基于亚像素红外与可见光图像配准方法

为了提高不同分辨率的红外与可见光图像配准的精度,提出了一种基于亚像素纠正的红外与可见光自动配准方法.采用了Shi—— Tomasi角点检测器和Taylor多项式将角点的坐标纠正到亚像素级,在六参数仿射变换模型基础上采用改进的Hausdorff距离进行精确匹配.与传统方法比较,该方法提高精度10％左右.实验表明,该方法配...     

亚像素级的图像配准方法

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级,而多数亚像素级配准方法的运算量较大。文中阐述了一种高效的基于奇异值分解（SVD）的相位相关法。在无噪声干扰的情况下,该方法的精度达到0.02像素。通过对已知平移关系的图像的配准实验,比较了其与灰度相关函数内插法在无噪声和有噪声的情况以及应用于多光谱图像配准时的配准精度。实验表明,2种方法都有较好的抗噪声性能,在受噪声干扰不严重的情况下,基于SVD的相位相关法的配准精度优于灰度相关函数内插法。     

基于图像亚像素处理的电缆护套厚度精确测量

基于图像亚像素定位的精密测量系统是一个很有应用前景的研究方向.文中着重分析了影响测量系统精度的几大因素:彩色图像亮度信息的完整采集、图像梯度值计算精度、多类型边缘亚像素重定位精度.然后提出了综合应用主轴分析、多尺度梯度、通用亚像素重定位等方法,设计出适合做电缆护套厚度检测的简单有效算法流程.     

基于图像亚像素二次定位的电缆护套厚度精确测量

图像测量技术作为一种新兴的高性能测量技术,近年来在测量领域中占据越来越重要的地位。它具有非接触,精度高,速度快等优点,如今已广泛被用在几何尺寸测量领域。文中提出了一种改进的Sobel边缘检测技术和一种基于Gaussian-Hermite矩的亚像素重定位算法,并在电缆护套材料厚度测量系统中应用这两种算法,实现快速、精确测量。     

光照不均匀下的工件图像亚像素边缘检测

针对光照不均匀环境下传统边缘检测算子出现的边缘检测模糊、自适应差等问题,提出了一种基于Retinex理论和改进的高斯拟合亚像素边缘检测算法。首先采用Retinex理论对照度分量和反射分量同时进行处理;其次利用传统的Canny算子获取图像边缘的像素坐标点,改进梯度矩阵来选取拟合点后找到梯度矩阵的切线方向,之后利用法线上的像素点计算所得的梯度值进行高斯拟合获取亚像素点坐标;最后利用八邻域查找连接每个轮廓的亚像素点并输出工件边缘图像。实验结果表明,相较于Zernike矩算法和其他两种高斯拟合算法,算法在4组图像实验中的Pratt品质因数、均方误差、峰值信噪比、结构相似性指标的均值为0.727、11 980、7.64、0.093,各组数据均优于其他3种算法,具有一定的普适性。     

基于改进的Sobel-Zernike矩法亚像素厚度测量

针对Zernike矩亚像素定位算法精度较高,但算法运算时间较长的问题,提出基于Sobel的改进Zernike矩亚像素定位法,该算法通过Sobel检测初步定位护套和绝缘材料的边缘,缩小Zernike矩的计算范围,使得在精度基本不变的情况下,缩短了计算时间,提高了速度;并通过估计边缘点正态分布的均值将轮廓像素宽度缩小在单像素上,提高了算法的精度。通过将该算法与Zernike矩法以及插值法在精度和速度上的对比实验,验证了该算法的优越性,具有应用价值。     

基于亚像素级的墙面裂缝宽度检测方法研究

针对目前计算墙面裂缝宽度精度低的问题,提出一种基于亚像素级裂缝宽度计算方法。该方法在提取裂缝区域的基础上,运用基于中轴线垂线的裂缝宽度测量方法,结合多项式拟合裂缝边缘,提取裂缝左右边缘亚像素坐标点,从而运用欧式距离方法计算出亚像素级裂缝宽度,并且与像素级计算宽度的方法进行了对比。实验的结果表明,该算法计算结果更加精确,可用于多种类型的墙面裂缝宽度测量,其中纵向、横向和交叉裂缝测量的平均相对误差分别为3.02%、2.44%和3.72%,相比于像素级方法,平均误差分别减少了1.87%、1.95%和2.07%,具有较强的泛化能力以及稳定性。     

基于高斯曲面模型的亚像素Harris角点定位算法

基于灰度值的Harris角点检测算法具有广泛的应用,但随着图像处理技术的发展,越来越多的场合需要将角点定位精度提高到亚像素级.提出了一种新的方法,在Harris角点初定位的基础上,通过对兴趣值矩阵进行高斯曲面拟合逼近,用曲面局部极值估算亚像素角点位置.实验结果证明该方法具有较好的鲁棒性和较快的运算速度,并能有效地得到高...     

