基于改进Canny算子的光纤面板暗影检测

暗影作为光纤面板的缺陷之一,对其成像质量有很大的影响。首先利用最优算子Canny算子实现暗影的检测,然后通过分析其结果,提出了利用小波去噪的方法改进Canny算子。并提出在小波去噪的始末增加对图像取对数、指数的操作,从而同时去除加性噪声和乘性噪声。实现了在VC++开发环境下将改进的小波去噪算法嵌入到Canny算子中,代替其本身内置的高斯滤波器。实验结果表明,改进后Canny算子检测出的暗影边缘结果优于改进前的Canny算子,且避免了手动设置参数,很大程度上降低了程序的复杂性。     

基于梯度算子的边缘检测方法的研究与改进

图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中最重要的技术之一,其算法的优劣影响整个视觉系统的好坏。研究了经典的基于梯度算子的边缘检测方法,并且将Sobel算子与Canny算子进行比较,根据它们各自的优点提出了一种新的算法,新算法既有一定的精度,也满足实时性要求。     

一种改进Canny算子芯片图像边缘检测方法

采用机器视角对芯片表面封装缺陷进行检测对提高芯片生产效率意义重大。该文对传统Canny算法进行详细分析后,根据采集到的芯片图像对比度低、容易受光照不均匀和噪声污染等信息影响的特点,对传统Canny算法进行了改进,提出一种新的芯片图像边缘检测方法。通过迭代双阈值最大类间差法取得最优阈值后,再开始边缘检测。在系统自带图像和采集到的缺陷芯片图像上对2种算法进行了对比实验。结果表明,新方法能去掉冗余信息,可准确提取芯片图像的缺陷轮廓,提高后续检测的准确性。     

一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法研究

针对传统的边缘检测算法在提取齿轮边缘过程中存在的抗噪性较差的问题,对图像边缘检测中算法的抗噪性、边缘检测连续性和细节保留能力进行了研究,在对数学形态学的边缘检测算法进行归纳的基础上,提出了一种基于数学形态学的齿轮边缘检测方法。针对采集到的图片,利用最基本形态学操作组合,对齿轮锯齿边缘和内部圆环部分,分别使用了形态学填充和形态学连通域去噪,然后使用形态学边缘检测算子提取了边缘,最后将两部分边缘边缘相加,得到了最终齿轮边缘检测图;再对采集的齿轮图片加入了椒盐噪声,重复进行了边缘检测试验。研究结果表明:该算法能够检测出较好的齿轮边缘,在抗噪性、边缘检测连续性、细节信息保留等方面都有较大的提高。     

基于图像融合的年轮细胞边缘检测算法研究

提出一种基于图像融合的边缘检测算法。首先对源图像进行小波分解,在不同分解层用小波模极大值法对高频子图像进行边缘检测,用数学形态学对低频子图像进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘检测图像融合在一起。实践结果表明,这种方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法提取高频图像的边缘,采用一定的融合规则将两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波变换法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波变换法。     

基于Canny算子的零配件表面缺陷检测

通过对机器人视觉和零配件生产系统的研究分析,结合机器人视觉系统提出零配件表面缺陷检测方法。利用高斯滤波器、阈值分割、Canny算子等进行图像噪声的去除和边缘检测,并使用图像相减匹配法提取零配件的缺陷特征值,最后将缺陷信息、ECC200二维码和SQL数据库结合,以此解决零配件生产中存在的质量和标识问题。     

基于边缘算子和数学形态学的光纤面板暗影检测

暗影是光纤面板在生产过程中产生的一种疵病,根据光纤面板暗影透过率的梯度变化特征,讨论其对应图像的灰度变化特性,提出了利用经典边缘算子融合数学形态学检测光纤面板暗影的方法。首先采用Canny算子进行暗影边缘的初步检测,然后选择最优的数学形态学方法及结构元素,最后利用闭运算实现暗影边缘连接。实验结果表明,此方法能有效地检测出光纤面板中存在的暗影,检测效果清晰、完整。     

面向大光度变化图像的阈值自适应 Canny 算子

传统 Canny 算子需要手动设定高低阈值,当输入图像光照均匀且均值变化较小时,可以采用预先设定阈值的方式实现,但当输入图像遭遇大光度变化,灰度值均值产生较大波动时,预先设定高低阈值往往无法适应实际工况。提出了一种通过结合图像预处理和自适应阈值来解决 Canny 算子阈值调整困难的方法,克服了大光度变化图像中的阈值设定问题,并将其应用到透视变换过程中,解决了输入图像角度问题。实验结果表明,所提方法能够很好地解决大光度变化的应用场景问题。     

基于自适应滤波的改进Canny算子图像边缘检测

为解决图像的椒盐噪声污染,可以采用滤波算法滤掉椒盐噪声。滤波算法中最常用的是中值滤波算法,其对椒盐噪声几乎没有过滤效果。本文引用自适应中值滤波算法,通过MATLAB实现,应用Canny提出的边缘检测评价的指标对图像做出评价。自适应中值滤波算法对椒盐噪声的过滤效果较好。     

基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理一个重要的环节,为了有效提取目标边缘,提出一种基于canny算法的改进算法,主要从两方面进行的改进,采用中值滤波代替高斯滤波对图像的噪声进行滤除和采用迭代法计算高低双阈值。实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能:在保留边缘信息的同时,很好地抑制了噪声的干扰,可以提高图像边缘检测效果。     

