基于标准差梯度的模糊边缘检测算法

红外图像的边缘检测是图像处理领域的难题之一。结合红外图像的特点,将最小误差原理推广到模糊域进而应用到红外图像的边缘检测上,提出了一种基于标准差梯度的红外图像模糊边缘检测算法。首先提出了一种基于标准差的梯度算子,将图像中潜在的边缘区域很好地区分出来;而后引入模糊最小误差阈值算法．根据此算法自适应提取了标准差梯度图像中的最优阈值,从而实现了红外图像的目标边缘检测。与传统的基于梯度的红外图像边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该算法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果。     

特种车辆仪表指针提取

提出了一种基于检测和验证相结合的指针综合提取方案,目的是实现特种车辆指针式仪表图像识别的自动识别和自动矫正。该方案优化利用了Hough变换法、极坐标中心投影以及边缘点集合的最小二乘法等算法,使得指针的自动提取无论针对何种品质的图像都非常准确。经验证,采用该方法进行特种车辆仪表指针提取,准确度达到99%以上。     

基于Zernike矩的圆形插针特征点提取算法研究

在电连接器插针缺陷检测系统中,插针图像特征点的获取是检测关键,为了实现插针位置的高精度检测,提出了一种基于Zernike矩的插针特征点定位算法。通过增大Zernike矩的算子模板尺寸,以及优化边缘阶跃模型,提高了亚像素边缘检测算法的精度。将最大熵阈值法应用于Zernike矩边缘检测算法,实现了自动选择最佳阈值,解决了传统算法中手动调节阈值的低效率问题。对提取的亚像素边缘点进行拟合获得椭圆目标中心,实现了插针的位置特征点提取。仿真实验与实际测试结果表明,该算法能够实现图像边缘的亚像素检测和插针特征点的准确定位,算法定位误差小于0.1个像素。     

以仪表结构为先验特征的指针式仪表图像识别

在指针式仪表图像识别方法中,为克服的指针定位易受干扰的问题,文中基于Canny边缘算子和Hough直线检测,提出了一种以表盘半径和指针的旋转中心作为先验特征的指针定位算法。首先以旋转中心为中点,表盘直径为边长,提取正方形的感兴趣区域以减小Canny算子的作用时间;其次将Hough变换后的所有直线与结构特征进行比较,剔除不满足距离和位置条件的干扰直线;最终结合Canny边缘算子特点,分析并修正数值计算的误差。     

二项分布—拉普拉斯边缘检测算子

本文提出了一种用二项分布序列作为滤波模板,并相继进行拉普拉斯运算和零交点检测提取图象边缘的新的边缘检测算法。推导了二项分布——拉普拉斯边缘检测算子及实现卷积运算的快速算法。即使当尺度空间常数n较小时本文提出的算子亦具有较理想的带通特性及高频抑制性能。利用均方误差最小原理对被检测点邻域九点进行平面拟合可以成功地检测零交点,适当选择拟合平面斜率的检测阀值可大大消除噪声并有效地提取出图象边缘。     

序列图像轴对称物体中轴线提取方法

针对轴对称目标三维姿态参数中的偏航角、俯仰角的提取问题,提出了一种自动提取目标中轴线方法.该方法运用自适应Canny算子检测目标边缘,改进的Hough变换获得边缘图像中各条直线边缘的坐标点;通过优化的最小二乘算法将各条直线边缘的坐标点进行拟合获得边缘直线方程;结合序列图像中目标特性,检测出边缘直线中特定的两条平行直线进而获得目标的中轴线方程.实验表明:该方法能够有效地、高精度地提取轴对称目标的中轴线,提取的中轴线平均角度误差为0.022°.     

