用于距离图像2D扫描线的极速边缘检测器

 本文提出一种对距离图像2D扫描线进行粗大噪声去除和边缘识别处理的极速检测器. 以扫描线典型轮廓分布规律分析为基础,定义了数个特征描述系数并以此建立判别准则,实现快速去噪和边缘检测. 该方法具有内在的平移和旋转不变性,并可通过自适应参数来实现尺度不变性. 文中采用基于候选点的参数自学习方法来进行阈值学习. 将扫描点参数集计算步骤进行高度集成,可对最大限度消除冗余计算. 通过实物扫描实验,对算法的计算复杂度、时间开销、检测准确度和稳定性进行了详细评估. 在普通PC平台上,整合模式耗时约0.15ms即可准确检测单条扫描线中的所有边缘点. 评估结果表明,本文提出的检测器具有极高的运行效率、检测准确性、鲁棒性和可扩展性,可满足极为苛刻的工业应用要求.     

一种基于边缘分割的全局立体匹配算法

匹配基元的选取对立体匹配的视差计算精度与立体匹配的速度有着重要影响.首先提出了一种利用边缘分割扫描线所得到的线段作为匹配基元的方法,采用基于动态阈值的Canny检测算子提取边缘,将扫描线分割为线段,使得分割线段的长度可以根据图像的状况进行调整,从而在保证视差计算精度的同时有效地提高了速度.另外,以分割后的线段作为结点构建生成树(ST),使用树型动态规划算法计算基元的视差值,通过增加扫描线之间的约束,从而得到全局最优视差.实验表明这种算法具有较高的视差计算精度和较好的实时性.     

基于扩展卡尔曼滤波器的车道线检测算法

提出一种将道路结构模型信息与扩展卡尔曼滤波器(EKF,extended Kalman filter)相结合的车道线检测算法。基于扫描线的自适应边缘检测算子进行边缘点的检测,针对车道模型建立了适合算法的自定义参数空间,进行边缘点的投票,提取出候选车道线,解决了传统Hough变换中处理速度慢的问题。根据道路几何学和车辆动力学建立新的车道模型,增加了车道信息待估计的参数,并利用车道线的特征约束排除干扰线得到车道线的内边界,结合EKF对车道线边界点坐标参数进行跟踪估计,以保证算法的稳定性与鲁棒性。实验结果表明,本文算法能够处理绝大多数的复杂车道情况,在实时性、鲁棒性和检测率上都取得很好的效果。     

局部放电超声波在电机定子中传播的仿真分析

采用超声传感器进行发电机定子局部放电点的定位研究中,存在着超声信号检测不明显或无法检测的问题.该文对发电机中有利于传感器接收超声信号的位置分布规律进行研究,通过ANSYS Multiphysics进行发电机定子模型声场仿真,获得超声信号在发电机定子外壁的声压分布图,从而提出了适用于发电机局部放电点定位的传感器放置方法,为电机定子绕组局部放电定位的后续研究奠定基础.通过将仿真结果与实验检测结果进行对比发现,仿真得到的声压分布与实验检测结果相近,从而证明了该文所得结论的有效性.     

基于梯度算子的线阵CCD图像边缘检测方法研究

利用线阵CCD对螺纹参数进行测量,其测量精度受边缘信号检测精度制约,对图像边缘的精确检测是测量的基础和关键。为了检测经过线阵CCD所得图像的边缘,提出了一种基于梯度算子和直线拟合原理的边缘检测方法。该方法利用梯度算子求出图像边缘梯度最大值的两点,再结合这两点及相邻点的信息进行直线拟合,确定边缘的准确位置。基于该方法的采集系统由线阵CCD采集螺纹的灰度图像,使用DSP来处理数据。实验结果表明,该方法相对于固定阈值法,对提高系统测量精度具有显著效果。     

激光扫描相位边缘检测方法的研究

在激光扫描检测技术中,被测件边缘信号的检测精度将直接影响到系统测量的精度.讨论了一种新的边缘检测方法,即对扫描激光束进行调制,并利用调制信号的相位突变提取边缘信号.采用该方法可使工件边缘的检测精度小于微米量级.     

