基于Canny算子的白酒分子结构图像边缘提取

提出了一种改进的Canny和数学形态学相结合的白酒分子结构图像边缘检测方法。采用二维高斯函数的一阶偏导数来同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了...     

机器视觉在服装尺寸自动测量中的应用

利用机器视觉技术精确地提取服装图像的轮廓边缘和确定图像拐点位置,采用快速模糊边缘检测算法和有效的基于Freeman链码的拐角点检测算法,准确地检测图像的边缘和图像上的拐点。并具有实现简单,处理速度快,鲁棒性强的特点。     

基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度测量

为了精确地评价纱线的表观条干均匀性,提出一种基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法。首先通过图像采集装置获取纱线图像;然后对纱线图像进行亚像素边缘检测获取纱线边缘点集;利用开运算对获取的边缘点集进行处理,进而获得纱线条干的边缘;最后采用坐标直方图方法计算纱线平均直径和条干CV值。为验证方法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容式条干仪的均匀度检测及基于模糊C均值分类和Otsu图像法的检测结果进行了对比。结果表明:基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法与电容式的测量结果有着较好的一致性,证明所提方法可得到准确的结果。     

一类分段函数分段点处导数计算方法

一般地,分段函数在分段点处的导数要使用导数的定义进行研究和计算,这种方法操作性较差。本文针对一类常见的分段函数,提出了一个简便的计算方法,利用这个方法,这些分段函数在分段点处导数的研究和计算更加容易。     

抖动模糊图像复原方法研究

在数字图像获取过程中由于机械振动、触碰等造成图像质量退化是非常普遍的现象。本研究将抖动模糊近似为匀速直线运动,对图像倒频谱取绝对值检测图像边缘,利用Radon变换的最大值求出模糊角度,并根据倒频谱图计算抖动模糊长度,数据显示运算误差在5个像素内。最后,通过参数容差,采用枚举法进行维纳滤波复原,并将最大熵值下的参数作为复原参数。实验仿真结果显示,图像复原效果比较理想,能够较好地提高图像质量。     

基于模糊拟合图像驱动的苗族服饰图像分割算法

针对苗族服饰图像存在绣线纹理、形状复杂及色彩差异性的问题,提出了一种基于模糊拟合图像驱动的苗族服饰图像分割算法。首先,结合局部与全局图像信息在模糊区域中定义了模糊局部与全局拟合图像。同时,根据Kullback-Leibler散度用于描述两个概率分布之间差异的性质,利用原始图像和拟合的模糊局部与全局图像在Kullback-Leibler散度方面的图像差异,构造了模糊能量函数,从而驱动初始轮廓曲线向目标边界移动。其次,采用局部与全局轮廓曲线内外区域的像素灰度归一化类内方差构造自适应权重系数,以此来自动调整全局与局部模糊能量项之间的参数。最后,在能量函数中添加了一个正则项与长度项,并在其中引入边缘检测器,来平滑图像边缘。该算法的性能通过在自然图像上进行验证,分割结果的相似性系数与敏感性系数分别达到0.978和0.981以上。然后使用提出的算法在苗族服饰图像上进行实验,结果表明提出的算法具有较好的分割结果,并只需要较少的迭代次数与分割时间。此外,分割结果对水平集函数的初始化与苗族服饰图像具有鲁棒性。     

基于FCM与小波变换的碳纤维木质复合材料图像分割研究

针对模糊C均值聚类(FCM)图像分割算法对图像的噪声敏感以及算法只利用了图像像素本身的特征并没有考虑像素的邻域信息等问题,将其与小波变换相结合应用到自制短切碳纤维木质复合材料的微观研究中。该改进FCM算法利用小波变换确定聚类中心与改进欧氏距离计算函数,再利用邻域像素的信息改进像素特征值,从而实现优化FCM的目标函数计算方式。通过实验分析与对比,该改进算法图像分割边缘清晰与抑制噪声能力强,同时算法在运行时间与迭代次数上均有所减少,具有一定准确性与可靠性。     

