动态图像边缘检测性能评价的实验研究

介绍了几种传统的边缘检测算子,给出了这几种边缘检测算子在静态图像上的检测效果,并以TMS320DM642DSP为实验平台,设计了一种可以用来检测动态图像边缘的实验装置,对动态图像进行边缘检测,得到了在不同速度下的图像边缘检测效果,并对不同算法的检测效果进行了比较,得出Sobel算子在动态图像边缘检测中具有优势,为边缘检测技术在动态图像处理中的应用提供一种方法参考.     

B超图像数据采集及其计算机图像处理技术

B超是一种安全、低成本的医疗图像技术 ,它作为医学上四大影像技术之一在实际医疗诊断中有着广泛的应用 .本文分析了国内现行B超诊断仪的缺陷 ,介绍了对B超医学图像进行数据采集并用计算机进行处理的改进方法 ,详细介绍了计算机图像处理技术在B超图像处理中的应用 .     

偏心口检测与自动定位系统的研究

针对国内外罐装技术的发展现状以及长期从事该工作的人员会受到身体伤害,提出了基于机器视觉技术的剧毒液体自动灌装机桶口自定位技术。系统利用CCD传感器技术,图像采集与传输技术,快速采集灌装桶图像,传输到计算机中,然后利用图像边缘检测技术,把灌装桶盖表面图像与背景分离,提取出桶盖表面图像,进一步采用Hough变换,对提取出的桶盖表面图像处理,计算出加注口的位置,经过坐标变换,将加注口的位置坐标从图像像素逻辑坐标转换到空间坐标。最后利用步进驱动系统与机械传动系统将注油枪带动到加注口上方,实现自动定位。     

Robinson算子的并行计算

通过对图像边缘检测方法中Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子的研究，提出计算Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的快速算法和并行算法，在并行虚拟环境ＰＶＭ中实现了用Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的并行计算，为大规模图像处理的并行算法在ＰＶＭ环境中的实现进行了有益的探索。     

计算机图像处理技术在钢板板形检测中的应用

分析和研究了计算机图像处理技术在钢板板形检测中的应用实现，并最终开发出一套应用于生产现场的计算机图像板形检测系统软件。     

基于脑瘤图像三维重建的图像分割改进算法研究与实现

近年来,脑瘤图像处理技术备受医学图像研究者的关注,脑瘤图像分割技术是脑瘤图像处理技术的研究核心.针对当前脑瘤医学图像分割算法的单一性问题,无法给后期脑瘤图像三维重建提供高质量的切片,提出了一种基于模糊聚类分割与模糊增强边缘的综合改进图像的分割算法.实验结果表明:模糊聚类分割非常适用于脑部组织模糊性和复杂性的特点,模糊增强的边缘检测算法处理模糊聚类后的图像边缘清晰,为后期的三维处理奠定了良好的基础,最终实现了较好的脑瘤三维可视化效果.这些算法在医学图像的处理中具有良好的应用前景.     

常用的数字图像边缘检测算法分析

随着计算机视觉技术的发展,数字图像处理技术被广泛应用到各个行业中,并展现出广阔的发展空间.边缘提取技术是计算机视觉技术的一个基本的核心技术,因为边缘包含着图像的重要信息,边缘提取的效果在一定程度上也影响着进一步处理的精度和性能.介绍了基础边缘性质的检测算子、二阶倒数过零点的边缘检测方法,并对各算法的性能进行了分析比较,指出了各种算法的优缺点和应用领域.     

基于自动选取阈值的梯度法实现图像边缘检测

边缘检测是图像处理的一个重要环节,提出的自动选取阈值的梯度法是应用于图像处理的一种边缘检测方法,基于图像边缘的梯度,自动选取阈值实现对图像的边缘检测,实践证明,该方法对图像的处理效果优于传统的边缘检测方法。     

基于小波变换的边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

Robinson算子的并行计算

通过对图像边缘检测方法中Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子的研究，提出计算Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的快速算法和并行算法，在并行虚拟环境ＰＶＭ中实现了用Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的并行计算，为大规模图像处理的并行算法在ＰＶＭ环境中的实现进行了有益的探索．     

