一种改进的Roberts和灰色关联分析的边缘检测算法

针对Roberts算子容易漏检及对噪声较敏感的问题,提出一种改进的基于灰色关联分析方法的边缘检测算法GRA-Roberts.通过改进Roberts算子提高其检测精度和抗噪性能,结合灰色关联分析方法,将改进后的Roberts算子作为参考序列,通过计算灰色关联度来检测图像边缘.实验结果表明,GRA-Roberts算法能有效克服Roberts算子算法易漏检和对噪声敏感的问题,且比其他灰色关联结合算法具有更好的检测效果.     

一种精确的医学细胞图像边缘检测法

细胞边缘检测是进行细胞形态分析的基础,其检测结果直接影响病情分析和诊断的结果。传统的边缘检测算子由于受噪声影响比较大,无法检测细胞可靠的边缘位置,因而不宜应用于细胞形态分析。提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的细胞图像边缘精确检测算法,并给出仿真实例。与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、Sobel算子相比较,该算法具有检测精度高和抗干扰能力强的优点。     

格子玻尔兹曼模型的图像去噪方法

为了实现快速去噪以及更好地保护图像的边缘信息,从各向同性扩散模型出发,提出了一种基于索贝尔(Sobel)梯度算子的格子玻尔兹曼去噪模型,通过该模型求解非线性扩散方程实现图像去噪.模型引入了Sobel算子作为检测边缘的工具,同时满足前向扩散的要求,保证了方程的稳定性.实验分析表明,应用该方法进行图像去噪,能够在保护图像边缘的情况下进行快速去噪.     

边缘检测算法在污损条码识别中的应用研究

针对污损条码识别速度慢和正确识别率低的问题,提出了利用图像边缘检测算子来提取污损条码的边缘特征并进行识别。分析了常用边缘检测算法的算子特征后,采用Sobel算子进行了条码的边缘检测。针对原算子的不足,提出了一种改进的Sobel算子,改进算子增加2个方向的运算模版,能克服原算子在边缘提取时图像线条较粗等缺陷。仿真实验表明,改进的算子能快速有效地识别污损条码,正确率高达98.5%。     

基于MATLAB的图像分割算法分析

作为数字图像处理的关键技术,图像分割在图像分析系统中发挥了不可忽视的作用。随着科学技术的不断进步,有很多不同的算法被应用到图像分割技术中,但是最常用的分析方法包括基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于特定理论的分割方法以及基于边缘的分割方法。该文主要利用MATLAB软件对基于边缘的分割算法和基于阈值图像的分割算法进行仿真分析。阈值分割技术的关键在于确定阈值,利用Otsu算法能够自动选取阈值,对图像进行分割;在边缘检测算法中,对4种算子(Roberts、Sobel、Prewitt和LOG)的分割结果进行图像分析可以得出,LOG检测算子得出的边缘检测结果最好。     

刀具轮廓亚像素精度阈值分割算法研究

提取亚像素精度边缘轮廓是完成刀具几何参数精确测量的重要环节。该文研究了一种简单有效的方法,该算法基于灰度阈值分割定位像素级边缘,并经双线性插值法细分完成亚像素边缘轮廓的提取。最后设计实验对比分析了该算法以及基于Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法所提取轮廓的特点。结果表明在准确的前提下,对高对比度图像应用该算法后,能比后两者更快速地完成边缘轮廓提取。     

基于边缘检测和形态学的车牌定位

提出一种基于边缘检测和形态学的新的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像进行预处理,然后用Sobel算子进行边缘检测,再用数学形态学进行图像处理,进而根据车牌的先验知识,得到长宽比精确定位的车牌号码,最后使用水平投影和垂直投影来准确定位车牌号码。仿真结果表明该算法速度快、精度高,达到预期效果。     

光伏电池边缘检测算法研究

为了满足晶硅光伏电池视觉印刷高精度边缘定位要求,本文提出了一种改进的亚像素边缘定位算法.该算法首先应用Sobel算子和线性插值得到边缘垂直方向上新的边缘图像;最后对插值的边缘图像使用改进的灰度矩算子,得到的亚像素边缘.同时本文进行改进亚像素检测算法与传统亚像素检测算法的精度及鲁棒性对比实验.结果表明:本文算法比传统亚像素定位算法有着更好的定位精度和鲁棒性,直线检测精度能达到1μm;在高噪声污染的图像有着较高的检测精度,其标准差为0.195μm.     

基于图像抽样的快速虹膜定位算法

提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高.     

手指静脉认证系统的算法研究

提出一整套手指静脉认证系统的图像处理和静脉模板匹配算法.算法采用Sobel算子结合首遇跟踪法检测手指边缘,然后采用最小均方误差原则拟合手指边缘并对图像进行旋转校正归一化;基于最大曲率模型的思想,采用四个方向梯度算子提取静脉;为降低拒真率和提高匹配速度,对静脉图像进行膨胀、三值化和两次压缩,建立包含静脉、背景和模糊区的紧...     