工业机器人视觉定位系统研究

彩色图像信息丰富,不便于处理,为了提高系统的响应,对图像采取灰度化处理。调整对比度时采用直方图均衡化,不仅可以使灰度分布均匀,也可以增加灰度分布的区间,反差的增加使得图像里的特征信息更加的清晰。本文分析了几种边缘检测算子,其中Canny算子是目前比较流行的算法,它可由高斯函数的一阶导数获得,计算简单,可靠性非常的高,错误率低,可精准捕获边缘,噪声的干扰不会产生假边缘。     

根据批次磨矿数据反算破裂速率函数的G—H算法

目前估计破裂速率函数的方法是根据磨矿数据,利用非线性最优化技术反算预先假定的磨矿速率函数表达式中的参数。我们提出另一种G—H算法,按照该算法采用比较简单、运算量较小的线性最小二乘技术可求出特定的磨矿速率参数,而不需要假定任何函数形式。本文提出的算法基于对粒度离散的磨矿方程的近似G—H解,而在磨矿方程中,所有的G、H参数近似呈线性,因而易于计算。此外,G—H解的准确程度可使它的时间导数同最初的磨矿动力学方程的时间导数相等。采用该算法可得到一个线性代数方程组,根据此方程组利用线性回归技术,可顺序计算、逐粒级计算或总体计算破碎速率函数。本文已就计算机产生的无误差磨矿数据和试验数据对G—H算法进行了大量的检验。对计算机数据来说,反算的破裂速率函数与实际数据非常一致,即使当这些数据随粒度作不规律的变化时也是这样。对试验数据来说,模拟的和预报的粒度布分与试验产生的粒度分布非常吻合。     

Canny算子在织物防水性能自动识别中的应用

按照湿润织物的特性及相关标准,提出利用图像处理技术和计算机平台的方法对织物的防水性能进行自动识别。首先对湿润织物进行图像分析,然后采用Canny边缘检测技术,同时把Otsu算法应用到Canny算子中,实现其在织物防水性能自动识别中的自适应性,并在处理速度和参数的选择方面进行改进。其次利用数学形态学的方法进行进一步的后处理,准确地提取织物湿润部分的封闭边缘。     

基于Prewitt算子的苹果分类研究

提出一种简单实用的基于Prewitt算子的苹果分类算法.该算法利用Prewitt算法检测苹果图像的边缘,利用阈值方法对苹果图像进行分割,通过计算连接区域确定苹果是否有损伤.该方法不仅可以精确定位苹果的茎部和损伤部位,而且能够消除苹果图像中的阴影.100个测试样本的实验表明,该算法能够快速地对苹果进行准确分类,准确率可以达到99%.     

基于Gabor优化选择的彩色图像边缘检测算法

针对图像边缘检测过程中易出现图像细节信息丢失以及边缘断裂等问题,提出一种基于Gabor优化选择的图像边缘检测算法。Gabor滤波器虚部可以较好地描述像素周围的方向变化信息以及伸缩、平移、旋转不变性。利用3个尺度8个方向的Gabor虚部滤波器组提取图像边缘特征;分别计算滤波后各图像的熵值,对于同一方向、不同尺度下的滤波图像,选择熵值最大的滤波通道作为最优;根据二范数进行边缘特征融合,通过迭代式阈值分割方法获得边缘检测结果。实验结果表明,所提算法边缘定位准确且边缘细节信息丰富,边缘连续度较高。     

基于粒子群优化算法与形态学的纸病图像检测方法

针对传统边缘检测算子对纸病图像检测的不足,提出了一种基于粒子群优化算法和数学形态学的边缘检测方法。首先通过粒子群优化算法得到图像最优分割阈值,将图像二值化,然后利用数学形态学中的腐蚀运算对纸病图像进行边缘检测。仿真结果表明,相比传统算法,该方法的检测结果更真实地反映了纸病图像的形态特征,且边缘定位准确,取得了较为理想的检测效果。     

基于散焦信息的纱线毛羽三维测量与验证

毛羽是衡量纱线质量好坏的重要指标,然而现有毛羽检测中难以快速获得其三维长度(毛羽空间轨迹长度).文章提出了在获得单幅图像的基础上准确表征纱线毛羽空间长度的方法.采用远心镜头获取纱线毛羽图像,经过同态滤波、直方图均衡化、边缘增强、水平集分割等处理,获得包含空间信息的毛羽分割图像.结合散焦成像原理,建立毛羽宽度、灰度与其空...     

