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面向汽车车架纵梁检测的序列图像快速拼接算法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据汽车车架纵梁检测的实际要求,构建了实时视觉检测的系统装置。提出了一种改进的基于频域的FFT 拼接算法,用于拼接汽车车架纵梁的序列图像。该算法首先在相邻图像的重叠区域选取一块较大的区域,构成一幅新的图像,然后求出两幅图像的互功率谱,经傅立叶反变换后得到一个二维脉冲信号。通过求该脉冲信号的最大值来获得图像的配准参数。然后,提出了一种新的基于Canny算子的加权图像平滑算法用于图像的融合。该算法对于图像的光照变化和噪声等因素具有一定的适应性,而且拼接速度较快,适用于大量有特征序列图像的快速拼接。 相似文献
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一种序列图像的拼接方法 总被引:14,自引:4,他引:10
从立体图像匹配的观点,找出定视点不同观察方向所获取的序列图像的重叠区,在对这些图像进行几何校正后用图像融合的方法进行图像拼接.此方法可用于全维场景的获得及大型物体的观察、测量. 相似文献
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针对医疗器械要求高精度检测的特点,提出了采用图像拼接对器械进行检测的方法,通过Harris算子精确提取图像中的特征点进行图像拼接,不但极大提高了拼接精度以及精密医疗器械的检测精度,而且增加图像分辨力与成像范围。拼接精度是检测精度的保证,基于Harris算子的拼接图像可实现微米级高精度检测。通过该方法进行图像拼接并测量其精度,测试精度与单幅图像相比明显提高,结果完全符合器械检测要求。基于拼接的精密仪器测量是一种提高测量精度的新方法,这方面的研究必将推动机器视觉技术的进一步发展。 相似文献
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数字图像取证技术逐渐成为数字图像处理研究重点,而数字图像被动盲取证技术在不依靠水印等前提条件下可以检测图像来源,实现图像篡改检测,成为研究热点。文章介绍了检测图像篡改中常用的两种方法:基于相机响应函数一致性自动分割的图像拼接检测和基于相机特征不一致性的图像拼接检测。文中对两种方法的性能和算法特点进行了分析,并对该领域的研究发展提出了新思路。 相似文献
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显微图像的一种快速拼接算法 总被引:15,自引:2,他引:15
针对高放大倍数下,在一帧显微图像中无法获取所观测对象全貌的问题。运用基于块匹配的算法进行了多帧图像的自动拼接,并采用多分辨率技术实现了匹配算法的快速实现。拼接结果表明提出的显微图像快速拼接算法的简洁有效性. 相似文献
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针对Shi-Tomasi算法计算量大导致的特征点提取速度慢的问题,利用FAST算法对Shi-Tomasi算法进行加速,提出基于此改进算法的快速图像拼接算法。该算法首先应用FAST算法对整幅图像进行处理,基于筛选点邻域再采用Shi-Tomasi算法获取特征点,接着用NCC法进行特征点匹配,然后用RANSAC法剔除错误匹配并完成图像配准,最后用渐入渐出法进行图像融合。对比实验结果表明,改进算法相对基于ShiTomasi的图像拼接算法速度大幅提升,特征点匹配的正确率有所提高,拼接完成后图像的视觉效果也得到保持。 相似文献
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正电子发射断层扫描成像(PET)技术作为一种非侵入式成像手段,主要应用于检测工业件内部结构、缺陷等静态特征.而进行检测件内部的结构分割、缺陷定位等操作一般需要PET图像的边缘信息作为参考.为了快速提取PET图像的边缘信息,在FPGA上设计了一种基于中值滤波的多方向Sobel快速边缘检测优化算法.实验结果表明,该算法在提... 相似文献
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提出了一种CCD图像的拼接方法,解决了CCD多次移动造成的图像缩放、旋转以及图像间整体亮度存在差异的问题。该方法运用直方图找出重叠区域背景光灰度上的差异,对图像进行灰度补偿,采用相关度最值算法找出重叠区域,对图像进行消旋和缩放还原,然后采用渐进渐出的方法进行图像融合,实现了CCD图像的有效拼接。实验证明了该方法的可行性和实用性。 相似文献
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《机械制造与自动化》2017,(2):177-180
设计了一种在线故障检测系统,以实现对电控设备元器件的在线无损伤检测。采用嵌入式技术和VHDL语言进行了硬件设计与软件开发,通过改进测试向量算法提高了测试的速率和故障覆盖率,实现了系统良好的人机交互和电路故障测试分析功能。该系统通用性强、可靠性高,具有良好的推广运用前景。 相似文献
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小波分析用于机械系统突发信号在线检测 总被引:1,自引:1,他引:0
近年来引起各领域广泛关注的小波分析理论,以其良好的时频局部化功能提供了一种瞬态信号的分析方法,但单纯基于此算法的软件往往缺少对于突发性信号的自适应能力。神经网络则具有良好的自适应性、自组织性及很强的学习功能。本文将此二者结合,以神经网络原理和现代数学小波分析为依据,提出了基于神经网络思想的小波分析;改进原有算法,以自编C程序识别工程技术测量中遇到的突发故障与噪声,并在强噪声环境中机械系统的突发信号实测中获得成功。 相似文献
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圆形结构特征大量存在于工业CT图像中,有效地检测出圆并获得其参数,在图像测量及逆向工程应用中具有重要意义.针对现有存在概率图的圆检测方法计算时间长、占用内存大的缺点,通过事先确定潜在圆心选择范围的方法,将存在概率数值符合设定条件的圆的参数信息存储在链表中,并根据被检测圆的数量确定圆的参数,标识其位置.该方法大大降低了计算量,由于利用链表方式存储数据,降低了内存的开支.实验表明,该方法在计算效率上比现有方法提高了36~178倍. 相似文献