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针对印刷电路板(PCB)光电图像在获取过程中 含有噪声和较模糊的边缘等各种原因,提出 了一种基于图像融合的含噪声且较模糊PCB光电图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波 变换 及Canny边缘检测算子的图像边缘检测法,分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点 ,提 出了基于图像融合检测方法的PCB光电图像边缘检测基本原理及中值滤波、增强去模糊、小 波分解、图像融合、图像去噪等步骤。最后,将由CCD成像系统及显微镜获取的主要含有高 斯噪声且较模糊的PCB光电图像用三种检测方法进行了主观实验对比,采用本文融合方法得 到的边缘图像效果最好,在抑制噪声的同时得到了连续的边缘;为了客观地评价PCB光电图 像边缘检测的效果,用峰值信噪比及图像边缘信息熵作为评价指标,采用本文方法的峰值信 噪比及信息熵的实验结果值都是最大的。 相似文献
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高分辨率机载干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)是获取高精度数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的重要手段之一。由于主副天线距离向相位方向图存在差异等原因,导致干涉相位偏差沿距离向变化,而传统的干涉定标方法将干涉相位偏差视为常数进行定标,无法消除干涉相位沿距离向变化的误差,因此使得定标后反演得到的高程存在距离向空变误差。针对该问题,该文提出一种单独将干涉相位偏差沿视角进行多项式拟合的定标方法。最后,利用一组机载实测数据对该方法加以验证,实验结果表明,该方法能有效地解决高分辨率机载InSAR高程测量距离向误差的空变问题。 相似文献
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一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法 总被引:8,自引:5,他引:3
针对含噪声图像在边缘定位、噪声抑止、弱边缘保留及边缘细节的视觉感知等方面难以兼顾的具体情况,提出了一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波变换模极大值的图像边缘检测法;结合数学形态学基本运算与信息熵理论,提出了改进的灰值数学形态学图像边缘检测法,并分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点,采用叠加运算进行图像融合最终检测到的图像边缘连续完整。最后,与传统边缘检测法、小波变换模极大值法、改进的灰值数学形态学法进行了实验对比,结果表明,本文算法优质系数最大,所花时间最少。 相似文献
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干涉参数定标对机载InSAR系统获取高精度数字高程模型具有重要的意义。物理基线长度是干涉定标需标定的重要参数之一。在斜视条件下,有效干涉基线不等同于物理基线,并且受到载机姿态角的影响。传统的干涉定标方法直接利用InSAR高程反演模型对干涉基线的偏导构建敏感度方程,其标定的基线参数为有效干涉基线,而非实际的物理基线。针对该问题,对斜视条件下的有效干涉基线进行了分析,建立了有效干涉基线与物理基线和载机姿态角之间的关系,并提出了针对实际物理基线的定标方法。最后,利用中国科学院电子学研究所X波段机载InSAR获取的实际数据进行了外定标处理实验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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