基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好、定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好,定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术

针对传统Canny算子边缘检测时容易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术。运用最大类间方差法对病害图像进行二值化,添加对两个斜方向上梯度信息的提取,更加完整地保存了梯度信息,从而得到更完整的边缘图像。实验结果表明,本文方法能够有效地滤除图像中的噪声,检测到细节梯度,去除伪边缘和噪声边缘,得到更加精确的病斑区域边缘。     

边缘检测算子在提取图像金色区域中的应用

为了提取图像中适合金墨印刷的金色区域,对边缘检测的方法进行了深入探讨,运用各种边缘检测算子分割图像。利用MATLAB对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子进行实验验证和分析。结果表明,边缘检测的方法基本上可以实现边缘轮廓的闭合,简单图像能产生连续的闭合轮廓,相比复杂图像效果要好,特别是对于那些背景不是太复杂的图像,图像分割的效果比较理想。分析比较几种算子,运用Canny算子进行边缘检测分割效果较好。     

基于Prewitt算子与形态学的纸病图像检测方法

针对Prewitt算子在检测中存在的边缘不连续性的问题,提出一种基于Prewitt算子和数学形态学的纸病图像边缘检测方法。首先利用Prewitt算子对纸病图像进行处理,然后将处理后的图像进行形态学的闭运算。实验表明,该方法结合了两种检测方法的优点,有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的纸病边缘检测效果。     

Canny算子在织物防水性能自动识别中的应用

按照湿润织物的特性及相关标准,提出利用图像处理技术和计算机平台的方法对织物的防水性能进行自动识别。首先对湿润织物进行图像分析,然后采用Canny边缘检测技术,同时把Otsu算法应用到Canny算子中,实现其在织物防水性能自动识别中的自适应性,并在处理速度和参数的选择方面进行改进。其次利用数学形态学的方法进行进一步的后处理,准确地提取织物湿润部分的封闭边缘。     

融合颜色和边缘特征的织物图像检索算法

为解决单一特征检索精度不高的问题,提出一种基于分块颜色直方图和边缘方向直方图的检索算法。将图像转换到HSV颜色空间,并进行图像分块得到子块颜色特征;通过Canny算子提取图像边缘信息,获得边缘方向特征;利用卡方距离分别度量颜色特征与边缘特征的相似性,实现图像检索。该算法对织物图像的平均检索查准率达80.83%。认为:该织物图像检索系统对织物检索有较高针对性,能够获得较好的检索效果。     

基于机器视觉的低对比度纸病识别算法研究

利用机器视觉识别纸病时,若背景与目标纸病的对比度低,且采用单一的边缘检测算法,将会出现对目标纸病边缘定位不准确、抗噪性能不好等问题。对此,提出了一种解决方法,即首先分别用LOG算子和基于数学形态学的边缘检测方法对低对比度纸病图像进行边缘检测,然后对这两种边缘检测算法得到的图像进行小波融合,融合得到的图像中纸病边缘定位准确且具有一定的抗噪性,最后,对此进行了实验验证。研究结果表明,文中提出的解决方法可行,即可将该方法用于基于机器视觉的低对比度纸病识别。     

基于Canny算子的白酒分子结构图像边缘提取

提出了一种改进的Canny和数学形态学相结合的白酒分子结构图像边缘检测方法。采用二维高斯函数的一阶偏导数来同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了...     

基于边缘和误差扩散的半色调图像水印算法

为使水印具有不可见性,提出了一种基于图像边缘和误差扩散的数字半色调图像水印算法。Canny算子去噪能力强,在边缘检测和噪声间能取得较好的平衡。先对灰度图像进行Canny边缘检测,得到灰度图像的边缘,然后将灰度图像的边缘近似作为半色调图像的边缘,并在灰度图像使用误差扩散算法进行半色调的同时,在边缘位置进行二值水印的嵌入。对水印图像进行了Arnold预处理,增强了水印的抗剪裁和涂抹攻击的能力。结果表明,该算法不会造成图像的明显失真,能很好地抵抗剪切、涂抹J、PEG压缩、噪声攻击。     

基于数学形态学改进Canny算法的红外图像边缘检测

在应急搜救中,红外图像边缘检测起到至关重要的作用,众多学者都致力于研究如何能够进一步提高红外图像边缘检测的性能,本研究提出一种将数学形态学与Canny算子进行融合的算法,称为应用于红外图像边缘检测的改进Canny算法。算法研究完成后,将通过Matlab仿真软件进行仿真,将改进后的Canny算法与传统Canny算法的仿真结果进行比较,可以发现该算法在边缘检测和细节处理方面的性能更为优良。     

基于粒子群优化算法与形态学的纸病图像检测方法

针对传统边缘检测算子对纸病图像检测的不足,提出了一种基于粒子群优化算法和数学形态学的边缘检测方法。首先通过粒子群优化算法得到图像最优分割阈值,将图像二值化,然后利用数学形态学中的腐蚀运算对纸病图像进行边缘检测。仿真结果表明,相比传统算法,该方法的检测结果更真实地反映了纸病图像的形态特征,且边缘定位准确,取得了较为理想的检测效果。     

