基于改进Zernike矩的光斑图像亚像素边缘检测算法

为了满足光束质量检测中对光斑边缘高精度的定位要求,采用了一种基于改进Zernike矩的亚像素边缘检测算法.首先由Sobel算子对光斑进行粗定位,再由Zernike矩的边缘模型对获取的像素级边缘进行重定位,最后根据改进的边缘判断条件,确定图像中的实际亚像素边缘点,以完成光斑图像亚像素级边缘的提取.通过对仿真图像亚像素边缘...     

一种Zernike矩亚像素边缘检测的优化算法

Zernike矩边缘检测算法是一种基于亚像素级的检测算法,但是传统的Zernike矩算法在阈值选取方面需要人工调试,不具有智能性,无法满足现代高效率工业检测技术的要求。本文为了克服这个不足点,从算法的阈值选取出发,对算法进行了改进,推导出了一种阈值的优化计算方法。实验结果表明这种优化算法能够有效地检测出图像的边缘,并有极高的检测精度,很大程度地提高了算法的检测效率,增强了该算法的实用性。     

基于Zernike矩的黑片图像亚像素边缘检测

针对目前像素级边缘检测算子存在精度较低,难于实现黑片零件缺陷检测的高速度、高精度的要求,提出了一种基于Zernike矩的黑片图像亚像素边缘检测方法。实验结果表明,该方法测量精度高,定位精确,提取的边缘坐标能达亚像素级,可应用于黑片缺陷的在线检测。     

基于改进的Canny算子和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷藕合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进Canny算子和Zemike矩的图像亚像素边缘检测新方法.该算法先利用改进的Canny算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向,然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,...     

基于小波和Zernike矩的标尺靶亚像素检测算法

为解决特殊环境下基于光电成像的高精度测量系统中的低照度含噪靶面高精度测量的难题,提出了一种基于小波变换和Zernike矩相结合的亚像素边缘检测方法.该算法首先对获得的低照度含噪靶面图像采用基于小波变换局部模极大值的方法进行抗噪声的粗级边缘提取和去噪处理,获得靶面图像的像素级边缘和具有边缘保持特性的无噪声靶面图像,然后通过在边缘区域内求取Zernike矩的方法进一步提高边缘检测的精度,使得边缘检测的精度达到亚像素级,以便进一步提高测量精度.试验和仿真结果表明:该算法能够在特殊环境下实现对低照度含噪靶面的高精度边缘检测和测量,检测精度达到0.2pixel,具有较强的工程应用价值.     

Zernike矩结合Sobel算子的边缘检测

提出了一种亚像素级的噪声图像边缘检测算法。首先使用基于各向异性扩散的非线性正则化Perona-Malik模型,实现对图像的平滑滤波;然后用改进的Sobel算子对图像进行初步边缘检测,将检测到的包括真正的和少数伪边缘点的坐标生成链表记录下来,原灰度图像保留;最后利用Zernike矩进行亚像素级的边缘精确定位。实验结果表明,此算法解决了传统算法中伪边缘点过多和边缘检测结果较宽的问题,图像的质量接近于定位准确度为亚像素级的小波算法。     

基于亚像素边缘搜索的气门几何参数检测

气门几何参数检测问题是汽车、船舶、航空以及柴油发动机等工业缺陷检测领域的热点难题,其本质是气门边缘关键点的检测问题,目前应用在工业气门产业的成果较少。本文针对气门边缘关键点难以精准检测问题,设计了基于亚像素边缘搜索算法,该算法基于Zernike矩和亚像素边缘检测对气门边缘进行矫正,并结合图像投影和逐像素边缘搜索精确定位边缘关键点对其拟合,得到气门几何参数检测结果。为了验证所提算法的有效性,对不同尺寸的工件进行检测分析,结果表明该算法检测气门杆径的最大绝对值误差和最大极差分别低于0.009 3 mm和0.036 3 mm,在检测精度和稳定性上均达到了工业要求,满足实际工业生产现场的检测需求。     