基于ADSP-BF609的指针式仪表识别系统设计

指针式仪表数字化是通过图像采集与处理技术来读取与识别,能够提高判读准确性和效率,避免主观原因产生的误差。文中提出了一种基于DSP的指针式仪表识别系统的设计方案,采用中值滤波进行图像去噪,Canny算子进行边缘检测,Hough变换进行圆心定位和直线检测等指针仪表识别算法。借助ADI公司提供的集成开发环境CCES对系统的功能和性能进行测试。结果表明,该平台运行稳定,基于DSP的指针图像识别具有较强的准确性和实时性。     

某型飞机仪表符号提取与叠加方法

针对某型飞机仪表符号矢量信号输出图像存在边缘杂乱、字符断裂、难以直接与飞机外景视频画面叠加的缺陷,提出一种飞机仪表符号提取与叠加算法。首先对仪表画面进行预处理提取感兴趣区域,然后提出结合最小交叉熵的局部阈值法进行分割,继而通过断笔连接和去毛刺使分割出的符号边缘光滑,最后将平滑的二值符号与飞机外景叠加。实验结果表明,该算法能很好地保持仪表符号特征信息,有效改善了原始仪表符号的视觉质量,叠加后能还原外景与仪表真实景象,具有较强的实用性。     

基于CCD图像的圆度误差测量的研究

介绍了一种基于CCD图像的圆度误差测量系统,给出了利用数字图像处理技术进行图像采集、预处理、二值化、边缘检测、轮廓提取等,进而对圆度误差进行评定,分析了误差产生的原因.试验证明,用该方法提供圆度误差的评定是可行的,并具有先进性和实用性.     

边缘检测算法在医学超声液性病变图像中的应用

医学超声液性病变图像多见数个无回声区,呈"蜂窝状",边界不清晰,为了清晰地提取医学超声液性病变图像的边缘,进一步为临床诊断提供可靠依据,在此将几种不同的边缘检测算法应用于医学超声液态病变图像中,经实验结果得出,经典的边缘检测算法不能很好地提取图像的边缘,而基于Snake模型的边缘检测算法,人为设定边缘控制点,智能动态调整曲线,获得了很好的边缘提取效果,具有很高的临床应用价值。     

基于图像处理的激光指向误差修正技术方法研究

为了进一步提高卫星激光测距系统中激光指向修正的效率,提出了一种优化的用于激光指向的图像处理算法实现方案。针对实拍的CCD图像,利用拉东变换的方式对图像中的散射光尖点进行精确定位,采用带阈值的质心法提取目标卫星质心,将解算出的光尖点与卫星点的位置偏差转换为望远镜指向的弧度偏差,反馈至激光指向控制系统中,形成了有效的闭环控制。目前,该方案已成功应用于乌鲁木齐气象卫星站内的地基激光定位系统中,实现了在线实时修正激光指向误差,并将指向精度控制在2弧秒以内。     

基于机器视觉的精密钻孔法向检测算法研究

目前在自动化检测领域,机器视觉检测技术开始广泛地应用,这种技术的特征表现为高精度、非接触、适用性强,操作方便。在智能制造需求的促进作用下,很多工业生产中开始应用到机器视觉技术。本文对精密钻孔法向检测进行研究,根据检测要求而选择合适的检测方法。首选用Canny边缘检测算法,但是在实际的应用中这种算子会引入很多非目标轮廓线,而对法向检测产生不良影响。为应对这种缺陷而结合了小波图像分割算法,且据此建立起改进的Canny边缘检测算法。根据实证分析结果表明,在精密钻孔法向检测过程中,这种改进算法可很好地满足应用要求。     

基于边缘增强MSER的模糊检务文本检测

为了可以从模糊检务图像中高效、准确地提取文字信息,本文提出了基于边缘增强的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions, MSER)算法和免疫遗传(immunogenetic algorithm, IGA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的多特征自适应权重融合相结合的方法来提取模糊检务图像中的文本。利用边缘增强的MSER算法对图像文本进行检测,将所检测出的MSER进行合并得到文字候选区域;为了滤除候选区域中的非文本区域,采用特征融合公式对图像的3种特征进行融合,然后采用IGA优化SVM分类器寻找最优参数,最后将候选区域送入训练好的分类器滤除非文本。实验结果表明,相较于其他算法,本文算法有更高的真阳率与更低的假阳率,针对模糊检务图像文字提取具有更高的准确性。     

基于图像法的货车超限检测系统

针对传统货车超限检测方法的不足,研究了图像法在超限检测系统中的应用,指出了判断货车超限方法及依据,分析了超限检测系统中图像处理部分所完成的功能。实验表明：通过合理选择摄像头安装位置,对采集图像进行去噪及边缘检测处理,将所得结果与标准超限体进行比较,可有效判断货车是否超限。     

