无标记印刷品质量在线检测方法研究

印刷品图像配准是实现印刷品自动检测的关键技术。以高分辨率印刷品图像为研究对象,将原始图像分割成多个兴趣区域,将兴趣区域的中心坐标与旋转角作为图像配准参数,通过变步长搜索算法获取被测图像与模板图像之间的最小旋转角;通过仿射变换将待检图像与模板图像进行配准并使用双向差影法计算两者的差影图像;通过二值化阈值与缺陷区域面积阈值进行缺陷识别。实验结果显示：该检测系统对合格品的检测准确率为96%,对不合格品的检测准确率为94%。     

一种高速印刷图像处理算法*

针对高速印刷图像处理中的高实时性要求,分析了高速印品图像的图像特征,提出了一种利用灰度形态学提取轮廓进行快速图像配准的方法.对配准后的图像,采用改进的图像差分算法进行图像比较和形态学滤波,能够快速准确地将印刷缺陷提取出来.实际应用表明,该算法能满足最高300 m/min彩色印品质量检测的需要.     

一种新的基于图像主轮廓的配准算法

文中提出了一种新的图像配准方法,可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)。算法的实现是首先得到待配准两幅图像的轮廓特征点(本文使用SUSAN边缘检测算法);再剔除虚假的特征点(噪声点)后,根据像素间的连通性判别准则,得到图像的主轮廓;最后以两幅图像的主轮廓信息,配准图像。实验证明,算法实现速度快,精度较高。     

一种面向弱小目标检测的序列星图配准算法

对于星空观测CCD相机获得的序列图像,由于相机姿态的变化使得图像存在全局运动,空间目标的运动与背景恒星的运动混淆在一起,增加了空间目标检测的难度,为了有效地对空间弱小目标进行检测,提出了一种序列星图配准算法。首先,对图像进行预处理,包括成像传输通道不同导致的辐射不均匀性校正和空间杂散光辐射校正;然后,利用序列图像一一对应的高亮恒星星像质心作为特征点计算全局运动参数;最后,提出了一种基于星像质心坐标矩阵的星图配准算法,将星图转换为星像质心坐标矩阵的形式,利用全局运动参数对星像质心坐标矩阵进行处理,进行星图配准,同时对背景恒星进行滤除。算法能够有效地克服恒星和杂散光的干扰,而且在配准过程中将对星图的处理转化为对星像坐标矩阵的处理,省略了配准过程中的图像重采样与变换步骤,节约大量的运算时间,配准后的图像在对恒星背景进行滤除的同时,在一定程度上降低了弱小目标检测的难度。     

图像配准中的一种特定区域轮廓提取算法

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用,特定区域轮廓提取是图像配准的重要基础,常规的轮廓提取算法不能满足多模态图像配准的要求。提出了一种用于多模态医学图像处理的特定区域轮廓提取算法。该方法首先对图像进行预处理,去除噪音,对图像进行平滑,采用Canny算子进行边缘提取之后,提出了延伸权的概念,并采用一种新的基于延伸权概念的边缘连接算法对边缘结果进行连接,最后采用填充算法获得特定的辅助区域并在该区域的基础上向外或者向内获取特定区域的轮廓。实验结果表明,该方法能够满足多模态图像配准的要求。     

图像配准中的一种特定区域轮廓提取算法

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用，特定区域轮廓提取是图像配准的重要基础，常规的轮廓提取算法不能满足多模态图像配准的要求。提出了一种用于多模态医学图像处理的特定区域轮廓提取算法。该方法首先对图像进行预处理，去除噪音，对图像进行平滑，采用Canny算子进行边缘提取之后，提出了延伸权的概念，并采用一种新的基于延伸权概念的边缘连接算法对边缘结果进行连接，最后采用填充算法获得特定的辅助区域并在该区域的基础上向外或者向内获取特定区域的轮廓。实验结果表明，该方法能够满足多模态图像配准的要求。     

互信息配准的一种改进算法

在传统的互信息配准方法中,由于重叠面积的变化会引起配准测度的不稳定,导致误配准.本文提出了一种改进的方法,用"面积补偿"的原理来保证参考图像和待配准图像相对平移时重叠面积保持基本不变,有效地增加了配准测度在配准过程中的鲁棒性.通过对比实验证实了此方法的有效性.     

一种新的轮廓提取方法及其在MR-CT配准中的应用

提出一种新的轮廓提取算法,并将这种算法应用到刚体配准.这种新的轮廓提取算法通过属性的大小自动获得属性算法中的属性阚值及其对应的灰度阚值,对灰度阙值对应的层集进行属性运算后再应用梯度算子得到轮廓.该算法具有强抗噪性而且轮廓边缘保持完好.本文还提出该算法的性质并证明.这种算法提取的脑MR-CT图像的轮廓非常相似,即将多模态配准转化为单模态配准.实验证明配准精度大大提高.     

