基于掩模图像的磁环表面缺陷提取研究

磁环表面缺陷图像具有对比度低、纹理背景复杂 、缺陷种类多和亮度不均匀等特点,提出了一种 基于掩模图像的磁环表面缺陷提取方法。首先,通过分析磁环表面图像中不同缺陷区域与正 常区域的灰度 差别,将磁环表面缺陷划分为两类,第1类为缺陷灰度值与正常区域差别大易分割,第2类为 缺陷灰度 值与正常区域灰度值差别小不易分割;其次,根据两类表面缺陷的成像特点以及与背景的 关系,利用掩 模技术分别设计了相应的缺陷提取方法;最后,在不同的光照、规格、缺陷类型及大小等方 面,利用开发 的样机进行了大量的在线实验。实验结果表明,本文缺陷提取算法稳定性好,鲁棒性强,能 够准确、快速 地提取出磁环表面图像各区域的缺陷,表面缺陷检测的准确率为95.3%。     

基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测

针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题,提出一种基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测算法。首先通过小波变换将原始图像分解,对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度,对高频分量采用改进的阈值函数进行去噪,并通过小波重构得到增强图像。其次对传统Canny算法进行改进,通过改进的自适应加权中值滤波进行平滑,并增加梯度方向模板;然后采用迭代式最优阈值选择法与最大类间方差法来求取高低阈值,提高算法的自适应性。最后采用形态学处理对缺陷边缘填充,并去除干扰边缘及毛刺,得到带钢表面缺陷区域。实验结果表明,所提算法对带钢表面缺陷的检测效果较好、精度较高,适用于多种类型的带钢表面缺陷检测。     

基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法研究

针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。     

基于改进Canny算子的焊缝图像边缘提取研究

针对焊缝图像边缘提取过程中,由于工件材质表面特性和复杂光照环境影响产生噪声、伪边缘干扰的问题,提出一种基于改进Canny算子的焊缝边缘提取方法。在边缘检测阶段,首先采用应用改进的双边滤波器进行滤波降噪,降低噪声的同时保留焊缝边缘梯度信息;其次应用改进的Sobel算子,增加了45°、135°方向进行梯度幅值计算,以提高边缘的定位精度。在边缘连接阶段,通过融合Otus与梯度直方图分析法自适应获取双阈值对图像焊缝进行边缘连接。实验表明,该方法在检测精度等方面优于传统Canny算法,提取的中心曲线与相对于实际焊缝中心曲线标准误差降低了46%,平均绝对偏差降低了35%,能够准确地提取焊缝边缘,同时通过自适应获取双阈值,增强了算法自适应性。     

基于机器视觉的瓷砖素坯表面缺陷无损检测算法研究

针对瓷砖生产中对瓷砖素坯表面缺陷检测的高速度和高准确率的要求,本文提出了基于机器视觉的表面缺陷无损检测算法.首先对采集到的瓷砖素坯图像采用双边滤波器进行图像预处理,降低噪声,提高图像质量,然后利用Canny边缘算子提取图像边缘,在图像边缘的基础上,采用最佳阈值分割算法,实现图像分割,利用圆形度对缺陷特征进行描述,并实现缺陷判别,最后,通过实验验证表面缺陷检测的准确度和稳定性.实验结果表明,该方法可以实现瓷砖素坯表面缺陷的无损检测,准确率达到95％以上,能应用于瓷砖表面缺陷质量检测的生产实践中.     

磁环表面缺陷图像分割算法的研究及实时实现

为实现小型磁环表面细微缺陷图像无监督分割,并提高分割精度与计算效率,本文提出了一种基于改进2D Gabor滤波器组的自适应阈值分割方法。首先,利用多尺度、多方向的Gabor滤波器组对缺陷图像进行滤波降噪处理,抑制目标区域与背景区域内部的噪声污染,同时增强区域间的差异性；然后,通过对处理后图像的灰度统计特性分析,根据缺陷图像的灰度均值及方差构造了灰度阈值计算公式,实现了小型磁环表面细微缺陷图像的自适应分割。实验结果表明,本文算法可快速、准确地分割缺陷并抑制噪声干扰,在分割精度、计算效率等方面也优于传统的选择迭代法、OTSU、最大熵等方法,并能够在先进的SEED-DVS8168平台上实时实现,验证了此算法的可行性与实时性。     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。     

自适应字典改进Canny算子CT图像分割

算法的基本思路是: 首先寻找合适医学图像的自适应字典并利用稀疏矩阵理论进行图像降噪: 其次根据边缘的特点, 将降噪后的医学图像利用改进的Canny算子对图像进行边缘检测并利用差值把边缘点连接起来; 再次使用区域的连通性将相关区域合并起来; 最后我们将感兴趣区域提取出来. 本文通过介绍基于自适应学习的超完备字典训练算法, 并以此展开研究探索, 深入研究了基于KSVD算法的图像降噪方法, 通过MATLAB平台仿真, 验证了此方法的有效性.     

