基于亚像素边缘检测的刀具几何参数测量

为了提高刀具几何参数图像测量精度,基于矩法理论,提出了一种亚像素边缘检测算法。该方法的基本思想是采用灰度空间矩,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,并用Matlab实现图像的处理。实验证明,基于亚像素特征点提取检测的刀具几何参数具有较高测量精度,且计算量小,具有很好的抗噪性能。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

SLM彩色显微图像的亚像素边缘检测方法

微操作技术的迅速崛起迫切要求显微图像处理技术的发展。在HSI彩色模型的基础上,根据SLM视觉系统的彩色显微图像特点,基于小波变换提出了一种适用于SLM彩色显微图像的边缘检测方法。根据三次样条拟合曲线的一阶导数零点,获取精确的亚像素边缘。试验证明,该方法适用于各放大倍率下的SLM彩色显微图像,能较好地滤除噪声,检测出完整的亚像素边缘。给出了利用该算法处理噪声仿真图像和真实SLM彩色显微图像的试验结果。     

亚像素理论在图像边界处理中的应用研究

图像分辨力大大低于胶片是数字图像处理的一大弱点,此弱点极大地限制了数字图像处理技术在精密测量等领域的应用。亚像素软件处理技术能弥补这一缺点。介绍了常用的亚像素处理技术,以及提高角度精确度和边缘检测的方法。     

基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法

提出了一种基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法.该算法首先使用传统Canny算子进行边缘像素级的粗定位,再以粗定位边缘像素为中心取5x5窗口获取梯度幅值,对其进行高斯曲面拟合,在梯度方向上寻找局部极值点,从而达到边缘亚像素级的精细定位的效果.文中介绍了算法的理论依据,给出推导过程,并用螺旋测微器的标准间隙进行实例分析,...     

视频应变测量的目标精密边缘检测研究

针对传统机械式引伸计应变测量的局限性,提出了视频应变测量的目标精密边缘检测,具有非接触式、全场景、可视化好、智能性高以及应用广泛等优点。对一阶微分期望值和小波变换期望值两种亚像素边缘检测理论分析和试验测量验证,采用精度较高的小波变换期望值亚像素边缘检测并应用到视频应变测量中,试验在30帧/秒,满足一定的误差要求,具有较高的精度,实现了实际工程的应变动态测量。     

基于双曲正切的亚像素边缘检测方法及评价

精确定位图像边缘是保证视觉测量精度的基础。根据物体图像边缘的灰度分布特点,本文提出一种亚像素边缘检测方法,采用双曲正切函数对图像边缘的灰度分布进行拟合,通过最小二乘法得到边缘的亚像素位置。对提出的边缘检测方法的精度进行了评价,以高精度棋盘格的尺寸测量误差作为准则,采用实际边缘并结合摄像机标定技术,考虑了镜头畸变和透视失真等因素。试验表明,提出的双曲正切法检测亚像素边缘相比空间矩法和梯度插值法具有更高的精度,同时能够满足机械工业中的实时测量需求。     

基于亚像素的布氏硬度测量图像处理算法

在最新的一种亚像素边缘提取算法基础上,建立了基于亚像素计算处理的布氏硬度图像压痕测量算法,对布氏硬度图像压痕直径进行了精确测量。测量结果表明,本算法精度比通常的像素法高,对于各种硬度标尺,都能够达到布氏硬度测量国家标准的要求。     

基于Matlab图像边缘检测算法效果对比

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种经典常用的边缘检测算子以及最小二乘支持向量机提取边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。最小二乘支持向量机结合图像的梯度和零交叉信息,选取一定的参数条件,可以获得比Canny方法更好的性能。     

基于亚像素技术的锥螺纹参数检测算法

研究了一种基于亚像素技术的外螺纹几何参数计算。在获取螺纹图像的基础上,通过边缘检测算法获取螺纹轴剖面外轮廓的边缘。在已知边缘点Sobel算子八方位边缘梯度的基础上确定未知点的多项式插值的亚像素定位算法和基于螺纹外轮廓形状的曲线拟合对参数进行计算,并对螺纹的螺距等参数的求取过程进行了详细的阐述。实践证明,该算法具有较高的运算精度和较快的运算速度。     

盾构姿态测量中基于边缘检测的中心定位算法

振动对盾构测量系统的影响较大,提出了基于光阑的测量方案对原系统加以改进。鉴于光斑存在随机噪声污染,采用中值滤波技术,有效地降低了其对光斑中心定位的影响。对多种边缘检测算子作了比较研究,并利用其对激光光斑进行边缘检测,实现了聚焦光斑的准确定位。     

采用子图像抽取尺度变换的边缘检测方法

针对工业尺寸检测中现场采集图像模糊但目标占有空间尺度较大这一特点,利用低分辨率采样下图像高频特征失真较大而低频特征失真较小的原理,提出了一种通过图像抽取获得多幅不同尺度子图像分别进行边缘检测后,综合各子图像边缘与原图像边缘来提取大尺度弱边缘的算法。试验结果表明,本算法能有效地检测出图像中的大尺度弱边缘。     

一种基于线性模型拟合的纸币图像边界检测方法

从贝叶斯推理的角度提出一种计算线性模型参数的方法,并将该方法应用到高速纸币清分系统的纸币图像边界检测中,实验结果表明,可以通过少量观测数据实现图像边界线性模型的参数估计,从而完成边界的快速检测。检测精度高,同时针对纸币边缘破损的情况,提出了有效避免旧纸币边缘破损对纸币定位影响的方法。