基于局部区域灰度亚像素法电缆护套厚度精确测量

图像测量技术作为一种新兴的高性能测量技术,近年来在测量领域中占据越来越重要的地位。它具有非接触,精度高,速度快等优点,如今已广泛被用在几何尺寸测量领域。文中提出了一种基于局部区域灰度的亚像素边缘检测算法,并将其应用到电缆护套材料的厚度图像测量系统中,实现了精确快速的测量。     

基于改进亚像素边缘检测的弹丸特征点判读

针对传统弹丸图像判读效率低的问题,提出了一种基于改进边缘检测的图像自动判读方法,获得弹丸特征点坐标。在亚像素级别上利用Roberts模板求取图像梯度,寻找邻域内梯度最值绘制锚点,通过智能路线寻迹获得弹丸单像素边缘,采用矩理论求弹丸质心坐标。利用分辨率板检验改进边缘检测方法,并求取阴影图像中弹丸质心。实验结果表明,与传统方法相比,改进算法在边缘的连续性、定位精度上有较好的效果,将弹丸质心坐标的误差由6.7%降低到2.8%。     

基于改进的多项式插值亚像素法电缆护套材料厚度测量

基于图像的测量技术具有测量精度高、动态范围大、灵活性好等优点,如今已广泛被用在几何尺寸测量领域.亚像素定位是其中一项关键的技术,可实现对目标优于整像素精度的定位.针对普通多项式插值亚像素定位法丢失了边缘点的方向信息,造成计算精度下降的缺点,提出了基于改进的Sobel边缘检测插值法,并将其应用到电缆护套材料的厚度图像测量系统中,使插值算法进行亚像素定位后的边缘坐标更加符合实际边界的情况,实现了精确快速的测量.     

基于改进亚像素算法的陶瓷天线PIN 针在线精密检测

陶瓷天线PIN针作为天线中重要的零部件之一,其尺寸偏差将直接关系到天线的产品质量。为了实现PIN针的在线精密检测,设计研发了一种PIN针在线检测装置,并提出了一种基于改进亚像素算法的PIN针尺寸检测方法。首先开始采集图像并进行像素当量标定,对图像进行畸变校正、获取ROI区域、图像预处理,然后利用基于改进Sobel算子及高斯峰值位置估算的亚像素边缘检测算法提取边缘点,利用最小二乘法将边缘点拟合成一对平行直线,并计算出线间像素宽度,根据像素当量换算得到被测PIN针在ROI区域处的直径尺寸。实验结果表明,该方法的测量平均相对误差小于0.25%,在保证±0.005 mm检测精度的同时,其平均耗时相对于传统基于高斯拟合的亚像素检测算法缩短了64.32%。     

适用于Android手机的像素异或图像分块加密算法

为了克服Android手机上图像加密速度慢的缺点,提出了一种适用于Android手机的像素异或图像分块加密算法,该算法将密码学中经典的RC4算法应用于本文的加密算法中。首先,将原始图像分块,将改进的RC4算法运用到相邻的两个子块之间的运算上,从而改变像素值,最后,通过Logistic映射对图像置乱。实验结果表明,原始图像加密后的图像类似噪声,加密后的直方图变得更平滑,有足够大的密钥空间,对密钥有很高的敏感性,密文图像的随机性好,密文图像相邻像素之间相关性低,加密算法在Android手机上有更快的加密速度。     

在线检测中亚像素边缘检测技术的对比研究

随着科技的发展,生产厂家希望能够找到适合自身在线检测的好方法,这就对当代工业在在线检测产品上提出了精度和时间上更高的要求,而机器视觉技术已经广泛应用于各个领域,亚像素边缘检测技术更是机器视觉中提高检测精度的常用方法,国内外的研究人员对此进行了大量的研究,并且已经有了不少亚像素边缘检测方法,本文对如今常用的亚像素检测方法进行了介绍和实验比较,分析了这几种常用算法的检测精度和处理时间,以便提供参考。     

冶金铁轨对接控制过程三维图像虚拟仿真

传统的冶金铁轨对接过程,以人工校对为主,存在误差大的弊端,提出基于多目标三维重建算法的冶金铁轨对接控制过程三维图像虚拟仿真。根据多目标三维图像重建相关理论,建立冶金铁轨对接控制过程中的三维图像虚拟仿真,虚拟仿真冶金铁轨对接的过程,为冶金铁轨控制提供数据支持。实验结果表明,利用改进算法进行冶金铁轨对接控制过程三维虚拟仿真,能够极大地提高仿真结果的真实度,满足冶金铁轨管理的实际需求。     

改进Zernike矩的亚像素圆孔类零件测量方法

为了提高圆孔类零件半径尺寸的测量精度,提出一种改进的Zernike矩亚像素圆孔类零件测量方法。首先对传统Canny算子进行改进,分别在图像输入、去噪、梯度幅值计算和阈值选取方式上进行了优化,实现圆孔中心像素级边缘坐标的粗定位;其次提取待测零件圆孔所在的目标区域边缘像素点,利用在Ghosal算法的基础上提出新的边缘判断条件和采用迭代法计算得到Zernike矩的最佳灰度阶跃阈值来判断并获取亚像素边缘点,且从灰度边缘模型的角度对误差进行了分析;最后利用最小二乘原理实现圆孔中心坐标和半径的高精度检测和测量。仿真结果表明,改进算法的圆心坐标相对误差在0.02 pixels范围内,半径的相对误差精度为0.05 pixels范围内。通过对几个不同零件的实际测量,实验结果表明,改进后的算法和原算法与人工测量值对比,改进后的算法相对误差值更低,得到的实际值更接近人工测量值,测量精度明显高于传统的Zernike矩算法,所达到的测量精度能够满足工业零件生产过程中的精度要求。