基于小波变换的亚像素边缘检测

提出一种基于小波变换的亚像素边缘检测方法,从理论上证明该方法不存在原理误差,同时具有较强的抗噪能力。实验表明,在对光源等无特殊要求的情况下,该方法的精度优于0.02个像素,从而验证了理论的正确性。     

刀调仪的亚像素边缘检测技术研究

边缘检测技术是刀具预调仪的刀具图像处理的核心技术。文中利用基于阈值进行边缘提取的思想,实现了亚像素级别的边缘检测,可以将边缘检测的精度提高10倍以上,为进一步提取刀具参数奠定了基础。     

基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法

提出了一种基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法.该算法首先使用传统Canny算子进行边缘像素级的粗定位,再以粗定位边缘像素为中心取5x5窗口获取梯度幅值,对其进行高斯曲面拟合,在梯度方向上寻找局部极值点,从而达到边缘亚像素级的精细定位的效果.文中介绍了算法的理论依据,给出推导过程,并用螺旋测微器的标准间隙进行实例分析,...     

基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法研究

本文提出一种基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法。算法对传统Sobel算法进行了改进,并且和多项式插值法的改进的算法相结合。单像素边缘是通过对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到的,亚像素边缘定位通过多项式插值计算得到。该算法因为检测精度高而广泛的应用于黑片的在线检测。     

基于双曲正切的亚像素边缘检测方法及评价

精确定位图像边缘是保证视觉测量精度的基础。根据物体图像边缘的灰度分布特点,本文提出一种亚像素边缘检测方法,采用双曲正切函数对图像边缘的灰度分布进行拟合,通过最小二乘法得到边缘的亚像素位置。对提出的边缘检测方法的精度进行了评价,以高精度棋盘格的尺寸测量误差作为准则,采用实际边缘并结合摄像机标定技术,考虑了镜头畸变和透视失真等因素。试验表明,提出的双曲正切法检测亚像素边缘相比空间矩法和梯度插值法具有更高的精度,同时能够满足机械工业中的实时测量需求。     

基于亚像素边缘的椭圆中心检测方法研究

在椭圆边缘粗定位的基础上,根据椭圆粗定位信息及图像边缘梯度方向附近点的灰度分布特征,进行高斯拟合获取精确的亚像素边缘点,对亚像素边缘点进行最小二乘拟合,得到精确的椭圆中心位置。实验证明,该算法对椭圆中心定位精度和稳定性有较大提高,并有很好的实时性。     

基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的精确度高和抗噪性强的要求,提出一种基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法。首先,建立亚像素边缘模型,利用各级Franklin矩的卷积来提取图像边缘点的细节特征;然后,依据Franklin矩的旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至垂直方向后各级Franklin矩之间的关系,从而确定图像中亚像素边缘的关键参数;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。大量实验结果表明,与基于Zernike矩的亚像素级算法、基于小波变换与Zernike矩结合的亚像素级算法、基于Roberts算子与Zernike矩结合的亚像素级算法相比,本文提出的基于Franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法速度更快,精度更高且抗噪性强,更好地满足了对于图像边缘定位稳定可靠及高精度测量的要求。     

基于数学形态学和灰度矩的高温亚像素边缘检测

提出了一种在高温条件下的试件边缘检测方法,能准确检测试件在升温过程中边缘的变化情况。对采集到的图像利用Canny算子和数学形态学进行像素级边缘粗定位,然后在灰度矩亚像素边缘检测算法基础上,增加对边缘判断条件的约束来检测亚像素级边缘,使得检测出的边缘更加真实可靠。经试验分析,该算法的分辨精度可达到0.1-0.15个像素,可实现高温条件下试件边缘的高精度非接触式测量。     

基于亚像素边缘检测的刀具几何参数测量

为了提高刀具几何参数图像测量精度,基于矩法理论,提出了一种亚像素边缘检测算法。该方法的基本思想是采用灰度空间矩,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,并用Matlab实现图像的处理。实验证明,基于亚像素特征点提取检测的刀具几何参数具有较高测量精度,且计算量小,具有很好的抗噪性能。     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法

针对现有亚像素边缘定位算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法。根据单边阶跃状边缘特征,构建边缘法截线的高斯积分模型,在确定边缘过渡带的基础上,将拟合曲面区域内的像素点信息转化为边缘曲线的活动坐标,并对转化后的像素点坐标与灰度值按照高斯积分模型进行拟合,准确定位图像的亚像素边缘。采用所述视觉测量系统,用量块直线边缘进行实验,并与传统高斯曲面拟合亚像素边缘定位算法比较,证明基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法具有较高的定位精度,一等量块的直线度误差在1μm以内,计算速度提高一倍。采用该算法确定亚像素边缘时,可通过修正高斯积分模型的均值,有效补偿光源强度造成的误差。本算法可以应用于齿轮等高精度机械零件的测量。     

