一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题，提出一种新算法将像素级算子sobel，log，prewitt，roberts，zerocross和canny分别与Zemike矩算子及搜索算法相结合，并对边缘检测结果进行比较，从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测，实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zemike。矩算子的缺点，提取的边缘定位精度高，计算时间短，抗干扰性强。     

一种黑片图像亚像素边缘检测方法

为了提高黑片图像边缘检测的精度,提出了利用亚像素边缘检测技术来检测黑片图像的边缘.针对Zernike矩的亚像素边缘检测算法存在计算量大和边缘定位精度低等不足,利用Sobel算子对图像进行像素级边缘提取,然后利用改进的Zernike矩算子来检测黑片图像的亚像素边缘,为了防止Sobel算子遗漏可能的亚像素点,增加了一个搜索算法来提高检测的精度.实验结果表明,该方法测量精度高,定位精确,能够应用于黑片的在线检测.     

两级Zernike矩算子的快速亚像素边缘检测

开发了基于两个不同尺寸模板Zernike矩的新边缘检测算子.首先利用小模板3*3尺寸的像素级Zernike矩算子快速检测出所有可能边缘点;然后利用大模板7*7尺寸的亚像素级Zernike矩算子重新精确定位边缘.检验结果表明,本方法定位精度为亚像素级,且算法运行时间为0.14s.新算子具有运算速度快、定位精度高的优点.     

基于Zernike矩亚像素边缘检测的改进算法

通过分析Zernike矩以及基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测原理,针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足,提出一种改进算法。推导了Zernike矩模板系数,提出一种新的边缘判断依据。改进的算法能较好检测图像边缘并实现较高的边缘定位。最后,设计两组实验,实验结果将各尺寸模板结果及与Ghosal算法进行比较,证明了改进算法的优越性。     

原始Zernike矩边缘算子抗干扰性能

针对Zernike矩算子在边缘模糊、随机噪声存在情况下的检测性能进行了研究,以获得该算子的抗干扰性能.通过分析Zernike矩算子的各阶矩计算过程,得知将像素灰度与模板进行卷积便可获得Zernike矩,这样的计算有利于减小随机干扰的影响.利用人工合成的二值图像进行了边缘检测性能测试,结果表明,对于模糊噪声图像,由于边缘的过渡特征,Zernike矩算子检测具有一定精确性,但会在某种程度上存在边缘细化能力、定位精度下降的问题;而对于随机噪声图像,当最大值在40以内时,Zernike矩算子具有较强的抗噪能力;若随机噪声超出此范围,则检测效果急剧恶化.     

基于空间矩的视觉图像基元特征提取方法研究

建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子。首先利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘;然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线和椭圆边缘像素点;最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线和椭圆。对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线和椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明,在测量速度相当的情况下,本文提出的算法具有较高的精度和稳定性。 更多还原     

高速的9×9尺寸模板Zernike矩边缘算子

根据Zernike矩基本原理,提出了基于9×9模板尺寸的Zernike矩边缘算子。首先推导Zernike矩模板计算过程,然后计算出2个9×9模板,并选取二值图像和经过5次平滑的模糊图像为对象对新算子进行了测试。结果表明:对于理想的二值图像,新算子具有较强的边缘细化能力,且边缘检测精度也较高;而对于模糊图像,虽然新算子的边缘检测效果也较好,但应注意边缘图像表征与亚像素坐标数据间存在不一致的现象。最后,采用先粗后精定位思想,使新算子的运算速度大幅提高,耗时仅为0.19s。     

基于图像的小尺寸零件圆参数亚像素定位算法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上补偿图像测量系统由硬件限制引起的边缘定位误差,针对工业中的小尺寸圆形零件参数检测,提出了一种基于Zernike矩、二次多项式插值和最小二乘法拟合的圆参数亚像素定位算法。首先根据Zernike正交复数矩建立圆物体边缘点与边缘参数之间的映射关系,并提取边缘点;然后利用二次多项式插值在梯度方向上对提取出的边缘点进行进一步定位;最后利用最小二乘法拟合插值后的边缘点,得到亚像素精度的圆参数。通过小尺寸圆形惯性器件图像边缘提取实验,对该算法的有效性和检测精度进行了研究,给出了惯性器件的实测尺寸对比结果。实验结果表明:提出的圆参数亚像素定位算法比传统算子具有更高的检测定位精度,可满足图像目标高精度实时在线测量的要求。     