基于小波与模糊相融合的苹果分级算法

为了准确获取苹果图像的边缘,实现苹果自动分级,提出一种基于小波与模糊相融合的苹果分级算法。对苹果图像进行全向小波变化,经模糊算法处理,通过自适应阈值,提取出苹果图像的边缘,再利用漫水填充算法,获取苹果图像的面积,根据苹果类圆特性,将面积转换为直径,并根据直径大小,完成苹果分级。仿真试验结果表明,该算法对3个级别苹果的分级正确率均在98%以上,说明该算法能够用于苹果的分级检测。     

利用曲率和相关矩阵的角点检测算法

为提高定位准确性并抑制噪声,利用多方向Gabor滤波器,提出基于曲率和相关矩阵的角点检测方法.首先利用Canny边缘轮廓检测器提取图像的边缘并填充缺口;其次计算边缘像素点的曲率;然后利用多方向Gabor滤波器的虚部对原始图像进行平滑,对每个边缘像素及其邻域构造相关矩阵,利用相关矩阵的归一化特征值计算角点准则函数,将角点准则函数值与边缘像素点的曲率的乘积做为角点测度;最后利用非极大值抑制对候选角点进行筛选.分别在无噪声和噪声情况下进行实验,结果表明,与Harris,CPDA,HeYung角点检测算法相比,该方法可以有效地抑制噪声,平均配准角点数提高了19.6%和25.6%,平均定位误差约降低了6.5%和9.2%.     

图像融合技术在非织造材料纤维取向中的应用

主要探讨图像处理技术测试非织造材料纤维取向的方法.首先,利用多焦面图像融合技术获取超景深条件下材料的清晰显微图像;其次,利用Canny边缘检测算子提取复杂状态下纤维的2条边缘线来表征纤维取向信息;最后,根据边界曲线积分算法计算出融合图像中纤维段的切线角度,经统计获取非织造材料0°～ 180°取向分布曲线.采用扫描电镜图像人工取向测试及短隔距力学拉伸试验结果对上述方法测试结果进行验证,结果表明这种新方法能够快速准确地测试非织造材料的纤维取向.     

基于机器视觉的谷糙分界线检测方法

目的：精准识别谷糙分界线。方法：提出一种基于直线边缘检测的谷糙分界线识别方法。该方法对不同颜色特征的谷糙分离图像进行模型匹配，将不同匹配结果的图像采用对应的灰度化处理方式；并利用直线边缘检测算法对该边缘进行灰度波动变换、差分处理得到目标位置。结果：相较于传统的边缘检测方法，该方法将误差范围控制在5%以内，大幅提高了识别精度。结论：该方法的识别误差相对较小，适合用于谷糙分界线的识别应用。     

利用曲率和相关矩阵的角点检测算法

为提高定位准确性并抑制噪声,利用多方向Gabor滤波器,提出基于曲率和相关矩阵的角点检测方法.首先利用Canny边缘轮廓检测器提取图像的边缘并填充缺口;其次计算边缘像素点的曲率;然后利用多方向Gabor滤波器的虚部对原始图像进行平滑,对每个边缘像素及其邻域构造相关矩阵,利用相关矩阵的归一化特征值计算角点准则函数,将角点准则函数值与边缘像素点的曲率的乘积做为角点测度;最后利用非极大值抑制对候选角点进行筛选.分别在无噪声和噪声情况下进行实验,结果表明,与Harris,CPDA,HeYung角点检测算法相比,该方法可以有效地抑制噪声,平均配准角点数提高了19.6%和25.6%,平均定位误差约降低了6.5%和9.2%.     

图像分割算法在花型自动识别中的应用

针对提花毛皮样片扫描图像的花型自动识别问题,提出了一种改进的基于空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法,该算法利用像点邻域区间的粗糙度和邻域像点的值修正像点与聚类中心的距离,对像点的模糊隶属度函数进行修正,利用修正后的模糊隶属度函数进行聚类中心的迭代计算,获得合理的聚类中心。经多幅提花毛皮样片的花型图像分割实验表明,该算法具有对噪声不敏感的优点,在进行提花毛皮样片扫描图像的花型识别时,能获得较好识别结果。