一种改进的亚像素边缘检测方法

为满足测量系统的快速、高精度的图像测量要求,提出一种基于传统Zernike矩结合小波变换实现亚像素边缘检测的方法。算法先用小波模极大值原理对图像粗定位,再用Zernike矩算法对边缘进行亚像素定位,并用最大类熵阈值法计算阈值,实现图像的亚像素边缘检测。实验表明,该方法抗噪性能好,且检测精度更高,能达0.1~0.2个像素。     

一种基于Zernike矩的直线提取算法

提出了一种新颖的基于Zernike矩(ZMs)的直线提取算法。该算法首先是利用ZMs在局部坐标系中计算边缘点所在直线方程，然后通过坐标变换将直线方程变换到图像坐标系中，从而建立了边缘点和所在直线参数之间的一一映射关系，最后对于所求出的直线参数在参数空间对参数单元投票取阈值提取直线。实验表明，该算法速度快、精度高和抗干扰性强。     

屋脊型边缘的亚像素级检测算法研究

通过分析屋脊型边缘的成像特点,提出了一种针对屋脊型边缘的亚像素级检测算法.给出了算法的理论证明,说明了算法不存在原理性误差,此算法将求取边缘点的亚像素位置转为求解图形的对称中心.推导出算法的离散化公式.通过实验验证了此算法在无噪和含噪情况下的有效性,并分析了误差产生的原因.研究结果表明,此算法计算量小、精确度高,并具有抑制噪声的能力.     

基于误差效应的亚像素边缘检测算法

针对传统亚像素边缘检测算法在实时性、精确性和鲁棒性之间难以平衡的问题,提出了一种基于误差效应的亚像素边缘检测方法。该方法首先建立边缘函数模型,并计算每个像素边缘对应函数方程常数项的近似值和对应误差,然后结合最小二乘法使整体函数模型误差最小,从而获得较为精确的边缘参数。基于标准图像和实际图像的实验测试结果表明,该算法具有快速、鲁棒性强和检测精度高等优点,能够满足实时检测的要求,评价指标优于其他传统算法。     

Eye Detection in Facial Images Using Zernike Moments with SVM

An eye detection method for facial images using Zernike moments with a support vector machine (SVM) is proposed. Eye/non‐eye patterns are represented in terms of the magnitude of Zernike moments and then classified by the SVM. Due to the rotation‐invariant characteristics of the magnitude of Zernike moments, the method is robust against rotation, which is demonstrated using rotated images from the ORL database. Experiments with TV drama videos showed that the proposed method achieved a 94.6% detection rate, which is a higher performance level than that achievable by the method that uses gray values with an SVM.     

基于Zernike矩的低信噪比红外目标检测方法

针对低信噪比红外目标图像,分析了Zernike矩的基本原理、计算方法和旋转不变性,提出了基于Zernike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zernike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性.     

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。     

一种基于梯度的亚像素边缘检测算法

采用Sobel算子确定图像边缘的大致位置,然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算,使目标边缘定位达到亚像素级.再对插值后的图像采用阈值迭代算法得到阈值特征图像.实验表明,该方法能精确定位目标边缘,达到亚像素精度,优于传统的边缘检测方法.     

两级Zernike矩算子在喷射沉积坯尺寸检测中的应用

为了检测沉积坯尺寸,提出了采用2个模板尺寸不同的Zernike矩亚像素边缘算子进行边缘检测的方法。首先推导了2套Zernike矩模板,3×3模板用于快速粗检测边缘,7×7模板用于重新精确定位边缘。试验结果表明,该算法具有检测速度快和定位精度高的双重优点,沉积坯尺寸检测的平均运行时间为0.11 s,最大相对误差为0.67%,可为未来沉积坯尺寸实时控制提供准确的反馈数据。