基于灰度矩亚像素定位算子的视觉测量方法研究

根据灰度矩算子在目标成像前后的矩不变特性,提出了一种利用目标图像成像前后三阶灰度矩进行亚像素定位的多源视觉测量方法.该方法在获取到被测对象的图像后,首先根据其特点利用图像增强算法与传统的边缘检测算法进行预处理与边缘粗定位,然后根据物体成像前后灰度矩算子不变的特性将边缘定位在亚像素级精度上,之后利用直线拟合法确定被测对象的参数,最后采用多个传感器分别获得测量结果并进行加权平均,以进一步提高测量结果的精度.仿真测量结果表明,该方法具有精度高、抗噪声性能好等特点.     

基于改进Zernike矩的玻璃瓶亚像素边缘检测算法

图像的边缘检测精度决定了实际尺寸的测量精度,为了提高测量精度,提出了一种基于改进的Zernike矩的测量玻璃瓶实际尺寸的算法。将传统的Zernnike矩算法与Otsu自适应阈值法相结合,得到改进的快速算法;利用该快速算法对采集的玻璃瓶图像进行亚像素级边缘检测;运用最小二乘法根据亚像素坐标对瓶口与瓶底所形成的椭圆进行拟合;应用标准块规对系统进行标定并得到玻璃瓶实际的测量尺寸。实验结果表明,该方法不仅可使边缘检测达到亚像素级精度,还避免了人工反复选择阈值而造成的低效率与误判,实现了快速、准确、无接触测量实际尺寸的功能。     

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法

图像配准在很多领域有着广泛的应用,如在计算机视觉、识别模式、军事、医学成像方面等方面,而且像素级的配准精度远远不能满足要求,需要达到亚像素级的图像配准。本文在传统三次曲面拟合的基础上,提出了一种改进的亚像素精度配准算法,该算法首先找到像素级配准位置(u1, v1),之后在附近区域进行灰度插值,在图像插值过程中采用的是具有在节点处具有二阶连续导数的三次样条插值和双立方插值法。最后经过曲面拟合求得亚像素配准结果。实验结果表明,与传统的曲面拟合算法相比,本文提出的算法在精度上得到了明显的改善,精度可以达到0.01pixel。     

基于二次曲线拟合的图像亚像素边缘定位算法

在图像测量系统中,边缘提取精确度直接影响测量精确度.提出一种基于二次曲线拟合方法的图像亚像素边缘提取算法,介绍了基于方形孔径采样定理的边缘定位算法的推导过程.计算机仿真和对实际图像边缘定位的实验结果表明,此亚像素边缘定位算法的定位不确定度优于0.14象素,有效提高了图像边缘提取的定位精确度,从而提高测量精确度.     

结合PCM和MIE的多模态图像配准方法

针多模态图像配准问题,提出了一种基于相位一致性模型（PCM）和互信息熵（MIE）的配准方法.通过相位一致性模型同时提取多模态图像的角点和边缘特征,在边缘图上取角点的邻域,依据邻域间互信息熵的最小值在估计区域搜索匹配特征,利用RANSAC算法去除错配,进而确定待配准图像间的变换参数.实验表明：该方法达到了像素级配准精度、求解稳定,对多模态引起的非线性灰度变化、光照变化、噪声等都具有较强的鲁棒性;计算精度较基于同类特征的配准方法高,角点、边缘等几何特征综合运用在多模态图像配准中效果良好.     

色彩均匀性特征的纸币污损检测算法

针对纸币上常见的污损,提出基于色彩均匀性特征的检测方法.将图像均匀性特征推广到彩色空间,采用纸币图像均匀性特征矩阵,判定待检纸币上可能存在的污损象素.提出基于均匀性特征矩阵的快速图像配准方法,图像配准后,将待检图像与参考图像逐象素进行比较,并最终判定待检图像的污损程度.对于图像中新增加的边缘信息十分敏感,而对各象素的色彩值、边缘强度值的相对变化则具有很强的抗干扰性,适用于各种低质量的纸币.     

