图像处理在零件检测中的应用

介绍了一种依据图像处理技术检测机械零件的测量方法.以面阵CCD为图像传感器,通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中.在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,时得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测,提取目标曲线,并据此计算出零件的各参数值.最后通过MATLAB进行仿真.论证了该方法的高效准确.实用的优点.此种测量方法非常适合于微小的接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测.具有广阔的应用前景.     

基于改进边缘检测算法的图像处理技术应用

边缘检测算法通过识别每个像素在其邻域内灰度的变化而检测出图像的边缘,但由于黄土CT图像的复杂性和随机性,经试验验证,典型的边缘检测算法并不适合直接应用于黄土微结构图像的处理.对边缘检测算法进行了改进并通过VC++6.0平台实现了其功能,首先使用中值滤波和数学形态学方法对图像进行了处理,有效地降低了噪声干扰,净化了背景并增强了图像对比度;然后对图像进行基于Prewitt算法的边缘检测.通过试验验证了改进后的方法可以有效的去除虚假边缘,区分黄土颗粒的形态,从而更清晰地揭示其内部物质的结构.该方法对CT图像处理范畴的拓展,黄土微结构的研究方法和黄土工程性质的判定都有积极的指导意义.     

基于提升算法的边缘检测方法的研究

1.引言图像边缘是图像的重要特征,是一种重要的视觉信息,图像的边缘检测在图像处理和计算机视觉中占据着重要地位,边缘检测的定位准确度和精度直接影响到整个系统的性能好坏。然而图像边缘检测的本质问题尚未得到圆满解决,至今没有一个通用而且有效的检测方法能够满足不同目的的需要,究其原因就是该过程不是独立于整个图像处理任务的,并且物体的某些部分(如边界)并不总是可见的。一个更好的解决办法就是多分辨率分析法,以局部极大值点为边缘点,由粗到精地确定图像的边缘,给出边缘的空间——尺度联合信息,从而可以更加精确地描述图像场景中的物体。本文正是基于这种思路,提出一种基于提升算法(Lifting Scheme)的多分辨率边缘检测方法,可以得到不同分辨率上的边缘信息从而描述图像场景中的物体。     

基于边缘检测的图像分割算法的研究

本次课题所研究的图像检测主要采用边缘检测的方法来进行的。本文对这次课题中所使用的四种检测方法--Sobel边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子和Roberts边缘检测算子进行了详细的介绍和具体的算法设计,并对整个系统结构做了说明。然后对四种检测方法编写MATLAB程序。     

电子内镜图像处理的边缘检测方法改进

介绍目前医用电子内镜的图像处理方法的勾边处理技术，并通过有关实验获得的结果，叙述电子内镜在临床应用中对粘膜图像质量改进的可行性。     

用边缘检测算子实现图像边缘检测

边缘检测作为一种低层图像处理方法,是各种高级图像处理的基础,它在医疗诊断、指纹识别等方面有着广泛的用途。本文探讨了用边缘检测算子实现边缘检测的方法。     

基于图像处理的汽车安全气囊外形边缘检测装置研究

针对使用千分表检测汽车安全气囊外形边缘检测点数有限、检测速度慢、同一夹具检测品种单一的缺点,研究了一种基于图像处理的气囊外形边缘检测方法。经过图像采集、处理及与模板对比,给出检测结果。检测装置硬件由计算机、CCD相机、经图像采集器、环形灯及检测台架组成。检测装置软件由两部分组成,图像处理软件采用VC语言编程实现,人机接口显示用VB语言实现。实验结果表明该检测方法可行有效。该方法丰富了检测信息,提高了检测速度。通过软件更换模板,可实现不同种类气囊边缘检测。     

基于边缘连续性的边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接 。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变 化不明显的边缘。     

基于快速Kirsch与边缘点概率分析的边缘提取

本文运用快速Kihsch算法对图像边缘进行检测,在分析边缘图像中各边缘象素成为真正边缘可能性的基础上实现对图像边缘的细化,以获取准确可靠的边缘。     

一种改进的Canny边缘检测算法

本文介绍了基于最优化理论的Canny算法在图像边缘检测中的实现,并且提出了传统Canny算法在边缘检测中所存在的问题和不足,在此基础上,本文对传统的Canny算法进行了相应的改进.改进算法采用了四阈值边缘检测方法定位边缘,同时对噪声也有明显的抑制作用,实验结果证明了改进算法的可行性和有效性,同时也提出了今后的研究方向.     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

数字图像几种边缘检测算子检测比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理基本问题之一,本文就数字图像的边缘检测的具体内容及常见的数字图像边缘检测方法进行了综述。分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较。     

多尺度形态学图像边缘检测方法

在深入地探讨数学形态学在边缘检测领域中的应用的基础上,提出了一种形态边缘检测算子,并用该算子提取图像边缘。然后进行形态结构元素尺度调整,综合各尺度下的边缘特征,得到了噪声存在条件下较为理想的图像边缘,实验证明了该算法的可行性和有效性。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征。针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征。     

基于PCNN的灰度图像边缘检测方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)最初由Eckhorn根据猫大脑中视觉皮层神经元的同步脉冲(SynchronousBurst)现象而提出。由于具有一系列良好的特性,PCNN在图像处理、模式识别等领域获得了广泛的应用。文献[6]根据PCNN的传播特性提出了一种利用PCNN检测二值图像边缘的有效方法,但这种方法并不能直接用于对灰度图像的边缘进行检测。由于实际处理的图像大部分为灰度图像,因而其方法的适用性是很有限的。该文提出了一种基于PCNN的灰度图像边缘检测方法,从而直接对256色灰度图像的边缘进行提取,具有较好的适用性。实验结果表明该方法是有效的。     

边缘检测算法在不同分辨率图像中的性能研究

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的重要内容之一,是实现图像分割、特征提取和图像理解的基础。也是仍未得到圆满解决的研究课题;图像分辨率是衡量图像质量的重要参数,分辨率越高图像质量越好,存储空间也越大;重点讨论了数字图像边缘检测中常用的几种经典的边缘检测算法对图像在不同分辨率时的性能变化,以及图像在不同分辨率条件下加入噪声时的性能变化,分析了造成这些变化的主要原因;同时,通过实验得出了这些边缘检测算法的优缺点和一些经验性结论,以便在实际应用中更好地发挥它们的特长;实验证明,这些边缘检测算法对图像和加噪图像在不同分辨率下的性能及其变化存在明显的差异。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。