基于边界特征的图像二值化方法应用研究

边界特征是图像的重要信息，阈值是区分图像象素点的主要依据。研究了基于图像边界特征的二值化方法在齿轮图像处理中的应用，将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边界特征的基础上融合起来，并引入最优边缘检测算子——Canny算子，对图像进行二值化处理，提高了图像的处理质量。     

基于背景规范化的照相文本图像二值化

提出一种基于背景规范化的照相文本图像二值方法.通过方差计算确定文本图像的文字区域,并对文字区域进行背景插值后得到原始文本图像的背景图.根据背景图把原始文本图像转换成背景规范化的文本图像,同时用拟合曲线对不同明暗背景区实行相应的对比度补偿,把前景像点与背景像点设置到较小的灰度范围,然后用全局阈值方法进行二值化处理.试验结果表明,该方法是有效的.     

基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割

针对传统自适应阈值法在水下图像分割过程中存在目标与背景粘连等问题,提出一种基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割方法。区别于传统阈值分割方法中灰度化权值固定且研究如何确定合适阈值的思路,研究灰度化权值调整方法。本文方法利用统计得到的图像灰度信息来确定不同通道内目标与背景间灰度级差异性的大小,提高差异性较大通道的比例,以增强灰度化后图像中目标与背景的对比度,同时减小差异性较小通道的比例,以降低其对灰度化结果的干扰,对灰度化后的图像进行阈值分割得到最终分割结果。针对水下作业的时序列图像,设计了两步序列图像处理方式来降低耗时。通过4组水下对比实验以及耗时实验对方法的有效性进行了验证。     

水下图像边缘特征提取的BEMD自适应算法

针对应用二维经验模式分解算法进行水下图像边缘检测时需要人工设定检测阈值的问题,提出一种BEMD与ROC曲线分析相结合的自适应图像边缘检测新方法.首先通过BEMD算法将水下图像分解成多层内禀模式函数(IMF)分量图像,然后利用不同参数组合的Canny检测算子对IMF分量图像进行细化处理,生成各层IMF分量的二值化图像集,最后利用ROC曲线分析技术求得IMF分量图像的最佳检测阈值,从而确定了理想的BEMD边缘特征提取图.实验结果表明:该算法能够避免人工设置检测阈值带来的操作误差,可实现图像边缘特征提取检测阈值的自适应设定.水下图像处理实例验证了所提方法的正确性和有效性.     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

基于结构光焊缝图像预处理的研究

为了可靠跟踪焊缝,需要对结构光视觉传感器采集的焊缝原始图像进行预处理,以消除噪声的影响.首先采用一维高斯型拉普拉斯滤波器处理图像,将尺寸与激光光带宽度相差较大的噪声变为离散的小块噪声,然后采用邻域均值滤波进行平滑处理.针对焊缝图像灰度分布随机变化的特点,采用最大方差阈值法自适应选取阈值分割图像,将图像二值化.采用标记法去除小区域噪声,获得清晰的焊缝图像,为后续提取焊缝特征奠定坚实基础.实验表明,该预处理方案可满足实时焊缝跟踪的需要.     

PCB图像增强与分割

PCB缺陷检测的特点是建立基于边缘的样本结构,利用边缘的梯度方向进行缺陷的检测.针对这一特点对PCB图像进行增强处理,在突出图像边缘的同时滤除边缘附近的噪声,为后续图像分割时更有效的选取阈值打下良好基础.使用方差分析法得到最佳分割阈值,并应用此阈值进行图像分割.实验表明,二阶梯度图像增强不仅解决了目标图像边缘附近噪声去除问题,而且有效地突出了边缘信息,图像的黑白对比分明,尤其是目标图像靠近边缘部分灰度值明显高于其他的非边缘区域.     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合.最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像.实验结果表明：该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘.     

一种融合在线铁谱图像特征信息的磨损状态诊断方法

采用在线铁谱图像表征机器磨损状态是铁谱诊断技术的核心和瓶颈.针对在线油液监测获取的磨粒图像信息,设计了一种融合在线铁谱图像特征信息的磨损状态诊断方法,首先通过对原始图像进行灰度化、直方图阈值二值化、高斯与椒盐增强、模板锐化、多次膨胀与腐蚀、边界跟踪、自适应阈值分割处理,获得较为准确的图像磨粒量化统计质量分数信息来量度相对磨损浓度;再融合能量、熵、惯性矩、局部平稳性等图像纹理特征对磨损状态进行分析、诊断、评价;最后采用RBF神经网络技术对铁谱磁性磨粒进行自动识别.实验验证了该方法的创造性和可行性.     

利用二维熵自动确定图像分割的阈值

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用.因此,如何确定阈值是图像分割的关键.建立二维直方图并借助二维熵可以自动确定图像分割的阈值.传统方法产生二维直方图时,选择4邻域中心灰度值和邻域像素的灰度均值.事实上,水平或垂直方向上的灰度变化不能完全地反映邻域像素的整体特性.提出构造二维直方图的新方法,新方法选择3×3邻域中心灰度值和4邻域以外的4个像素的灰度均值.应用新方法和传统方法进行对比实验,分割结果可以看出新方法的有效性.