自适应Canny算子电池极片瑕疵边缘检测

瑕疵边缘是极片图像的最主要特征, 本文研究了Canny算子提取极片瑕疵的边缘特征,并针对传统Canny算子进行电池极片瑕疵边缘检测存在假边缘的同时还丢失了灰度变化缓慢的局部边缘问题,利用像素8邻域计算图像梯度,并根据图像边缘梯度特征信息,用二维最大熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值.试验结果表明:自适应Canny算子是一种十分有效的方法,适合于计算机视觉的电池极片瑕疵检测过程.     

一种改进的Canny算子在机器人视觉系统中的应用

在对传统Canny边缘检测算子深入分析的基础上,利用统计原理研究和分析图像灰度值数据,提出一种改进型Canny算子.与传统的Canny边缘检测算子相比,改进型的Canny算子将边缘点邻域内灰度相似的像素点的灰度平均值代替原灰度值,并引进一种自适应的阈值确定方法,根据灰度值信息确定高低阈值,在保持边缘提取准确性的同时增加了双阈值设置的自适应性.最后将改进型的Canny算子应用于工业机器人视觉系统中,并与传统的Canny算子的实验结果进行比对分析.实验结果表明,改进型的Canny算子更好的权衡了噪声和边缘之间的关系,对待测物体的边缘提取效果更好.     

边缘检测在视觉图像中的应用分析

本文介绍了边缘检测的基本概念,并运用VC 编写处理程序,应用几种边缘检测算子对一幅视觉图像进行检测,实验分析了各个边缘检测算子的检测效果.结果表明,Canny算子具有最佳的提取出边缘.     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

输送带跑偏检测方法研究

基于机器视觉的输送带跑偏检测方法检测的输送带边缘特征中包含伪边缘,现有研究难以识别伪边缘,且多场景适应性差。针对该问题,对输送带监控图像提取感兴趣区域（ROI）并进行归一化,采用较大阈值区间的Canny算法提取边缘特征点,以提高算法的场景适应性,并采用形态学滤波方法处理部分杂质及伪边缘;对于Canny算法无法检测到有效边缘的图像,对提取的ROI进行伽马变换和45,135°方向的梯度滤波,以增强边缘特征,之后进行基于Canny算法的特征点提取和形态学滤波。以边缘点像素值关系、邻域特征、紧密性特征,以及边缘线长度、相对位置、斜率等作为约束条件,采用基于分治搜索思想的直线筛选排序算法对提取的边缘特征点进行筛选及拟合,得到输送带实时边缘。将实时边缘的像素值与未发生跑偏时边缘像素值做差,得到当前跑偏的像素值。试验结果表明,针对多种场景下的输送带监控图像,基于Canny算法和直线筛选排序的输送带跑偏检测方法检测误差小于3个像素值,百张图像检测时间为6.945 1 s,边缘计算机处理4路视频图像的CPU占有率为132%,满足现场输送带边缘检测的准确性、实时性要求。     

嵌入式实时Canny边缘检测

基于传统Canny算子,提出CY68013+FPGA的嵌入式硬件架构下的快速实时边缘检测算法。主机通过CY68013 USB接口芯片高速传输图像数据,FGPA从USB口采集图像信息,并使用优化的Canny算法实现边缘提取。该算法针对FPGA的特点进行了优化,包括用模板替代卷积、适当的近似变换、充分利用FPGA的并行特性等,在保持了Canny算子原有的定位准确、单边响应和信噪比高等优点的基础上,提高了边缘提取的计算速度,减小了计算延迟,提高了实时性。     

完全基于边缘信息的快速图像分割算法

为快速准确地进行图像分割和对象提取,达到图像实时处理的要求,提出一种完全基于边缘信息、具有良好并行计算特性的图像分割和对象提取算法.首先对经典Canny算子边缘检测进行改进、引入了断点检测和递归可控的低阈值边缘追踪算法,得到图像的原始二值边缘图;然后采用基于断点的边缘连接算法得到待提取对象的完整闭合边缘;最后提出四向扫描区域填充算法从边缘图中完整地提取出有意义的对象.实验结果表明,文中算法不仅可以准确地处理图像中的各类复杂边缘、获得良好的图像分割效果,同时具有优秀的并行计算特性,可以以并行方式、基于GPU实现完全实时的图像处理.     

基于视觉的列车车轮踏面擦伤定位方法

为了实现列车车轮踏面擦伤检测,建立了基于机器视觉的踏面擦伤动态检测系统.对该系统中踏面擦伤可疑图像区域定位技术进行了研究.首先,采用快速中值滤波算法平滑原始图像,然后采用基于Canny算法的踏面区域分割算法提取踏面区域,再根据踏面擦伤图像特征设计了基于踏面边缘线扫描搜索擦伤可疑区域的方法提取擦伤可疑图像区域.实验结果表...     