基于Canny算子的复合绝缘子憎水性图像边缘检测

憎水性检测对于保障复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义,在复合绝缘子憎水性自动识别过程中如何准确检测出水珠（或水迹）的边缘至关重要．为此,提出一种基于Canny算子和数学形态学的图像边缘检测方法,采用自适应局部灰度均衡对憎水性图像进行增强,减小因水珠透明性导致的目标与背景的相似度;采用形态学滤波,降低噪声影响、保持边缘细节;采用Ostu阈值法自适应的设定高低阈值．实验结果表明,该算法能够准确获取复合绝缘子表面水珠（或水迹）信息,为开展复合绝缘子憎水等级自动识别奠定了基础．     

Hough变换在汽车车身缝隙检测中的应用

提出通过检测汽车车身缝隙来评定汽车防雨密封性能的方法，利用CCD摄像机拍摄缝隙图像，采集到计算机中，经过图像处理提取缝隙尺寸信息，评定汽车防雨密封性能。该方法中最重要、最复杂的环节是图像处理过程中的缝隙边缘检测，文中主要讨论在图像处理过程中利用Hough变换进行边缘检测，提取缝隙轮廓信息的方法，并且用Maflab6．0编程实现。     

小波分析在图像边缘检测中的应用

针对传统滤波方法消除噪声会产生边缘模糊化和如何选择边缘窗口,对含有细节较多的图像效果不佳等问题.将小波分析方法应用于图像边缘检测领域,小波分析的多尺度算子在抗噪声和保留图像边缘的能力上有比较好的效果.对Circuit图像做计算机模拟,结果证明,小波分析可在去除噪声的同时更好地保留原图像边缘.     

基于偏振信息的水体障碍物检测方法

将光的偏振概念引入机器视觉领域，并应用于智能机器人野外导航中水体障碍物的检测.该方法基于如下物理准则：非偏振光通过平滑水面反射后成为部分线性偏振光，其偏振相位相对周围环境具有更大的相似性.通过综合比较偏振度的大小和偏振相位的相似性，可以检测出场景中的水体障碍物.实验结果表明，该方法对复杂自然环境下水体障碍物的检测，特别是包含周围植物倒影的水体部分的检测具有良好的效果.与传统机器视觉方法相比，偏振视觉手段计算简单，可以与现有图像处理技术结合使用.     

基于小波变换的钢球图像边缘检测

钢球表面缺陷是衡量钢球质量的重要指标,但是由于成像中的非人为噪声的特点,使得钢球图像的边缘检测比较困难.本文利用小波多尺度分析及小波变换系数模局部极大值来检测钢球图像的边缘,取得了较好的效果,为进一步实现计算机的自动检测提供了很好的依据.     

基于二次曲线拟合的图像亚像素边缘定位算法

在图像测量系统中,边缘提取精确度直接影响测量精确度.提出一种基于二次曲线拟合方法的图像亚像素边缘提取算法,介绍了基于方形孔径采样定理的边缘定位算法的推导过程.计算机仿真和对实际图像边缘定位的实验结果表明,此亚像素边缘定位算法的定位不确定度优于0.14象素,有效提高了图像边缘提取的定位精确度,从而提高测量精确度.     

复杂仪表的图像自动读数识别方法

在对复杂仪表的特点分析研究的基础上,提出了复杂仪表的图像自动读数识别的原理和方法。对实现其原理所采用的主要方法,如分段线性灰度变换、Hough变换、模板匹配法进行了介绍。以水表为实例证明了所采用的图象自动读数识别原理和方法的正确性和有效性。结果表明,该方法具有很好的稳定性、准确性、快速性等特点。     

玻璃缺陷图像分割方法研究与实现

根据玻璃缺陷的特点,提出一种采用迭代最优阈值与数学形态学相结合的方法对玻璃缺陷图像进行分割.实验结果表明,该方法实现了图像目标与背景的分割,有效提取了图像的边缘.     

基于最优信噪比的饮水机动态水位识别方法

利用机器视觉技术识别通用饮水机水位能为家政服务机器人赋予更广阔的应用空间。通过分析饮水机水桶的颜色特征,利用彩色图像的单一通道实现水桶和背景的分割,利用水桶被动震动后液体水和固体容器达到稳定状态的时间长短差异实现水位线信号和噪声的分离。然后,利用提出的基于最优信噪比的灰度投影法实现水位线的定位,达到水桶内水量探测的目的。实验结果表明,该方法是有效的,并且其识别率较高。