边缘检测算子检测突变边缘的效果比较

分析了prewitt,robert,sobel,log,canny等边缘检测算子的抗干扰能力,对V型图像的边缘检测技术进行了系统的研究,分析了不同的边缘检测算子的边缘检测实验结果。利用小波变换检测信号边缘的优势,找出信号突变点,从而找到图像的边缘,但边缘不够完整。为克服小波变换的不足,经小波变换后再采取中心取样,最后采用Hough变换加以完善,就能获取较理想的结果。     

激光扫描混凝土裂缝的超声检测

为了探究激光扫描混凝土裂缝进行超声检测的可行性, 采用激光扫描混凝土表面激发声场、表面波探头接收超声信号的方法, 进行了相应的实验验证。通过对实验信号峰峰值和双极性特征分析, 实现了混凝土表面裂缝的定位。同时采用有限元方法模拟了扫描激光在材料表面激发声场的过程, 对超声信号进行了时域和频域上的分析。结果表明, 当激光与裂缝边沿距离在1mm时, 接收信号具有典型的双极性, 且峰峰值达到极大值; 当激光与裂缝边沿距离继续减小时, 峰峰值迅速降低。通过扫描激光激发超声, 在打点范围上形成由信号峰峰值表征的2维图像, 由峰峰值突变特征和信号的双极性特征, 可以实现混凝土表面缺陷边缘的定位。     

基于压缩感知的快速激光超声合成孔径聚焦技术

传统激光超声合成孔径聚焦技术（LU-SAFT）通常需要在待测样品表面以小步长扫描来提高横向分辨率,但小扫描步长会导致总检测时间过长,影响检测效率。针对这一问题,笔者提出了基于压缩感知的LU-SAFT方法,以提升扫描效率。该方法首先使用压缩感知根据稀疏扫描点处A扫信号的最大强度恢复出全场的扫描点A扫信号最大强度,进而确定样品表面的最优扫描区域,然后在最优扫描区域内进行扫描,最后对缺陷进行SAFT图像重建。在实验中,笔者采用脉冲激光在含有缺陷的样品表面激发超声,使用激光多普勒测振仪探测超声,并利用基于压缩感知的LU-SAFT方法对样品内部缺陷进行检测,以验证所提方法的可行性。实验结果显示：针对相同的扫描区域,传统LU-SAFT需要扫查500个点,花费3.15 min;与传统LU-SAFT相比,本文所提方法在扫描点数上减少了80%,在扫描时间上缩短了80%,并且缺陷的SAFT成像信噪比提高了约42%。本文研究内容及结果可为激光超声无损检测提供更快速的检测方案。     

小波在信号间断点检测中的应用分析

信号间断点问题在工程实际中大量遇到,它往往携带着被研究对象的重要信息,如图像的特征信息就包含在它的边缘和轮廓里,检测出信号间断点对对象本身的研究有重要意义。由于小波理论近年的迅猛发展,使其成为检测信号间断点的有力工具。文章就利用小波理论,对信号间断点的检测方法展开讨论。首先基于Haar小波,对其理论做简单介绍,讨论利用Haar小波对信号的分解过程。把信号分解到下一级尺度空间和小波空间,并根据分解后的信号小波系数检测信号的间断点。最后讨论了分解级数对检测精度的影响。     

磁共振截断频谱图像边缘检测新技术

本文提出了一种适合于含有截断伪影磁共振图像(磁共振截断频谱图像)的边缘检测新算法.本方法中,把任何有截断伪影的信号表示为以奇异点为参量的截断奇异函数的加权和,奇异点和加权系数由该信号决定,而计算出的奇异点就是图像的边缘,从而剔除了由截断伪影而引入的虚假边缘.实际和仿真结果表明这种方法效果高于现有方法.     