基于Canny算子的滤棒数量检测方法

为解决生产中无法精确统计滤棒数量等问题,提出了一种基于Canny算子的滤棒数量检测方法。该方法利用图像处理技术,通过Canny算子对整个托盘的滤棒进行边缘检测,再利用图像形态学中的膨胀运算增加检测边缘的清晰度,同时结合滤棒圆形特性精确定位滤棒位置,实现滤棒数量检测。以长支烟、中支烟和短支烟滤棒样品为对象进行测试,结果表明:该检测方法能够实现滤棒数量的精确统计,准确率达到99.27%,且适用于检测各种圆周滤棒,具有较好的通用性和鲁棒性。该方法可为降低滤棒材料消耗提供技术支持。     

机器视觉在工件自动探伤检测中的应用

针对机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号后,多数都还依赖于手工进行处理问题,文章提出了一种基于边缘提取的工业CT图像几何尺寸的自动测量方法。该方法采用Canny算子提取图像边缘信息,并在图像边缘上实现对大型工件CT图像的内部结构尺寸和缺陷尺寸的自动测量。该方法已成功地应用于工业CT图像处理软件中,实际应用效果表明,它具有较高的精确度和重复性。     

采用纹理平滑的印花织物图案轮廓提取

为丰富印花产品的种类,提出了一种可有效提取出印花织物中图案轮廓的方法,可提取出高精度的印花图案边缘轮廓。首先对图像进行平滑,通过控制平滑程度参数和空间尺度参数,平滑掉织物图像中的纹理结构。再用Canny边缘检测算子检测图案边缘,Canny分割的判别阈值采用默认自动选择阈值就能成功提取织物上图案的轮廓,分割后的图像轮廓清晰,边缘连续,并且能分割出印花织物图像中的细小结构。通过实验证明,在RGB颜色空间对图像平滑和边缘提取的效果要优于其他颜色空间,比较了其他边缘检测算子分割印花织物图案的效果,结果证明Canny算子分割效果最好。     

基于Android的植物叶片图像病害检测

针对目前农业智能系统开发平台多基于Windows Mobile操作系统,开源性、免费性和人机交互性等方面较差等问题,提出了基于Android平台的一种最大类间差法和Canny算子结合的植物叶片图像病害检测方法.该方法首先用自适应中值滤波对叶片图像进行平滑处理,再对图像进行灰度变换,然后用最大类间差法对图像进行二值化,最后基于Canny算子对图像进行边缘检测.实验结果表明,该方法实现了Android平台下的图像检测,能有效减少边缘噪声,并且能够有效提取叶片图像病害部分的边缘,具有很好的鲁棒性、有效性和准确性.     

一种分块自适应文字图像边缘检测新方法

传统catmy算法通过比较图像梯度值与人为给定阁值,进行图像边缘提取,无法自适应确定阀值、一些基于改进的最大类间差算法（Otsu算法）,通过计算梯度直方图和类间方差极大值的,自动寻找出Canny算法需要的分割闽值实现对传统Canny算法的改进,对于文字图像边缘提取效果并不好。本文利用梯度直方图峰值搜索的方法设定Canny算法的上闽值,通过对图像分块计算,自适应处理亮度不均的文字图像。关键词：边缘提取;自适应闽值分割;Cmmy算子;峰值搜索     

基于MATLAB数字图像边缘检测算法的研究

随着计算机技术的迅速发展,图像的边缘检测技术已成为数字图像处理的重要内容。所谓的边缘即图像局部强度变化最明显的地方,它是图像分割、识别和图像特征提取的关键。因此,研究图像边缘检测算子对数字图像处理来说是十分重要的。为了对经典图像边缘检测算子进行研究,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子以及Canny算子等,通过理论分析和实验仿真比较它们各自的优缺点,可知Canny边缘检测算子是几种算子中检测效果较好的一种。     

混合蛙跳优化算法的裱糊线机器人边缘提取

为了提高裱糊线机器人视觉系统定位精度,降低图像边缘冗余信息与噪声影响,提出将基于混合蛙跳优化算法的Canny算子应用于裱糊线机器人裱纸的边缘检测中。通过采用最大类间方差作为混合蛙跳算法的目标函数,自适应迭代优化Canny算子双阈值,实现裱糊线有效提取。仿真试验结果表明,该算法优化Canny算子可较好检测裱纸图像的边界轮廓,自适应获取最优阈值,弥补传统Canny算子需要人为设定的缺点,提高了检测精准性,同时具备一定降噪效果。该算法较粒子群优化算法、传统Canny算法C/A分别降低3.33%、33.39%,C/B分别降低了14.94%、54.55%。     

基于参数可调均值迁移滤波实现筒子纱的识别检测

为了提高机器视觉对纱筒图像识别检测的准确率,课题组提出了一种参数可调均值迁移滤波算法.在图像采样过程中,先对源图像进行锐化处理,再对图像空间窗口与颜色窗口同时进行卷积操作,筒子纱的边缘轮廓得到完整保留,且通过滤波处理去除图像噪声;采用Canny算子边缘检测,完成对筒子纱的轮廓提取;几何矩计算轮廓质心和横纵比过滤判别筒子...