结合MNF变换和Canny算子的遥感影像变化检测

针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求，提出了一种基于最小噪声分离（MNF）的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像，采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图，通过Canny边缘检测法计算梯度幅值，采用高低双阈值法细化边缘，从而提取差异图变化边缘，有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例，利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明，该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象，同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点，从而获得更加精确、直观的变化检测效果，在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。     

一种改进的Canny自适应边缘检测算法

针对原始的Canny边缘检测算法高低阈值不利于选择的问题,提出一种改进的Canny自适应边缘检测算法。该方法采用3×3的Sobel边缘算子模板代替2×2邻域内求有限差分来计算梯度幅值;利用梯度直方图来选取高低阈值,提高了算法的自适应性;在边缘的连接上采用边界追踪的方法,来保证边缘的连续性和唯一性。以20m m量块图像边缘检测为例进行了实验。结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度,细化图像边缘和抑制伪边缘噪声方面的性能也得到了提高,是一种有益的边缘检测改善方法。     

基于2k修正和Canny边缘检测的图像隐写

针对信息安全,提出基于Canny边缘检测和2k修正的信息隐藏算法.秘密信息仅仅隐藏在边界像素上,首先利用Canny边缘检测算子检测载体图像的边缘,然后利用伪随机数序列对边缘像素进行重排.为了增强秘密信息的安全性,采用霍夫曼编码把秘密信息变成二进制位流.每个像素隐藏的位数由其灰度值确定.最后,为了增强隐写图像的视觉效果,采用2k修正法进一步减小隐写图像和载体图像之间的误差.实验证明提出的方法比LSB-2和文献[12]的方法更好.     

港口机械用攀爬机器人视觉导航定位方法研究

为研究攀爬机器人在港口机械金属结构表面的自主移动,提出了一种应用于攀爬机器人的视觉导航定位方法。针对港口机械金属结构复杂,表面存在油污和阴影,解决现有的视觉边缘识别方法对金属结构边缘识别效率低且不连续的问题。首先通过自适应阈值的Canny进行边缘特征提取;之后根据边缘线角度特征建立约束关系,利用Hough变换剔除干扰线,并用最小二乘法拟合最终金属结构边缘;求取结构中心线方程和运动方程并计算偏航角和偏距,实现对机器人的运动控制。以港口机械某一支腿为例进行试验,实验数据表明,该方法可以很好地引导机器人的运动,满足实际应用。     

机器零件内部材质缺陷的无损探伤与自动检测

针对机器零部件内部缺陷与材质难于进行批量的自动定量检测,基于机器视觉,探讨了一种基于图像边缘提取的自动检测方法。文中剖析了工件探伤的检测机理,首先借助工业CT获取机器零部件图像,然后采用Canny算子提取图像的边缘信息,最后通过对图像的软件处理,自动地测量机器零部件的内部材质结构尺寸和缺陷尺寸。工业CT图像的实际测试数据验证了该探伤检测方法的精确度高与重复性好。实验结果表明,采用基于机器视觉的机器零部件自动探伤检测是可行与合理有效的。     

无先验地图条件下电力管廊无人机自主巡检方法研究

针对无先验地图条件下电力管廊无人机自主巡检能力不足的问题,本文提出了一种不依赖先验地图的无人机巡检方法。首先,无人机搭载激光雷达,通过SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法进行实时场景构图,并基于RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法对构建的全局栅格地图进行边界搜索;其次,针对传统RRT算法难以判断环境地图完整性、保障巡检全面性的问题,提出了一种基于数字图像处理的边界检测方法。通过Canny算子对实时构建的地图进行边缘检测,并对地图进行完整性评估。最后,为验证本文提出方法的有效性,在江苏无锡处某220kV电力管廊的仿真模型中进行验证,分别采用RRT算法和本文改进算法进行自主巡检测试,结果表明本文提出的算法相比RRT算法可提升21.8%的巡检覆盖率。     

基于曲波变换的边缘检测技术研究

曲波变换是一种新的多尺度表示方式,其系数包含位置和尺度信息.本文通过对曲波变换系数的分析,提出一种对各层系数区别处理的方式来加强图像边缘信息的方法.实验表明该方法能明显地加强灰暗部分物体的边缘.     

基于融合图像特征的角点提取方法

基于图像边缘的角点提取往往对噪音敏感,提取精度较高但运算量大,而基于图像灰度的角点提取易于实现但提取效果不佳.因此提出一种融合图像边缘特征和图像灰度特征的角点检测方法.首先在一较低尺度用Canny算法求出所有边缘点,然后求出每一边缘点的曲率值并求出初始角点集,利用Harris算法通过实验在一较优尺度下对初始角点进行筛选并确定最终的角点集合.所提方法融合图像角点提取的两大特征,可以有效改进在单一特征提取下的不足.通过对比实验,该算法明显地提高了图像角点检测性能.     

高密度电子电路频谱图的边缘检测算法

在利用电磁扫描技术检测高密度电路板的组装质量时,为了识别频谱图中的异常频率点,需要检测和提取频谱图中频谱曲线.而频谱图中频谱曲线的检测和提取效果直接影响异常频率点检测的准确度.本文致力于电路板频谱图的边缘检测方法的研究,提出了多窗口Canny自适应阈值边缘检测算法,即通过对频谱图进行窗口划分,在窗口内采用改进的梯度幅值的计算方法和自适应阈值Canny检测算法,实现了对频谱图的边缘检测.理论分析和实验结果表明,本文所提出的算法准确度高,可以得到较好的边缘检测结果,为识别频谱图中的异常频率点提供了更精准的频谱边缘图像.     

基于机器视觉的硅钢板边浪平直度测量方法

针对硅钢生产过程中存在的边浪平直度难以检测问题,提出了一种基于机器视觉的硅钢板边浪平直度测量方法。在辅助光源照射下使用相机采集边浪图像信息,强化边浪的图像明暗特征,提高检测精度的同时实现非接触式测量。同时提出了一种基于轮廓检测的硅钢板边浪平直度算法,首先利用种子点生长法的思想对边浪区域进行轮廓定位;其次对图像进行 3 个尺度的高斯滤波,重建图像,增强轮廓细节;最后基于优化的 Canny 边缘检测方法对边浪实现自适应阈值轮廓提取,计算平直度,从而实现非接触式高精度边浪平直度测量。将平直度测量仪测量结果与该方法结果进行对比,结果表明,所提方法平直度测量误差不超过 0.05% 。