一种基于局域亮度极大的环栅激光图像边缘检测

针对无衍射激光图像特点,提出了一种由亮环确定图像中心的方法.利用局域亮度最大原理,提取亮环屋脊边缘点;对各个亮环边缘点用最小二乘法拟合圆心,取拟合残差最小的亮环的圆心作为整幅图像中心.该方法运算速度快,对图像无需二值处理,避免了阈值选取不当对图像边缘位置的影响,可以自适应地利用周围像素亮度值来确定图像边缘.该方法已应用到船舶的同轴度检测,获得了很好的结果.     

印刷电路板自动光学检测系统精确校准

采用图像参考比较法进行缺陷识别的PCB自动光学检测系统对取像精度要求严格,利用机器视觉系统,以PCB圆形基准点为基准对系统进行校准。采用Hough变换检测基准点圆心,为了提高检测速度和精度,对输入图像进行了灰度化、直方图均衡化、高斯滤波和边缘检测4步预处理。Matlab仿真结果表明,该方法检测精度达到1个像素,耗时为毫秒级,实时性好。     

回波信号积分法统计光束偏移误差

激光瞄准系统主要存在的瞄准误差是偏移误差和抖动误差,解决好这两种误差可以使光束能够准确瞄准目标物体,并且在传输过程中减少信号的损失.介绍了一种新的光束瞄准技术,该方法建立在光束远场光强的高斯分布和光束抖动的高斯分布基础上,利用回波信号的统计得到视轴的偏差,精度可以达到5μrad,而且不需要目标自身返回瞄准信息,也无须对目标进行扫描,试验成功验证了这种方法的可行性.     

机器学习的光照不均图像边缘检测系统

针对传统图像检测系统检测质量较低,容易出现图像边缘细节模糊的现象,提出基于机器学习的光照不均图像边缘检测系统。构建图像边缘检测系统总体框架,检测系统主要分成图像收集、低级处理、高级处理以及检测结果的后续处理四部分,以该系统框架为基础采用支持向量机模式将正常样本空间内不能被线性分类或者近似性分类的图像,通过非线性映射至高维特征空间,利用回归训练的核函数替代内积运算,即可完成非线性拟合。根据拟合结果将图像内的每个像素点,都作为一个训练样本,使二维图像可以用对应的拉格朗日函数表示,同时也可以表示成核函数线性组合,最后通过零交叉检测法即可完成图像边缘检测。通过实验证明,所提系统能够很好地完成光照不均图像边缘检测,且目标细节清晰。     

基于视觉的微细对接焊缝检测方法

本文将机器视觉和图像处理技术融入到紧密对接焊缝的检测系统中,提出一种采用LED光源照明的焊缝检测方法。第一步采用Canny算法对焊缝进行边缘处理,第二步采用概率Hough变换提取焊缝中心线。实验结果表明,该方法鲁棒性强,可以精确检测出焊缝中心线,达到了期望的检测精度,解决了微细对接焊缝检测问题,结果令人满意。     

基于互相关和改进高斯拟合的光斑中心提取方法

针对差分激光三角法海面溢油油膜厚度测量系统 中光斑图像中心提取的问题,在分析用 于系统标定的陶瓷量块和所测量的石油表面光斑图像特征的基础上,采用互相关与改进型高 斯拟合的算法对光斑中心进行提取。算法首先采用标准高斯图像模板与光斑图像进行互相 关,得到了保留图像特征且光顺的光斑图像;然后,利用上下边沿信息进行高斯计算的改进 型高斯拟合方法进行光斑图像拟合,由拟合得到的高斯图像参数计算出光斑中心坐标。通过 本算法与目前已有的平方加权质心法、高斯拟合法、改进型高斯拟合法和互相关高斯拟合法 对图像光斑中心提取结果的比较与分析,得出互相关和改进高斯拟合相结合的方法在光斑提 取重复性精度,以及使用本算法对陶瓷量块厚度测量精度均好于其它方法,并对石油表 面图像进行了中心提取实验。结果表明,本文算法适合于差分激光三角法海面溢油油膜厚度 测量系统的光斑提取。