基于图像处理的客车车厢防雨密封性检测方法研究

针对现行人工淋雨试验存在的主要问题，提出了基于图像处理的客车车厢防雨密封性检测方法，利用CCD摄像机拍摄缝隙图像，由采集卡采集到计算机中，经过图像处理进行边缘检测，快速准确地提取缝隙尺寸信号，此信号通过计算机辅助评判给出结论。研究结果表明，新方法可节省试验时间、简化试验步骤等。     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

汽车连杆裂解槽视觉检测技术

针对汽车连杆裂解槽人工检测工作量大、效率低且误差大的现状,提出一种基于机器视觉的汽车连杆裂解槽检测方法。该方法利用CCD摄像机获取检测图像,通过同态滤波技术滤除背景噪声以提高检测图像的质量,通过自适应阈值的Canny边缘检测方法提取有效边缘信息,通过圆形度和扁度对目标特征进行检测和识别,通过对汽车连杆进行实际检测来验证本文方法。实验结果表明:本文方法能够快速准确地实现汽车连杆裂解槽的自动检测识别,具有良好的检测效果。     

利用点线对应计算彩色时变图像光流场

时变图像光流场计算是当今计算机视觉研究的前沿方向，彩色时变图像光流场是光流场计算从灰度图像到彩色图像的推广，利用彩色图像提供的更丰富的光学信息，使光流场计算的不适定问题转换成适定问题。中首先利用图像边缘检测与Hough变换，提取图像的边缘和边缘线，然后把提取出的边缘点和边缘线分别作为图像的特征点和特征线。最后利用彩色时变图像中的特征点线对应，把基于特征的方法和基于光流场的方法结合起来，计算彩色时变图像的光流场。     

基于小波变换的边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起着非常重要的作用。本文在简要介绍小波变换的基础上,给出了小波变换的边缘检测理论。边缘检测采用3次B样条小波。实验证明,利用小波变换提取的图像边缘效果明显优于sobel、canny等传统的边缘检测方法。     

影像边缘检测方法

边缘检测是图像处理过程中的重要环节。介绍了影像测量中的边缘检测的主要过程,包括图像二值化处理、图像边缘的细化、边缘点的提取等。给出了详细算法描述,为影像测量技术的发展提供了参考。     

基于蚁群优化算法的SAR图像舰船检测研究

边缘检测作为提取图像边缘的重要方法在舰船检测中占有重要位置。采用蚁群优化算法通过调整动态阈值进行边缘检测。与传统边缘检测算子和小波变换算法对比采用蚁群优化算法进行舰船检测大大的减少了计算时间和代价,同时有效地提取了SAR图像的舰船目标和结构信息,保证了检测结果的准确性。蚁群优化算法在处理图像边缘检测等离散优化问题上具有很大的优越性,在图像处理中具有广阔的应用前景。     

基于 Hough 变换及可信度的车牌旋转角度检测

车牌角度矫正是汽车牌照识别的一个重要步骤。采用Hough变换法检测车牌的倾斜角度。首先对汽车牌照图像预处理,再提取车牌上下边框的边缘信息,利用Hough变换对提取的边缘信息进行变换,从而获得车牌上下边框的拟合直线及其倾斜角度,并引入可信度,以度量检测结果的优劣,最终获得较精确的汽车牌照的倾斜角度。实验结果表明,该法抗干扰能力强,检测精度高。     

被动测距系统汽车目标提取算法研究

研究了以高速公路为背景的被动测距系统中汽车目标提取算法.该算法在采集图片中检测路面边缘，根据道路区域在图片中呈三角形的特点，提出一种新的边缘检测模板.此模板突出图片中倾斜边缘的特点，抑制垂直和水平边缘.边缘提取后利用Hough变换检测车道边缘并判断测距系统所在的车道，缩小检测区域，并在该车道内分割提取出目标汽车.解决了同一车道内存在两辆或更多车辆时，区分目标汽车与无关汽车的问题.     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法.该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测,处理的过程中考虑到了边缘的方向信息,从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘.最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息,在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子,减小了计算的冗余度.实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取,精度较高.     

手机镜片D形缺口检测方法

针对传统的人工对位法检测手机镜片D形缺口精度低和效率低的问题,提出了一种基于图像处理技术的手机镜片D形缺口检测方法。对CCD采集的图像进行双边滤波提高图像信噪比,达到保边去噪的目的。采用FCD检测圆算法快速定位镜片位置,提取镜片边缘像素点,通过局部拟合定位缺口范围并计算缺口信息。在图像分辨率为1280×960的情况下,平均每帧图像检测时间为0.16s,检测准确度在95%以上,检测精密度小于5%,在工业手机镜片缺口领域具有重要应用价值。     

一种基于Sobel算子的彩色图像边缘检测新算法

在研究灰度图像边缘检测方法的基础上,针对彩色图像的特点,提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,并用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,得到的结果图像边缘比较模糊,而本文提出的改进算法,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声,将Sobel算子边缘检测算法从灰度图像很好地移植到了彩色图像。     

基于特征图像方法的运动物体检测

在传统特征图像方法基础上,提出一种基于分块边缘特征图像的运动物体检测算法.该算法对背景图和叠加图进行分块处理,分别提取出背景图与叠加图的最大特征向量,求得背景图与叠加图的各块投影系数,进行运动物体的匹配检测.在实际处理时,采用了canny算子获取边缘图的方法来进行检测,以消除光照等外界干扰对检测的影响.     

改进的基于形态学梯度法的车辆图像边缘检测方法

在分析和比较用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法和多级形态学运算合成法的基础上,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,并与其它形态学边缘检测方法进行了比较,证明该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

基于自动选取阈值的梯度法实现图像边缘检测

边缘检测是图像处理的一个重要环节,提出的自动选取阈值的梯度法是应用于图像处理的一种边缘检测方法,基于图像边缘的梯度,自动选取阈值实现对图像的边缘检测,实践证明,该方法对图像的处理效果优于传统的边缘检测方法。     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合。最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像。实验结果表明:该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘。     

基于视觉自适应闯值的灰度图像边缘检测算法

提出了一种灰度图像的边缘检测算法。该算法利用基于视觉模型的阈值选择策略来选择灰度图中有可能处在边缘上的像素点，然后根据边缘上各点的分布关系提取图像边缘，去除噪音。     

基于VC2005的几种图像边缘检测算法实现与比较

利用VC2005编程工具,给出了多种经典的图像边缘检测微分算法的实现方法和处理结果,通过对结果进行分析比较,给出了这些算法的优缺点.