后通过区域灰度均值比较定位裂纹区域，最后采用梯度算子检测出裂纹边缘并对其进行多项式拟合，得到定位准确、连续、独立的裂纹边缘图像。CT图像的旋转实验验证了该算法的鲁棒性，而与Earlace算子、Canny算子和Mallat小波方法的对比实验则证实该算法具有较强的抗噪声能力。     

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.     

基于改进LOG算子的图像边缘检测方法

针对传统基于LOG算子的边缘检测算法中高斯系数σ不确定性的问题,提出了一种改进的LOG算子边缘检测方法,该算法通过引入极坐标参数θ,计算不同方向θ的1阶导数,并求得导数最大值所对应的θ,进而确定图像边缘点。研究结果表明,利用该改进算子对图像进行边缘检测时,边缘信息丰富,细节体现明显,伪边缘较少,相对传统LOG算子其具有更好的检测效果,同时与Prewitt算子、Canny算子等算法相比较,所提算法也具有明显的优越性。     

适用于光照不均匀图像的边缘检测算法

首先利用图像梯度方向特征改进Canny算法,使之更适合连续边缘的检测。然后将其与基于侧抑制原理的图像增强算法结合,设计了一种新的适用于噪声背景下光照不均匀图像的边缘检测算法。算法实验结果表明该边缘检测算法能有效提取光照不均匀图像中的连续边缘。     

基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。图像边缘化可以采用多种算子进行处理。例如Roberts算子、Sobel算子、Kirsch算子、Prewitt算子、Laplace算子和Canny算子等。这里采用的是Kirsch算子,它带有特定八方向边缘信息的图像增强模板。能对图形的八个方向作边缘提取．从检测结果中可以看出．基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测能够较全面地提取边缘信息。这说明,用该方法检测彩色图像的边缘是有效的。     

X射线焊缝底片数字化图像边缘检测方法

从X射线焊缝底片数字化图像缺陷识别的实际需求出发,针对焊缝缺陷图像边缘提取,进行不同边缘检测方法的对比研究,分析各类边缘检测算子边缘提取效果的特点及阈值的取值对边缘检测算子的边缘提取效果的影响,提出基于数学形态学的多方位结构元素边缘检测方法.实验表明：综合采用阈值优化的Canny算子和基于改进的形态学梯度算子及多方位结构元素的数学形态学边缘检测方法,能够获得完整全面的边缘信息,有利于对焊缝缺陷的分类及缺陷等级识别.     

一种基于梯度和零交叉点的图像边缘检测新方法

本文提出了一种基于一阶导数局部极大值和二阶导数零交叉点的图像边缘检测方法。许多传统的边缘检测方法，尤其是一些基于二阶导数零交叉点的方法，对于信号中的噪声比较敏感使得边缘信息不能完全准确地检测出来，而本方法可以较好地解决这些问题。本文提出的算法是先计算出像素一阶导数的局部极大值以及二阶导数对应的零交叉点，将两者进行比较，删除那些二阶导数是零交叉点但一阶导数不是局部极大值的像素点，最后把剩下像素连接起来，即是图像边缘。实验研究结果表明该方法具有良好的边缘检测效果和鲁棒性。     

基于边缘检测小波变换的红外与可见光图像融合方法

简要地论述了图像融合中主要的三种像素级融合算法,即简单方法、基于塔形分解以及基于小波分解的融合方法,在现有的红外与可见光图像融合方法之上,提出了以边缘检测为基础的一种小波变换图像融合方法,并对融合效果进行了评价。实验结果表明,经该方法对红外与可见光图像的融合可以提供更多、更有效的信息,提高了图像的分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,融合效果较为理想。