微型磁瓦表面线缺陷视觉检测方法研究

针对微型磁瓦图像对比度低、纹理背景复杂、亮 度不均匀、缺陷区域小等特点,本文提出了一种微 型磁瓦表面线缺陷视觉检测方法。首先,构造自适应静态掩膜,屏蔽微型磁瓦轮廓;其次, 采用非线性各 向异性扩散方程,抑制微型磁瓦表面纹理;进而,构造动态掩膜自下而上扫描磁瓦图像,提 取线缺陷区域; 最后,在开发的微型磁瓦视觉检测实验装置上,进行了大量的实验研究。实验结果表明,本 文缺陷提取算 法能够较准确提取出磁瓦表面图像的线缺陷,表面缺陷检测的准确率为94.6%。     

结合形态学和Canny算法的红外弱小目标检测

为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题,本文提出了一种基于Canny算法、top-hat算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的Canny弱小目标检测方法,本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理,在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息;再用形态学处理中的top-hat算法抑制复杂背景,去除云层;最后使用自适应Canny算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性,本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置,信噪比增益达到10倍以上,排除噪声以及云层的干扰作用较强,具有一定的自适应性。     

基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测

针对脉冲红外热成像检测缺陷构件时,红外图像噪声较大、边缘信息模糊等特点,提出了一种基于模糊C均值聚类和Canny算子相结合的边缘检测新方法。该方法首先对输入的红外图像进行整体灰度变换,采用模糊C均值聚类对图像进行区域分割、提取和二值化;再将各个区域进行叠加,使红外图像的边缘变得连续;最后,采用Canny算子对处理后的图像进行边缘检测,实现缺陷的识别。在图像边缘检测基础上,分析了图像定位缺陷位置与实际缺陷位置之间的相对误差,并运用物像关系,实现缺陷几何尺寸的定量检测。结果表明:该方法对缺陷边缘识别完整清晰,具有较高的定位精度和抗噪能力,有利于缺陷的识别与定量检测。     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

基于形状角与分块图像的车辆轮廓分割算法

为了减小对车辆进行外形超限测量时其他车辆对图像的影响,精确地将目标车辆的轮廓信息分割并测量,提出一种基于形状角、结合分块图像与边缘提取的分割算法。对获取图像进行帧差法削弱背景边缘信息的影响,再用Canny算子边缘提取,将得到的轮廓信息进行基于形状角的识别与提取。提出了一种对图像进行分块分类的图像分割法。该算法有效解决了测量中背景对前景的影响。实验结果表明该算法具有较高的鲁棒性与准确性。     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;利用类间方差最大值和梯度幅值直方图来进行高低阈值的自适应取值,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值。实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像边缘,具有较强的自适应性。     

基于改进GMM和多特征融合的视频火焰检测算法

针对现有视频图像火焰检测算法前景提取不完整、准确率低和误检率高等问题,提出一种基于改进混合高斯模型(GMM)和多特征融合的视频火焰检测算法。首先针对背景建模,提出了自适应高斯分布数和学习率的改进GMM方法,以提高前景提取效果和算法实时性;然后利用火焰颜色特征筛选出疑似火焰区域,再通过融合改进局部二值模式纹理和边缘相似度特征用于火焰检测。基于支持向量机设计火焰融合特征分类器并进行对比实验,在公开数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了背景建模效果,火焰检测准确率可达到92.26%,误检率低至2.43%。     

基于小波去噪的返回散射电离图前沿提取

提出了基于小波去噪结合自适应阈值的Canny算子进行返回散射电离图前沿提取的方法;简单介绍了小波变换去除噪声和用Canny算子进行边缘检测的基本步骤,结合返回散射电离图的统计特性和基本全局阈值技术,提出一种自适应阈值方法进行Canny算子硬阈值的确定方法.所研究的方法可有效的降低噪声对返回散射电离图前沿提取的影响,将返回散射电离图前沿成功提取出来.