一种光斑图像的阈值分割和光斑中心坐标的计算方法

工业测量中经常需要从获取的光斑图像中提取光斑区域．计算光斑中心的坐标。针对光斑图像具有背景区域较暗且面积大,目标（光斑）区域较亮且面积小的特点,提出了一种适用于光斑图像的阈值分割方法．计算单个光斑中心坐标的重心法．以及采用连通区域标记和区域大小排序计算多个光斑中心坐标的方法。与其他闽值分割方法比较后的实验结果表明,所提出的方法可更好地分割光斑图像。与期望的人工选取的闽值最接近．计算得到的光斑中心坐标准确．且运行时间较短。     

采用四象限探测器的光斑中心定位算法

为提高激光发射系统的监测精度,提出了一种基于四象限探测器的光斑中心定位算法,首先采用均匀分布的椭圆模型对光斑进行分析,根据四象限探测器工作原理,通过计算椭圆形光斑在四象限探测器上各对应区域所占面积进而推导光斑中心坐标表达式,然后采用解析几何的方法求取椭圆光斑的长轴与短轴,最后搭建四象限监测系统对算法进行实验验证;结果表明,所提算法能有效提高四象限探测器的光束监测精度,较传统方法精度提高21.3%。     

基于FPGA激光光斑中心定位的设计

针对激光三角法采集光斑图像,设计一种并行计算获得光斑中心坐标的方法;应用计算机软件设计并验证可移植的算法,进而在进行算法硬件移植;通过验证后采用质心方法获得光斑中心坐标,在硬件系统工作过程中,采集图像每一行数据时,就开始计算中心位置,而不需存储整幅图像再遍历获得光斑中心位置,减少在图像处理过程中存储空间的占用,再次运算...     

基于矩和自适应阈值的迭代分割算法研究

基于自适应阈值的图像分割算法具有算法简单、易于实现且计算量小等优点.但对于有较复杂背景的小目标图像,单一运用此方法不能将目标从背景中分割出来.为了解决这个问题,提出了一种基于矩特征、角点特征以及自适应阈值的迭代分割方法.首先利用角点特征和矩特征选择目标区域,进而在该区域内计算自适应阈值,利用迭代的思想克服先前图像分割算法中阈值只选取一次的问题,从而得到较为满意的图像分割效果.仿真结果证明,提出的算法在飞机图像分割方面的优越性.     

光斑跟踪测控系统的研究与实现

基于事件驱动的队列状态机,开发一套光斑跟踪计算机测控系统。在光路末端使用CCD相机完成激光光斑图像采集的基础上,对光斑图像进行边缘检测,利用重心法解算出光斑质心坐标;将光斑质心坐标与理想标定点之间的偏差转化为控制信号,发送至四路电机,驱动光路中两台反射镜动作,实现对标定点的跟踪。实验结果表明,该系统运行可靠,能通过调节边缘检测算法中的高低阈值,适应不同强度的光源,准确解算出光斑质心,完成对标定点的有效快速跟踪。     

回转窑火焰图像阈值分割的应用研究

提出一种基于多区域双阈值的氧化铝火焰图像分割算法.根据专家经验和实际情况定义"火焰区域"和"物料区域",再分别利用迭代阈值法计算对应的区域阈值,最后应用此双阈值对火焰图像进行分割.应用电荷耦合器件(CCD)和数字图像采集卡对某氧化铝厂回转窑火焰图像进行采集,并进行预处理.实验中分别应用单阈值分割法、FCM分割法和所提出的方法进行火焰图像的分割.结果表明:提出的算法基本能达到FCM算法的分割效果,而处理速度则更快,且二者都要比单阈值分割效果要好.     

大口径光学元件面形检测中重叠激光光斑的分离

在大口径光学元件面形检测系统中,激光光斑的检测及后续处理是基础,直接影响面形检测的精度;针对光学元件面形检测中激光光斑重叠的问题,提出了一种激光光斑重叠分离算法;该算法首先用一种减背景与乘法滤波相结合的方法对光斑图像进行预处理,再用两次阈值法分割图像以获取光斑目标,最后采用距离变换、重叠判别及估算圆心相结合来分离重叠的光斑;实验中,对3种重叠类型不同的光斑进行分离,结果表明,算法能有效地分离重叠的激光光斑;目前,该算法通过长时间的实验验证与改进,已成功运用于实际项目中.     

基于图像处理的手持终端光斑检测方法

为完成在现场对智能电能表的用电信息采集,计量现场手持终端得到了快速发展.然而现有手持终端设备激光光斑对位精度和处理速度无法满足使用需求,针对国网公司所使用的手持终端设备,提出一种激光光斑的识别检测方法,可以实现现场手持终端的快速准确定位检测.该方法主要包含图像识别、光斑中心点定位及光斑大小计算3个环节,图像识别通过比较全局阈值算法和局部阈值算法各自的优缺点,最终选择使用Otsu算法对图像进行二值化处理.而光斑中心点定位及大小计算则是在综合考虑光斑识别速率以及准确度后,提出一种定位计算方法.最后通过实例验证,证实该方法能够提升计量现场手持终端检测的准确性和工作效率.     

