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.     

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Zernike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Zernike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.     

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。     

基于小波和Zernike边缘提取

为能在噪声图像中准确地找到边缘的亚像素坐标,提出了一种基于小波多尺度积和改进Zernike算法的边缘亚像素坐标提取方法。首先,用多尺度小波变换处理图像,充分发挥大、小尺度各自的优势,结合多尺度乘积的特性,提取噪声图像的像素级坐标。在此基础上,使用改进的Zernike方法提取亚像素坐标。2组对比试验表明,该方法能准确地提取噪声图像的亚像素边缘坐标,较Zernike算法抗噪能力强,提取的边缘坐标准确度高。     

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。     

一种Sobel黑片图像亚像素边缘检测

提出一种基于Sobel和多项式插值法结合的改进的黑片图像亚像素边缘检测算法.算法在经典Sobel算法的基础上增加了两个方向模板,并使用对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到准确的单像素边缘.在单像素梯度边缘上进行有方向的多项式插值计算得到更精确的亚像素边缘定位.该方法的检测精度高,能够应用于黑片的在线检测.     

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     

Zernike矩算法实现焊缝中心线亚像素检测

提出一种基于Zernike矩的亚像素直线检测方法,实现对航空航天薄壁结构件窄间隙焊缝中心线的快速精确提取。将采集到的焊缝图像进行ROI提取计算,以减小需要图像处理的区域,提高图像处理算法的速度;运用高斯滤波处理对其去噪;经过阈值分割后,采用Zernike矩算子检测提取焊缝图像中的焊缝直线,设定阈值过滤掉干扰点;最后进行亚像素细分计算,得出焊缝中心线的精确定位。实验证明,该方法检测精度更高,抗干扰能力强,对图像中直线的残缺部分以及其它共存的非直线结构不敏感,相对不受图像噪声的影响。     

小波系数过零点的屋脊边缘亚像素检测算法

针对现有亚像素边缘检测算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面问题,提出一种新的基于小波变换系数过零点的屋脊边缘亚像素检测算法,证明了利用该方法对屋脊边缘进行亚像素检测不存在原理误差,且具有较好的抗噪性能和较快的计算速度.仿真实验证实理论的正确性.     

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CCD的轴径检测方法

给出了一种CCD相机标定与亚像素边缘检测相结合的轴径测量方法。该方法在修改了张正友标定方法中的畸变模型的基础上,利用专门设计的夹具夹持标定板进行CCD相机的外部参数标定,有效地保证了被测轴的夹持状态与标定的外部参数一致。使用拟合形式的亚像素边缘检测算法确定轴的两条边缘的位置,同时给出了利用伪直径确定真实轴径的函数关系式。通过与精密量具的测量结果对比,当轴径的基准尺寸在35～75mm时,该方法测量的平均误差为0.02mm。     

基于线阵CCD的在线亚像素边缘测量系统

为了提高精密矫直机测量工件挠度的精度和效率,提出了一种集成FPGA的在线亚像素边缘测量系统。详细介绍了利用线阵CCD对工件挠度进行非接触测量的系统原理和流程,利用CCD图像信号边缘梯度的特性,介绍了一种基于多项式插值且易于集成在FPGA的亚像素边缘检测算法。仿真实验证明,该测量系统重复性误差为0.18个像元,达到了亚像素测量精度。     

基于Zernike矩的抗旋转攻击图像感知哈希算法

以Zernike矩为特征图像感知哈希算法,由于Zernike矩对图像旋转具有不变性,使得算法具备了旋转攻击下的鲁棒性;同时由于Zernike矩是图像的正交表示,能够很好地提取图像的内容,使得算法具有良好的区分性.算法首先将图像归一化,然后提取图像Zernike矩作为特征,经过密钥置乱后,对特征进行量化生成哈希串.算法在...