印刷电路板灰度图像边缘检测技术研究

以印刷电路板(Printed-circuit Board)灰度图像的孔定位为应用背景,介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Canny和LOG等边缘检测算子,采用五种算子进行PCB灰度图像的边缘检测,结合孔定位的实际应用分析对比检测结果的优缺点,确定LOG算子作为本应用的最优边缘检测算子.     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

一种综合的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像中斑点噪声的特性,基于中值滤波方法,并结合Ratio算子、Canny算子和双阈值连接三种处理方法,提出一种综合的边缘检测算法。实验结果表明,与传统算法比较,该算法克服了边缘方向量化带来的直线断裂,边缘定位准确,显著提高了边缘检测正确率,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。     

一种综合的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像中斑点噪声的特性，基于中值滤波方法，并结合Ratio算子、Canny算子和双阈值连接三种处理方法，提出一种综合的边缘检测算法。实验结果表明，与传统算法比较，该算法克服了边缘方向量化带来的直线断裂，边缘定位准确，显著提高了边缘检测正确率，并对噪声有抑制作用，从而取得了良好的检测效果。     

一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

一种激光图像边缘检测方法的研究

针对激光图像边缘检测问题,提出了一种结合数学形态学滤波和Candy算法的边缘检测算法。首先,设计了一种激光图像处理系统,主要包括FPGA、外部存储器、链路层芯片、物理层芯片以及上位机等部分。针对传统Candy算法的不足,借助数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在领域的4个方向计算一阶偏导数有限差分,进而获取图像灰度值的梯度幅值和方向。根据梯度信息检测和连接边缘点。最后进行了实验研究。实验结果表明,所述激光图像边缘检测方法在保证执行效率的前提下,在去噪、连续性、定位等方面优势比较明显,能够满足激光图像处理要求。     

一种基于Canny理论的自适应边缘检测方法

基于Canny算子，提出了一种Canny自适应的边缘检测方法。Canny自适应算法在保持了Canny算子原有的定位准确，单边响应和信噪比高等优点的基础上，提高了Canny算子在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘噪声方面的性能。Canny自适应算法将整幅图像分割为若干子图像，并根据各子图像的边缘梯度信息，结合全局边缘梯度特征信息自适应地生成动态阈值，提高了边缘检测的自动化程度，在实际的应用中获得了很好的效果。通过数学分析和试验结果证明了Canny自适应算法是一种有效的边缘检测改善方法。     

一种新的数据流在线压缩存储方法

针对当前数据流采用的抽样存储方法忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理的问题,提出一种新的存储数据流的方法。在满足数据精度的情况下,采用加权最小二乘法对缓存数据流进行分段曲线拟合,对拟合结果进行聚类分析。根据聚类分析结果,采用合适的窗口对数据进行分段曲线拟合,利用拟合结果预测数据流的趋势。将预测结果与实际数据比较,根据比较结果采用不同的方法存储。实验结果表明,提出的方法具有良好的性能,能够满足不同的处理需求。     

Canny算子边缘检测的一种改进方法

传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会影响到去噪和边缘保持效果,用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波,不仅能降低噪声影响,而且可保持边缘强度和细节;滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,引入Otsu阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况,算法可根据图像自身特点选取阈值,使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。     

一种改进的Canny边缘检测AGT算法

使用Canny算子进行图像边缘检测。由于阈值参数手动输入,边缘检测效果受到影响,为此,提出一种自动生成阈值的算法:AGT(automatically generate threshold)算法。该算法根据图像自身灰度均值和方差均值信息,可实现Canny算子的高低阈值自动计算,使Canny算子不需输入阈值直接得到精确边缘。实验结果显示,该算法不仅能得到较好的边缘检测效果,并且有很强的自适应性。     

高精度线路板夹角测量算法

结合SUSAN算子,OFMM算子与奇异点去除方法,提出了一种高精度线路板(PCB)夹角测量算法。该算法首先利用SUSAN算子检测出所有可能的边缘点;然后选定区域获取被测夹角的边缘目标点,利用最小二乘拟合法去除奇异的边缘点后,进行亚像素定位;最后对被测量夹角的亚像素边缘点进行直线拟合,利用直线方程计算出夹角。通过对真实线路板图像的测量,实验结果证明了该算法的有效性。该方法已应用于自制的光学自动测量仪,取得较好的效果。     

基于灰度矩的脉搏图像亚像素特征点提取研究

在基于双目视觉脉搏图像传感器的脉搏三维信息检测中,图像特征点的提取是关键基础。为了提高脉搏图像特征点提取的精度,提出一种新的对脉搏图像特征点进行亚像素定位的算法。在完成脉搏图像的预处理后,对脉搏图像进行基于灰度矩的亚像素边缘检测,结合最小二乘拟合法得到圆形标志中心点,最终实现脉搏图像的特征点提取。实验结果表明该算法能够准确定位脉搏图像特征点,精度可达到0.03~0.04像素,为后续双目视觉的立体匹配及脉搏三维形态的重构奠定了基础。     

一种快速提取弹底底火表面缺陷图像方法

针对枪弹弹底图像特点,提出一种新的弹底底火表面缺陷图像分割方法。对去背景弹底灰度图像运用Log算子进行边缘检测,分析了传统边界跟踪算法在提取弹底圆轮廓应用中的不足,改进边界跟踪算法提取弹底圆轮廓,利用最小二乘法圆拟合算法获得弹底圆圆心和半径。通过弹底圆半径与底火圆半径对应关系为弹底灰度图像赋值,提取底火圆图像。利用统计阈值分割底火缺陷,利用数学形态学优化分割结果。实验结果表明,该方法能够有效提取弹底底火表面缺陷。     

单波束前视声纳的信息提取方法研究

介绍了一种可用于小型水下机器人的前视声纳信息提取方法。利用该方法获取了声纳视域内目标的方位信息,这在小型水下机器人的自主目标跟踪和避碰方面具有很大的应用价值。该方法主要包括3个部分的内容:利用声纳数据生成声纳图像;对声纳图像进行预处理;从处理后的图像中提取目标的特征信息。针对图像中较大目标的边缘信息,提出了一种基于最小二乘法的分段曲线拟合的方法,并给出了基于实验室的水池中获得的实测数据的拟合结果,验证了该方法的有效性。     

高次曲线最佳节点分段拟合法

高次曲线最佳节点分段拟合法,是指拟合曲线段数为两段,而分段点(即节点)和方程次数可随精度要求进行自适应选择的方法。本文介绍了根据最小二乘原理,用分段高次多项式曲线进行数据拟合时求最佳分段点和最佳系数的思想、数学模型和具体实现步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。