一种基于灰度值相似度的图像配准算法

图像拼接的过程由图像获取、图像预处理、图像配准和图像融合四个步骤组成,而图像拼接的质量主要依赖图像的配准精度。因此,图像的配准算法是图像拼接的核心和关键。本文提出了一种基于边缘提取条件下重叠区灰度值相同比率的图像配准算法,可实现存在灰度值差异和旋转关系条件下的图像配准。     

实用数字血管减影配准算法研究

在数字减影血管造影中,常要用配准技术来消除因病人运动而形成的减影图像中的运动伪影。过去许多配准算法都忽视了图像特征,在这里介绍一种配准方法,它利用图像特征,在图像的边缘上选取控制点,采用差分图像局部熵作为相似性测度,该算法用C 编程实现,并和手工象素移动及网格法作比较,结果表明优于后两种方法。     

An Integrated Line Tracking and Vectorization Algorithm

A method is presented to compute a vector representation of an arbitrary line in a bi-level raster image The line may have varying line width and irregular borders. Furthermore, at line crossings and branches the user is offered the opportunity to choose from the directions in which line tracking may he continued The method avoids thinning and vectorization of chain codes. Instead, a contour follower is used at both sides of the line, and median line calculation is integrated with contour following. This leads to an efficient algorithm, in particular when individual lines have to be interactively extracted from a raster image.     

高速公路裂缝边缘检测算法的研究

本文提出了一种有效的高速公路裂缝边缘快速检测算法。通过将对称指数滤波器（ISEF）算法与边过程算法有机结合的方法,对高速公路裂缝图像进行抑制强烈噪声和微分二值化运算,并利用追踪围线提取得到裂缝边缘。实验结果证明,该方法能稳定有效地提取图象中的连续裂缝边缘,并且运算复杂度是线性的,有利于高速实时的处理。     

边缘检测法在晶圆缺陷检测中的应用

边缘检测技术是一种重要的图像预处理技术,是图像拼接前必不可少的环节。文章提出了一种新方法-水平垂直边缘检测法,其目的是为Hough直线检测提供准备,最终是为了确定图像拼接的基准线,该方法对医学显微图像的拼接,印刷行业、电路板设计等工序的缺陷检测具有一定的现实意义。     

一种基于形态小波的在线掌纹的线特征提取方法

在线掌纹中的线特征性能比较稳定,表示方法简单,特征空间小,可实现快速检索与匹配,该文针对在线掌纹图像噪声强,对比度低的特点,提出利用形态中值小波对原努图像进行非线性多分辨率分析,然后取其中的低频分量进行方向选择模板匹配,得到了较理想的实验结果。     

变量喷雾系统中果树冠幅检测方法研究

果树的变量喷雾系统要求快速实时地检测果树的冠幅,现有数字图像处理 检测果树冠幅存在不能实现实时检测且误差大或者不能检测果树实际冠幅值的问题,本文用 参照标准板与每株样本果树一起拍摄,通过求每张图像单位像素宽度的方法求取对应样本果 树的实际冠幅;再将采用该数字图像检测的果树冠幅与采用手持激光测距仪检测的冠幅标准 值作比较分析。试验结果表明：检测的50 株样本果树中,74%的样本数利用图像处理方法 所检测冠幅值与参考值的相对差值都小于20%,对果树冠幅数字图像检测值与标准值进行回 归分析,R2=0.7406,因此,在变量喷雾系统中采用图像处理方式检测果树冠幅是可行的。     

人脸识别中面部图像处理算法研究

在人脸图像定位的前提上,利用灰度信息实现了人脸面部主要器官如眼睛、鼻子和嘴巴的定位。采用双三次插值法对图像进行旋转和缩放。另外,采用直方图增强的方法对图像灰度值进行归一化处理。     

A Full Curvature Based Algorithm for Image Registration

Image registration, i.e., finding an optimal displacement field u which minimizes a distance functional D(u) is known to be an ill-posed problem. In this paper a novel variational image registration method is presented, which matches two images acquired from the same or from different medical imaging modalities. The approach proposed here is also independent of the image dimension. The proposed variational penalty against oscillations in the solutions is the standard H²(Ω) Sobolev semi-inner product for each component of the displacement. We investigate the associated Euler-Lagrange equation of the energy functional. Furthermore, we approach the solution of the underlying system of biharmonic differential equations with higher order boundary conditions as the steady-state solution of a parabolic partial differential equation (PDE). One of the important aspects of this approach is that the kernel of the Euler-Lagrange equation is spanned by all rigid motions. Hence, the presented approach includes a rigid alignment. Experimental results on both synthetic and real images are presented to illustrate the capabilities of the proposed approach. Stefan Henn obtained his diploma (1997) and his Ph.D. in mathematics (2001), both from the Heinrich-Heine University (HHU) of Düsseldorf (Germany). From 1997–1999 he had a researcher position at the Institute for Brain Research at the HHU Düsseldorf. Since 1999 he is a research assistant at the Institute of Mathematics at the HHU Düsseldorf. He received the SIAM outstanding paper prize in 2003 for the paper (Iterative Multigrid Regularization Techniques for Image Matching, SIAM Journal on Scientific Computing, 23(4), pp. 1077-1093). His research interests include Multiscale methods in Scientific Computing and Image Processing, nonlinear large-scale optimization, and numerical analysis of partial differential equations.