融合小波变换与形态学的车身刮痕边缘检测

针对车身表面外部噪声干扰的影响,导致无法准确提取到车身刮痕边缘有效信息,提出一种融合小波变换和数学形态学的边缘检测方法。首先,为减弱车身刮痕边缘提取过程中受光照等外界噪声干扰影响,对刮痕源图像利用小波模极大值边缘检测方法,消除部分噪声干扰,提高边缘检测定位的准确性;然后,为了优化刮痕边缘的连续性,避免在多尺度小波检测下边缘有效信息的丢失,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法;最后,将小波模极大值与数学形态学两种方法的检测结果进行小波分解,分别得到图像的高频和低频分量。两图像低频分量根据图像能量大小分配权重进行融合,对应的高频分量通过绝对值取大的方式融合,将融合后的高频和低频分量重构,获取最终的刮痕边缘。通过实验分析,该融合方法能保证在去噪的同时,获得更完善清晰的边缘特征信息,效果优于传统边缘检测算法,能为后续刮痕精确定位修复提供理论与技术支持。     

基于Canny算子和FFT的非接触图像振动测量研究

针对接触式振动测量过程中需要接触被测结构且易受外界影响,双目视觉非接触式振动测量过程中操作步骤较复杂的问题,提出了一种基于Canny算子和FFT的非接触图像振动测量方法。首先通过相机采集被测结构的运动图像,并进行了灰度化处理,利用Canny算子提取了图像的边缘特征;然后选取了图像系列像素点,用Matlab软件跟踪提取了其运动信息,进行了FFT分析,得到了该边缘像素点的振动频率,即被测结构的振动频率;最后进行了简支梁正弦激励稳态响应实验与悬臂梁冲击响应测试实验,并将实验结果与加速度传感器测量结果进行了比较。研究结果表明:在10 Hz～35 Hz简支梁正弦激励下测得的振动频率与传感器测量结果相对误差小于1.1%,悬臂梁冲击响应测试下测得的振动频率与传感器测量结果相对误差小于0.7%,该方法具有实际应用的可行性。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制了噪声的影响;最后采用平均方差阈值法选取阈值,从而提高了对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,该改进算法对含噪图像的边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

基于数学形态学的图像边缘提取方法

为了解决传统边缘提取算法边缘定位不精确、抗噪能力差的问题,提出了一种基于数学形态学的边缘提取算法。该算法首先利用了双尺度双结构的数学形态学对目标图像进行滤波降噪处理,以提高目标图像的信噪比,然后利用多尺度多结构的数学形态学对目标图像进行边缘提取。利用该算法在配置了OpenCV的Visual Studio对Lena图像进行仿真处理,并将其处理结果与Canny算法处理结果进行对比。实验结果表明,该算法抗噪性能优异,对含有噪声的图像边缘的提取清晰且流畅、细节丰富。     

强噪声下自适应Canny算子边缘检测

针对传统Canny算子不能有效滤除图像在解码处理和传输过程产生的椒盐噪声、无法保留边缘细节的问题,提出强噪声下Canny算子图像边缘检测算法.依据椒盐噪声的极值性、灰度差值性,将像元点划分为噪声点、疑似噪声点;根据分类之后的像元点自适应地改变滤波器窗口的大小和权值,在降低噪声影响的同时能较好地保留图像细节.引入8个方向...     

基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法

针对枪口烟雾图像的不规则性以及烟雾扩散速度快等特点,传统的边缘检测算法无法高效地提取烟雾边缘轮廓的问题,对烟雾图像采集技术、烟雾图像预处理技术以及烟雾图像边缘检测技术进行了研究,提出了一种改进的二进小波和抗噪形态学融合的边缘检测算法.首先,在 B 样条二进小波基础上,将二进小波消失矩的阶数提高到四阶;其次,选取方向不同的结构元素,得出改进的形态学算子;最后,用小波逆变换重新构造枪口烟雾图像,对其进行锐化处理,输出边缘信息.仿真结果表明,该算法检测出来的枪口烟雾图像边缘定位准确且清晰完整,能有效抑制噪声,在客观方面优于传统的边缘检测算法.     

基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法

为了在噪声环境下尽量多地检测出MRI(magnetic resonance imaging)图像的边缘细节,以满足医学临床诊断的特殊需求,提出一种基于形态学的医学图像自适应边缘检测算法.根据医学磁共振图像噪声的特点构造了一种基于形态学滤波特性的边缘算子,使用多方向结构元素实现了边缘的精确检测,并根据图像的灰度特征自适应地调整各方向结构元素检测结果的权值,最后合理地调整结构元素的尺寸大小.仿真实验结果表明,与经典微分边缘算子及常用形态学算法相比,该算法不仅具有很强的抗噪性能,而且能更有效地提取图像中不同方向的边缘信息.     

基于导向滤波Retinex和自适应Canny的图像边缘检测

机器视觉识别常用金属制品边缘时,表面亮度不均易导致边缘误识别,且传统的边缘检测算法去噪的同时也抑制了大量边缘信息,降低了边缘检测质量.本文提出一种基于导向滤波Retinex和自适应Canny的图像边缘检测算法.该算法采用基于导向滤波的Retinex法得到金属制品图像的反射分量,通过加权分布的自适应伽马校正提升反射分量图...     

基于形态学边缘检测和小波阈值的摩擦副红外图像去噪

针对红外图像通过普通小波阈值去噪不能较好地保留边缘信息的问题,提出了一种数学形态学边缘检测和小波阈值去噪相结合的方法,对摩擦副表面红外图像进行去噪,达到获得较为准确的温度场的目的。红外图像经过小波变换,在高频子带中做数学形态学边缘检测,确定边缘信息的位置,再进行阈值去噪处理。试验结果表明,相比普通小波阈值去噪方法,该方法不仅较好地保留了红外图像的边缘信息,去噪效果明显,而且改善了均方误差和峰值信噪比。该方法意在提高红外图像测温的准确性,为测量和分析摩擦温度场提供更好的技术支持,具有较高的工程应用价值。