微小型零件边缘光学特征和识别技术

分析了非相干光照明条件下微小型零件的边缘光学特征,传统的边缘检测方法没有考虑微小型零件的边缘光学特征,不能满足显微视觉测量方法的精度要求。针对微小型零件边缘检测的问题,提出一种基于最小二乘拟合的亚像素边缘检测方法。首先找出边缘区域灰度值最大和最小的点,根据灰度值最大和最小的点计算出阈值,然后将灰度值最大和最小点之间的点用直线方程回归,根据阈值的大小求出微小型零件的尺寸。试验结果表明,这种新的方法能够准确地识别出微小型零件的边缘,满足显微视觉测量精度的要求。     

基于改进LOG算子的图像边缘检测方法

针对传统基于LOG算子的边缘检测算法中高斯系数σ不确定性的问题,提出了一种改进的LOG算子边缘检测方法,该算法通过引入极坐标参数θ,计算不同方向θ的1阶导数,并求得导数最大值所对应的θ,进而确定图像边缘点。研究结果表明,利用该改进算子对图像进行边缘检测时,边缘信息丰富,细节体现明显,伪边缘较少,相对传统LOG算子其具有更好的检测效果,同时与Prewitt算子、Canny算子等算法相比较,所提算法也具有明显的优越性。     

基于图像的模切机纸张边缘检测定位技术研究

为进一步提高模切纸张精度,在模切机叼纸机构前加装一套纸张定位装置.该装置基于机器视觉原理,在模切机的前规、侧规处安装3部微型相机,运用图像处理的方法粗略定出纸张边缘点位置,然后采用一维灰度矩法对边缘点进行亚像素级边缘检测,再通过最小二乘法直线拟合出纸张边缘所在直线的方程,计算出3幅图像中各纸张偏离零位位置的距离值.根据3个偏移值指导叼纸机构进行适当微调,可使模切精度达到0.02mm.     

应用像素邻接特性分析的激光边缘图像修复

针对现有边界提取方法用于复杂工业环境的不足,提出了一种应用像素邻接特性分析的光斑边缘图像修复方法.首先,通过对边缘图像的距离变换和连通分量标记得到一张标号图像,该图像把与最近边缘距离低于某一数值的背景像素标注为边缘候选点,其他背景像素标注为独立的连通区域.然后,依据真实边缘的邻接特性对候选边缘候选点重标号,实现断裂边缘的连接.最后,从邻接特性的角度对噪声进行分类并去除,从而完成激光边缘图像的修复.实验结果表明:该方法能有效修复8 pixel的边缘缝隙并去除较大的噪声;引入的中心定位均方根(RMS)误差为0.05 pixel,峰值(PV)误差为0.086 pixel,稳定地保持在较低的水平;单次图像修复耗时小于130 ms,实时性较好;能用于工业在线中心定位检测.     

微小尺寸零件复杂边缘识别算法研究

目的：为了实现对微小尺寸零件复杂边缘的识别,根据微小尺寸零件加工特性,提出一种微小尺寸零件复杂边缘显微图像识别算法。方法：该算法通过对不同工件的边缘过渡区进行提取,建立不同工件边缘过渡区的数学模型,再从数学模型中根据加工特性确定边缘点精确位置。结果：实验结果表明：精研磨工艺的零级1mm标准量块的测量误差为0.395μm。结论：通过对精研磨、冲压、线切割三种常见微细加工方法建模分析得出：加工特性对微小型结构件边缘区域影响较大,边缘精确识别时应考虑加工特性的影响。该算法思想上考虑了实际加工特性的影响,算法上加入统计学方法,通过建立过渡区数学模型使边缘检测结果达到亚象素级。     

基于显微视觉的亚像素压电陶瓷驱动特性测量

为了得到纳米操作压电陶瓷驱动器高精度的驱动特性,提出一种基于显微视觉的亚像素位移测量方法。本文采用Harris角点初始定位,对标准的栅格图像序列进行角点匹配,获得模板匹配的初始区域。并提出了二元拉格朗日插值与二元非线性Newton-Raphson迭代算法的亚像素位移测量方法,能够在保证良好测量精度的同时有效地减少亚像素匹配中耗时的相关计算。最后使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性进行了测量,并与真实结果和理论模型描述结果进行了对比。实验结果表明,该算法位移测量精度高、稳定性好,得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果,能够满足高精度的微纳米测量要求。     

正交边缘投影快速算法在胶片弊病识别中的应用

为实现对胶片弊病的实时识别,提出了一种正交边缘投影快速检测算法.基于对红外胶片图像特点的分析,通过综合运用邻域平均、边缘检测和投影法等图像处理技术,实现了对胶片弊病的快速、准确识别,并据此算法编制了相应的VC++程序.该算法保证实时的关键是将二维图像投影为两个一维信号进行处理,该算法还可根据实际需要实现功能扩展,用于确定弊病的大小及严重程度.通过在乐凯胶片集团公司的在线实验,证明其能够准确检测出各种典型的胶片弊病,处理一帧大小为659×494像素的图像只需20ms.