复杂光照下DPM图像自适应多阈值分割方法研究

复杂工况下,CCD相机采集到的DPM（Direct Part Mark）工业二维码图像受光照影响易出现大片光斑或阴影区域,造成DPM区域的信息遗漏,从而导致识别困难。为此,提出一种基于分段直方图凹度分析的多阈值自适应分割算法。首先在灰度直方图平滑的基础上计算出系列局部峰值,并借此完成直方图分段,再递推计算出每分段区域下凹处的分割阈值。其次通过引入基于阈值点局部区域信息的修正因子,使分割阈值自适应变化而更适用于局部对比度较低的状况。实验结果表明,该方法分割效果优于经典的阈值分割算法,平均运行效率比最快的多阈值分割算法提高17.75倍。经自适应局部阈值分割后,DPM图像复杂光照区域有用信息得以增强,缺失信息得以弥补,为后续的对象识别奠定基础。该方法也可推广于对比度多变的图像增强。     

高压设备放电紫外图像光斑区域特征提取

针对传统的高压电气设备紫外漏电检测方法存在的紫外图像处理算法复杂、精确度低等问题,采用基于高斯函数色彩映射的图像分割算法分割进行图像预处理。通过绝缘子污秽放电实验,拍摄高压故障设备紫外辐射图像,对紫外图像进行图像分割处理。从紫外光斑的二值图像中提取故障设备紫外辐射光斑区域特征,评估高压绝缘设备故障等级。实验过程中,在不...     

多光点位置实时检测系统及其应用

提出了一种多个光点中心位置的实时同步检测系统,该系统可以实时地同时获取多个光点在图像中的位置.以解决现有光点位置检测系统无法同时测量多个光点或无法进行实时检测的问题.该系统采用CCD相机采集带有多个光点的图像,并用现场可编程门阵列(FPGA)实现图像采集的控制,图像分割算法和光点中心位置的计算,从而大大提高了图像处理的速度.实验表明该系统具有较高的精度,速度可以达到实时测量的要求,并且使用硬件资源较少,能够在中低密度的FPGA上实现.最后本文介绍了该系统在基于激光的列车车体姿态检测中的应用.     

Robust adaptive spot segmentation of DNA microarray images

The rapid advancement of DNA chip (microarray) technology has revolutionalized genetic research in bioscience. However, the enormous amount of data produced from a microarray image makes automatic computer analysis indispensable. An important first step in analyzing microarray image is the accurate determination of the DNA spots in the image. We report here a novel spot segmentation method for DNA microarray images. The algorithm makes use of adaptive thresholding and statistical intensity modeling to: (i) generate the grid structure automatically, where each subregion in the grid contains only one spot, and (ii) to segment the spot, if any, within each subregion. The algorithm is fully automatic, robust, and can aid in the high throughput computer analysis of microarray data.     

大口径光学组件面形检测系统关键算法研究

大口径光学组件面形检测系统中,激光光斑的分割、质心提取和背表面光斑的自动剔除算法关系到系统的检测精度。针对系统中多路光斑光强差异比较大的现象,提出了两次分割法,有效定位各光斑区域;通过比较不同质心提取算法的稳定性,选取灰度重心法提取激光光斑质心;采取基于特征的分类技术识别元件前表面反射光斑。实验结果表明,算法能精确稳定地提取光斑质心和有效识别前表面光斑,该方法已商用于光学组件面形检测系统。     

一种SVM与区域生长相结合的图像分割方法

作为一种全局门限处理方法,支持向量机图像分割方法不能完成对图像进行精细分割,其分割结果需要其他分割方法进一步处理。提出一种结合支持向量机和区域生长的交互式分割方法,不仅可有效剔除与感兴趣区域特征类似的非目标区域,而且把为SVM选择训练样本和为区域生长选择种子点两个步骤合二为一,从而提高了图像分割质量和交互式分割方法的自动分割能力。     

基于最大累积剩余熵的红外图像分割

经典阈值化分割方法是常用的图像分割方法之一,但对于低对比度,低信噪比的红外图像分割效果不理想,将累积剩余熵运用于红外图像分割,即寻求使得累积剩余熵最大的灰度值作为分割阈值,实验结果表明:基于最大累积剩余熵的图像分割方法是一种有效的红外图像分割方法,比起经典的阈值分割方法,分割红外图像的效果要好。     

SVM图像分割方法的研究

支持向量机分类方法已应用于图像分割。本文以彩色图像分割为例,通过对支持向量机图像分割方法和基于灰度直方图图像分割方法进行比较研究。研究揭示:支持向量机图像分割方法是一种在SVM图像上的全局门限分割,并能自动获得默认门限值。使用支持向量机图像方法的这一特点,很容易使其它的分割方法与支持向量机方法相结合,产生新的混和方法。     

一种基于融合技术的成捆棒材端面图象的分割方案

针对特定工业现场环境下成捆棒材端面图象的分割问题,提出了一种基于融合技术的图象分割方案.该方案先分别采用阈值化与基于边界的分割方法对图象进行初始分割,然后将所得数据加以关联,并采用遗传算法加以融合与提取.实验结果表明,该方案在不明显增加计算量的同时,使分割质量有了明显提高.     

光纤图像的定位二值化

本文介绍一种用于光纤图像分割的定位二值化方法.本方法根据光纤图像中光纤的位置和大小都固定的特点,首先通过两个方向的倾斜投影确定光纤中心的位置,接着由最小误差法确定是否存在光纤的初判阈值,然后根据光纤的大小选择合适的二值化区域,再在所定区域内进行二值化,从而将图像中所有光纤完整地、正确地分割出来.本方法避免了整体阈值法动态范围小和传统自适应阈值法固定分区所造成的误判.     

一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法

基于二维熵的分割方法是一种常用的阈值分割技术,其基本假设是对象区域和背景区域占据了二维直方图的绝大部分区域,即假设对象区域和背景区域的概率和近似为1。该方法存在的不足是忽略了边界区域的信息对分割结果的影响,鉴于此,提出了一种结合二维熵和模糊熵的图像分割方法,先采用二维熵对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理以弥补忽略边界信息带来的问题。实验结果表明,对于含噪图像,该文方法的分割效果是比较理想的。