异源高分辨率卫星遥感影像配准新方法

首先建立了粗配准模型。然后对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取同名直线。利用同名直线交点构建虚拟点集并进行特征描述,通过几何约束和互信息方法提取初始同名点。最后采用RANSAC算法获取最终的匹配结果,并利用获取的同名点对构建三角网进行小面元纠正。实验结果表明:相对于传统的SIFT匹配算法,本文方法可提取更多的同名点,均方根误差(RMSE)可以控制在1个像素以内。     

引入边缘信息度量的自由形变图像配准

为了分析空心旋转圆盘的弹塑性应力分布机理,采用双剪应力屈服准则对理想弹塑性材料、等厚度空心旋转圆盘进行了弹塑性应力分析.结果表明,空心旋转圆盘的径向应力随着弹塑性转速的增大而增加,随后却随着转速的进一步增大而减小;而环向应力随着弹塑性转速的增大一直趋于增加;塑性极限转速随着空心旋转圆盘的内外径比值的增大而减小.由于双剪应力屈服准则与Tresca屈服准则的屈服轨迹分别对应屈服轨迹的上限和下限,在结构设计中,基于双剪应力屈服准则的设计,能够充分发挥材料的潜能,而基于Tresca准则的设计则趋向于保守.     

图像局部方向均值边缘检测算法

根据图像边缘形成的光学原理,将图像边缘分为斜坡形边缘和三角形边缘,提出了一种新的基于方向均值的图像边缘检测方法。该方法以图像像素点为中心,沿不同方向将邻域内的像素分割成两个半圆,分别计算出半圆内像素的样本均值及其差值,再根据均值差值最大值和最小值的方向与两种不同边缘之间的关系,设计边缘幅度响应函数,判断边缘类型,计算边缘幅度响应值和方向,结合漏检概率设计了边缘检测评价函数,并利用评价函数分析平滑尺寸与邻域半径之间的关系。实验结果表明,本文算法具有较好的检测精度,在一定程度上抑制了噪声对边缘检测的影响。     

基于小波变换的屋脊边缘亚像素检测

工业图像检测中,许多待检目标边缘是屋脊边缘,而现有亚像素边缘检测算法都是假设边缘模型为阶跃边缘,并且现有算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面还不尽人意．针对上述问题,提出一种使用小波变换系数的屋脊边缘亚像素检测算法,将小波分析和概率统计理论引入到亚像素边缘检测问题中,该方法具有较好的定位精确度、抗噪能力和较快的计算速度．实验证明该方法可达到1／60像素的精确度。     

基于边缘梯度矢量的印刷电路板缺陷检测

缺陷检测算法时间复杂度及精度是影响自动光学检测系统性能的两大因素,降低时间复杂度和提高精度才能保证系统实时可靠.针对传统参考法计算量较大及精度不高的问题,该文提出了一种基于边缘梯度矢量的印刷电路板缺陷检测算法,在配准的前提下,利用边缘梯度矢量搜索到缺陷处.实验表明,与传统参考法相比,该算法的计算点数由图像全部像素点减少至边缘,并利用梯度矢量较高的敏感性来提高检测可靠性.     

基于统计估计的图像边缘检测

针对传统的基于微分边缘检测算法的噪声鲁棒性较差这一问题,分析了图像边缘形成机理,依据统计估计评价准则,提出一种基于统计估计的边缘检测算法.该算法将像素点的圆形邻域沿θ方向分割成2个半圆,分别计算出2个半圆内像素样本的均值和方差,分析2个半圆内样本统计估计的有效性,进而排除噪声和纹理对边缘检测的影响.根据边缘两侧像素样本的统计估计偏度呈屋脊形分布的特点,对边缘进行细化和连接,以无噪声Canny算子检测得到的边缘作为先验知识,运用条件概率建立边缘检测评价函数.实验结果表明,基于统计估计的图像边缘检测方法具有较好的检测精度和噪声鲁棒性.