靶丸目标图象预处理

主要阐述了提取ＩＣＦ实验中靶丸目标边缘轮廓的图象处理方法。包括Ｓｏｂｅｌ边缘检测算子在内的多种方法都能够检测目标物体边缘及实验但未改进的算法在实验中效果不是很好。处理结果达到了实验的要求。     

基于核滤波器实时运动目标的抗遮挡再跟踪

相关滤波算法是通过模板与检测目标的相似性来确定目标位置,自从将相关滤波概念用于目标跟踪起便一直受到广泛的关注,而核相关滤波算法的提出更是将这一理念推到了一个新的高度。核相关滤波算法以其高速度、高精度以及高鲁棒性的特点迅速成为研究热点,但核相关滤波算法在抗遮挡性能上有着严重的缺陷。本文针对核相关滤波在抗遮挡性能上的缺陷对此算法进行改进,提出了一种融合Sobel边缘二元模式算法的改进KCF算法,通过Sobel边缘二元模式算法加权融合目标特征,然后计算目标的峰值响应强度旁瓣值比检测目标是否丢失,最后将Kalman算法作为目标遮挡后搜索目标的策略。结果显示,本文方法不仅对抗遮挡有较好的鲁棒性,而且能够满足实时要求,准确地对目标进行再跟踪。     

利用Sobel-Zernike矩算子的快速亚像素边缘检测方法

利用Sobel算子快速检测出所有可能的边缘点;再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定 位边缘。为提高定位精度,根据Zernike矩理论,推导了2个77的模板。测试结果表明,该方法定位精度接近于Zernike矩算子,而算法运行时间仅为0.91s。     

基于机器视觉的红酒灌装品质检测

目的对红酒灌装后液位、杂质、瓶体裂纹等进行快速检测。方法运用机器视觉技术,选择合理的检测器件,构建红酒灌装品质的机器视觉检测系统,并利用Matlab R2015a软件设计液位、杂质与裂纹的算法程序,采用竖直方向上Sobel算子检测液位,采用差影法检测杂质与裂纹。结果通过Soble算子边缘检测对红酒灌装后的液位检测识别率为97%,差影法对瓶内杂质检测识别率为98%。结论该实验对于红酒灌装后的液位和杂质检测具有一定的可操作性。     

基于Halcon的贴片电阻方向检测系统

目的设计贴片电阻方向检测系统,以解决当前贴片电阻排序编带过程中存在的检测效率低和检测精度低等问题。方法采用改进的基于形状的模板匹配算法,以机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny边缘检测算子和Sobel算子进行边缘检测和滤波,生成模板图像的边缘点位置向量和梯度向量,并以模板边缘点与图像搜索区域的对应点的内积和作为相似度量,进行模板匹配。结果检测系统的识别时间为33 ms,同时其平均识别准确率达99.5%以上,相比于传统人工检测有较大提高。结论该系统具有良好的速度和准确度,可满足工业生产要求。     

基于边缘检测算法的对焦评价函数改进研究

本文针对现有边缘检测算法构建对焦评价函数的不足,提出了一种改进的基于Sobel算子的边缘检测算法,该算法能在一定程度上有效地解决由计算中的方位局限产生的边缘粗糙,在极点附近尖锐性表现不明显等问题,能更好地满足对焦评价函数的性能特征。本文最后通过仿真实验证明了该改进算法可行,在峰值两侧具有很好的单调性,比其它同类算子变现出更高的灵敏度,可以较好地满足对焦评价标准。     

一种新的铝合金晶界检测算法及应用

晶粒度检测是金相检验中的一个重要问题，在应用图像处理方法时体现为边缘检测，原有的边缘检测算法的各向同性的特点导致边缘提取的效果不理想，本文通过对图像边缘的分析，提出一种新的边缘检测算法，设计出一种各向异性，权重合理的边缘检测算子。与传统的边缘检测算法实验结果的比较显示了其优良的性能，在铝合金的晶界检测中取得了较好的效果。     

PSO-Gabor-CNN算法在印刷品套印缺陷的检测

目的二维Gabor滤波器含有多个参数,在印刷品套印缺陷检测中,二维Gabor滤波器使用不同参数增强图像特征的效果差别较大,为了获得二维Gabor在某印刷品套印缺陷检测下的优化参数。方法在印刷品套印缺陷检测中,提出一种PSO-Gabor-CNN算法,采用Sobel算子对印刷品图像进行边缘检测,以粒子群算法(PSO)对二维Gabor滤波器的中心最大频率kmax、带宽σ、模板窗口window进行参数寻优,处理后的图像与模板图像采用加权欧式距离进行评价。然后用优化后的Gabor滤波器对图像进行滤波,最后采用卷积神经网络(CNN)对印刷品套印缺陷进行检测和分类。结果通过粒子群算法,确定了二维Gabor中心最大频率kmax为6.0476、带宽σ为0.1444、模板窗口window为27×27取得最佳效果,此时加权欧式距离为1.1927×10-33。卷积神经网络经过70次训练的均方误差为0.0035,测试样本正确率为96.93%。该方法与无数据预处理的BP神经网络(BPNN)、Sobel预处理的BP神经网络(Sobel-BPNN)、无数据预处理的卷积神经网络(CNN)、Sobel预处理的卷积神经网络(Sobel-CNN)对比,表现出了较好的识别效果。结论该方法可以获取二维Gabor滤波器的较优参数,从而获得较好的滤波效果,将其应用于套印缺陷检测,具有一定的应用价值。     

在包装流水线中边缘检测算法的比较

阐述了经典边缘算子、最优算子以及自适应邻域算法、纹理边缘检测、边界跟踪技术以及神经网络方法等其它改进算法及其特性.经分析,Canny边缘检测算法以及由它改进得各种算法可以应用于包装的流水线控制中.