自适应实时边缘检测系统设计

针对传统边缘检测系统缺乏自适应及实时性差的问题,利用FPGA的高速并行处理能力和改进的Canny算子设计了一种自适应实时边缘检测系统。系统根据采集图像的幅值梯度直方图特征,自主提取Canny算子所需的高低阈值,并辅以双阈值化处理来提取图像边缘信息;同时采用多级流水和并行处理的方式,将浮点数转化为整数计算,加快处理速度。实验结果表明,该系统提取边缘完整,实时性好,自适应能力强。     

Canny边缘检测算法在机器人视觉中的应用

OpenCV是一个以C函数为主,提供多语言接口,轻量并高效的计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的多种通用算法。利用其Canny边缘检测算法,实现模糊图像的边缘检测,参照L2BOT视觉机器人实例,对单一背景模式下基于OpenCV的条形码与障碍物识别进行研究,并对机器人移动路线最优选择提供一种参考模型。     

基于FPGA硬件实现的图像边缘检测及仿真

图像边缘检测是图像分割,目标提取等数字图像处理领域中关键的步骤,对于性能和处理时间制约着后续图像处理的性能和整体的处理时间。提出一种FPGA的实时图像边缘检测系统。该系统以FPGA为平台,用VHDL硬件描述语言设计并实现了一种自适应的Canny边缘检测算法。在设计过程中,通过改进算法和优化系统结构,在合理利用硬件资源的基础上采用了流水线技术。之后通过ModelSim软件进行仿真,仿真结果表明,在FPGA中实现算法能够有效实时地检测出复杂图像的边缘。     

多尺度下的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声鲁棒性较差的问题,根据Canny算子滤波器的尺度较小可以检测较小的边缘,但对噪声的抑制能力较差,反之检测较大的边缘对噪声的抑制能力较强的特点,提出了一种多尺度下的噪声图像边缘检测方法。运用Canny算子在不同尺度下检测边缘的优点,对含噪图像进行不同尺度的Canny边缘检测,对不同尺度边缘检测结果进行跟踪实现噪声图像的边缘检测。仿真实验结果表明,与传统的方法相比,改进的算法能较清晰地提取出图像的边缘,降低高斯噪声对图像边缘的影响。     

改进的Canny算子与SIFT算法相结合的医学图像特征提取

微创外科手术中的图像特征快速提取与分析,可以使计算机具备图像实时识别的能力,提高手术的成功率。对常用的边缘与角点特征进行了分析,提出了边缘与角点相结合的特征提取方法。以二尖瓣索修复微创手术图像为例,对常用的几种边缘算法和改进的Canny算法进行了分析比较,利用改进的Canny算子所得到的较为完整的检测边缘信息,运用SIFT算法提取图像角点,剔除了一些伪特征点,得到了图像匹配时所需要的更加精确的信息。为后续的图像融合与复原以及三维图像重建打下了良好的基础。     

移动机器人导航系统中的车道线检测方法及实现

针对室外移动机器人GPS与惯性导航不足之处,在GPS与惯性导航基础上,提出了采用视觉检测方法实时识别路面的车道线信息,对移动机器人进行辅助定位。在传统的Canny边缘检测算子基础上,提出了使用改进型小波阀值算法与Canny边缘检测算子进行融合处理,其基本原理是先使用改进型小波阀值算法,代替传统的高斯滤波器进行平滑和降噪处理,然后再使用Canny边缘检测算子提取边缘特征。最后使用matlab软件对采集到的路面视频信息进行处理,计算出移动机器人相对于路面车道线的偏转角度和偏离距离。实验发现12000帧图像中有仅有892帧图像检测失败,成功率达到92.6%,取得较好效果。为移动机器人的室外自主移动提供有力支撑。     

一种新的SAR图像边缘检测算子

Canny算子是边缘检测的重要方法之一,对于含有高斯加性噪声的图像非常有效.从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数的方法对Canny算子进行了改进,改进后的Canny算子可以应用到SAR图像边缘检测.实验结果表明该算子对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻.     

主动视觉技术在精密测量中的应用研究

对（机器）主动视觉技术在精密测量中的应用进行了深入地探讨。首先,利用Canny边缘监测器对零件边缘进行粗定位,再利用二次曲面拟合实现零件边缘的亚像素精确描述,提取零件的精确轮廓;其次,针对大型零件建立了基于面阵图像传感器的边缘自动跟踪模型,实现了图像的自动拼接与数据缝合,有效地解决了高精度与小视场之间的矛盾;采用物方远心镜头,减小了零件高度方向上的加工误差、定位误差以及摄像头运动误差对测量的影响,是主动视觉在精密觉检测中的一次成功应用。     

基子航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法.该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出Canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线.实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据.     

高压输电线路巡线机器人障碍物视觉检测识别研究

障碍物的检测识别与定位是高压输电线路自主巡线机器人中的关键技术之一.针对220 kV单分裂输电线路的结构特点,提出了一种基于视觉传感器的障碍物检测识别方法.首先,对采集的图像进行膨胀、腐蚀和高斯平滑等处理,以减少图像噪声;然后,利用Otsu算法对Canny算子进行改良来提取图像边缘,以减少光线变化带来的影响;最后,提取边缘图像中某些图形基元并施加结构约束,实现障碍物的检测识别.大量的试验研究表明,该方法能有效地检测识别高压输电线路的导线、防震锤、悬垂绝缘子和耐张绝缘子等结构物.     

基于边缘直方图的彩色图像检索算法研究

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值.本文以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于边缘直方图的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图(颜色直方图、距离直方图和角度直方图);最后综合利用上述3种边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究

针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进：（1）采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。（2）采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。（3）基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。