基于Sigmoidal函数最小二乘拟合的一维图像边缘检测方法

在线阵 CCD 检测系统中,图像的边缘检测是关键技术之一。传统阈值比较法容易受到随机噪声的干扰,为了减少这种干扰,提出了一种基于Sigmoidal函数最小二乘拟合的一维图像边缘检测方法。利用Sigmoidal函数对图像边缘区域内所有点的灰度信息进行最小二乘拟合,能够有效避免单个信号点上的噪声对测量结果的影响。对拟合函数一阶求导,并寻找其一阶导数最大值对应点,该点即为图像的边缘位置。实验分别采用阈值比较法和基于Sigmoidal函数最小二乘拟合法,对采集图像的边缘位置检测结果进行比较,实验结果表明,基于Sigmoidal函数拟合方法稳定性好,具有较高重复精度,能够有效抑制系统随机噪声的影响,具有较好的检测效果。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

一种LTE-A系统中PSS信号联合检测方法

针对LTE-A(LTE-Advanced)系统终端,提出一种主同步信号的联合检测方法。该方法首先在LTE-A网络的可用频段内接收信号,然后对接收到的信号进行自身滑动镜像相关运算,检测到明显峰值后,在峰值点进行主同步信号的本地相关,从而获取主同步信号索引。分析和仿真结果表明,该方法的运算复杂度低,能够较好地抵抗大频偏的影响,特别是对小区边缘终端主同步信号的检测具有良好的效果。     

基于奇异值分解的激光超声晶粒尺寸检测研究

激光超声检测金属材料晶粒尺寸的信号中包含了大量噪声,而无法实现平均晶粒尺寸相近时的快速检测。本文以冷轧低碳钢为研究对象,采用了奇异值分解降噪方法对激光超声检测晶粒尺寸的信号进行处理,实现了平均晶粒尺寸偏差在4μm范围内的精确识别,提高了激光超声检测金属材料平均晶粒尺寸的检测精度和分辨率。     

应用小波变换的频谱边缘检测技术研究

频谱感知是认知无线电实现的首要步骤。作为分析奇异点和边缘检测的强大数学工具,小波变换被用于探测和估计局部频谱的不规则变化。针对小波变换实现频谱边缘检测的局限条件,提出一种带内非平稳变化,边界连续变化的频谱边缘检测方法。通过对原始频谱信号进行数据预处理和结果峰值变化特性分析,利用小波变换实现频段的边缘划分,最后进行仿真验证。仿真结果表明:本算法能够将带内不光滑且边界连续变化的频谱有效的划分成若干独立频段,从而实现信号频谱边缘检测。     

材料内部缺陷的激光超声反射横波双阴影检测方法

为了实现材料内部微小缺陷的非接触无损检测,解决激光超声检测内部缺陷时衍射回波信号弱、透射体波检测无法获得缺陷深度信息等问题,提出了一种激光超声反射横波双阴影检测方法。该方法结合超声透射法和反射法的优点,依据缺陷对反射横波的两次衰减作用,利用时间飞行法对样品进行扫描检测,通过波形互相关算法计算波形时延,精确测量了激光激发点与探测点距离和横波双阴影间距,结合样品厚度实现了对直径为0.8 mm内部缺陷的检出和深度定位。与X射线数字射线照相、传统超声换能器检测的结果进行对比后可知,激光超声方法能够实现材料内部微小缺陷的非接触无损检测和精确定位。     

一种自适应车牌识别系统设计方法

基于多种格式车牌的共性,提取车牌图像的纵向边缘,然后根据车牌区边缘灰度跳变和边缘密度等特征,采用一系列步骤去除无效和干扰边缘,保留类车牌特征区域;通过横向形态学运算,使类车牌区闭合,有效克服了形态学结构元素难以随车牌大小变化自适应选取的问题.基于扫描线种子填充算法来搜索车牌区域,利用颜色信息进行反色判断,并基于边缘检测的方法来进行车牌区域二值化,利用形态学和连通域检测方法进行字符的精细切分.对实际场景中大量车牌样本加以验证表明,算法准确率高,对车牌大小自适应性良好,具有较好实用价值.     

基于扫描线迭代的深度图像边缘检测算法

提出一种基于扫描线迭代近似技术的深度图像边缘检测算法。与其他的算法相比,该算法具有直观的几何意义。通过大量的由三维坐标扫描仪获得的实时深度图像对该边缘算法进行验证,实验结果表明该算法具有良好的分割效果和稳定性。     

结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法

现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。