火箭弹离轨参数测量中的图像处理方法

根据高速摄像系统在火箭弹离轨参数测量中的应用,介绍了火箭弹离轨参数测量原理,提出了帧相减、相关滤波定位、轴线自动提取等多种图像处理方法,并将这些方法应用于工程实际.实践表明,在利用帧相减和边缘跟踪技术进行粗定位的基础上,采用相关滤波技术在小区域进行定位可以减少计算量,使定位精度达到0.2个像元,而在轴线自动提取中,用灰度图像形态学边缘检测方法,可使姿态角测量精度优于0.5°.     

畸变车牌定位与矫正方法研究

算法实现了对畸变车牌的准确定位、矫正并完成分割、识别,结合形态学对HSV模型定位方法进行改进,提升车牌区域粗定位准确性,之后由定位子算法实现对车牌粗定位结果的精确定位。Hough变换获取定位后车牌图像端点信息,以此利用数学方法重构、矫正车牌图像,从而对车牌进行分割与识别。实验证明,本算法对畸变车牌图像矫正效果显著,对提高车牌识别准确率具有重要意义。     

基于数学形态学的货车车号定位算法

货车车号自动识别系统主要包括车号区域定位、字符分割和字符识别三个环节。车号区域定位是货车车号识别系统的关键步骤,车号区域定位的好坏将直接影响车号识别的效果。本文提出了一种基于形态学基本运算和连通域的定位方法,该方法能有效地消除背景,实现车号准确定位。实验证明这种算法具有定位准确率高、适应性强的特点,符合实时性的需要。     

基于机器视觉的轮毂轴承缺陷检测方法研究

本文针对人工检测轮毂轴承缺陷效率低、人为因素影响大的问题,提出了一种基于机器视觉的轮毂轴承缺陷检测的方法。首先,对采集到的轮毂轴承的图片进行预处理,对预处理后的图像进行匹配,实现对目标与缺陷区域的快速粗定位;然后采用基于区域灰度值的图像分割和基于区域形态学的最小二乘法进行缺陷提取。实验表明,采用本方法提取的轮毂轴承缺陷与实际的缺陷图像相似度高,验证了该方法的有效性。     

基于小范围搜索的虹膜定位方法

提出一种提高虹膜定位速度的方法.虹膜定位分为内定位和外定位2个方面:在内定位方面,首先建立一种基于形态学腐蚀、膨胀的去噪方法,有效地抑制了眼睫毛的干扰,提高了采用灰度投影法进行瞳孔中心粗定位的精度,缩小了精定位的搜索范围.然后使用sobel算子获取边缘图像,并利用粗定位数据和实际经验值设计了有效去除边缘噪声的方法.最后运用本文提出的基于"小范围搜索"的方法对虹膜内边缘进行精定位;在外定位方面,利用虹膜内边缘定位数据及虹膜库的先验知识,在有效去噪的基础上,仍可采用小范围搜索的方法定位虹膜外边缘.实验结果表明,本文提出的虹膜定位算法可快速准确地定位出虹膜内外边缘,减少了Hough算法及一些现行算法搜索的盲目性,且具有一定的抗干扰能力.     

基于傅里叶变换的数字仪表字轮定位方法

机械式数字仪表的计算机自动抄表在工业和控制领域得到了广泛应用,而仪表图像中字轮的定位是数字仪表自动抄表系统的关键技术。目前,影响机械式数字仪表的字轮定位的问题主要有:表盘图像的背景复杂、类似字轮的干扰信息较多、所采集图像带有随机角度的倾斜。针对以上问题,文中提出了一种基于傅里叶变换的字轮定位方法。该方法首先采用边缘检测和数学形态学处理方法进行有效区域筛选,再利用基于快速傅里叶变换的倾斜校正方法进行表盘倾斜校正,然后采用水平和垂直积分投影法提取字轮区域,最后根据字轮在表盘中的位置特征判断倾斜校正过程中可能出现的图像倒置现象,并进行校正。该方法定位准确、计算简单,有效缩短了系统运行时间,对机械式数字仪表自动读数系统的实时性发展有重要意义。     

基于数学形态学的车牌定位算法

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节，直接影响车牌识别的准确率。利用Sobel算子对汽车图像进行边缘检测，并运用数学形态学的膨胀、区域填充以及腐蚀对二值图像进行处理，可以得到几个车牌候选区，然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值进行综合的分析方式，能准确定位车牌区域。实验结果表明，车牌定位准确率在95％以上，定位时间为0．15s，并适用于不同环境。     

人脸图像定位算法

提出基于积分投影法辅以人的面部所遵循的比例关系原理的脸部特征定位算法.该算法对具有小角度平面旋转和佩戴浅色眼镜的人脸图像同样适用.文中先通过垂直投影得到人脸的左右边界,再根据水平投影得到人脸额头的粗位置,并结合人脸的长宽比例的先验知识粗定位人脸矩形区域,最后标准化人脸图像.     

基于改进形态学梯度和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷耦合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进形态学梯度和Zernike矩算法的图像亚像素边缘检测新方法.基于CCD图像灰度和空间结构信息特点,该算法先利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向;然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,实现图像的亚像素边缘检测.仿真图像和实际图像的边缘定位实验结果表明,与Zernike矩、LOG-Zernike矩及Sobel-Zernike矩算法相比,该方法具有更好的定位精度与抗噪性,且检测速度更快.     

自动插件机元件管脚视觉检测算法的研究

针对自动插件机的应用需求,提出一种元件管脚视觉检测算法,可对管脚完整度及成型跨距进行检测。首先,对图像进行二值化处理,用连通区域面积特征及最小包围圆对管脚粗定位;其次,通过形态学处理构建ROI,运用Canny检测算子对目标边缘进行像素级定位,之后再根据曲线拟合原理对目标边缘进行亚像素级定位;最后,用权重函数将目标边缘进行圆拟合,获得管脚的精确位置信息。实验结果表明算法具有较高的稳定性,且算法耗时少,能满足自动机插件机的实际应用要求。     

基于HSI颜色模型的汽车牌照定位方法

汽车牌照定位是公认的较难解决的图像分割问题.本文基于HSI颜色模型给出了汽车牌照定位的新方法:首先对图像进行倾斜校正处理.然后将图像转换到HSI颜色空间,对该模型的H分量和S分量进行过滤获得二值化的汽车牌照图像,再通过孔洞检测去除未含有孔洞的连通域.并填充孔洞.运用数学形态学方法对二值图像处理,最后根据车牌照特征定位出车牌照区域.试验证明该方法达到了很好的定位效果.     

列车滚子轴承表面缺陷机器视觉检测方法研究

针对列车滚子轴承内圈外表面缺陷人工检测方法的不足,提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法,通过对缺陷图像的处理和分析,快速、准确地实现了轴承表面缺陷的分类识别.这里使用工业内窥镜进行轴承图像的获取,通过对图像的灰度直方图分析,判断其是否为缺陷轴承;对缺陷图像分别进行二值化处理、形态学滤波和图像标记,以准确获得图像的缺...     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

高速在线PCB焊接质量检测系统

研究了线路板检测系统的工作原理,并分别进行了硬件结构和软件系统设计。所设计的硬件系统主要由光学成像模块、图像采集模块、电机控制模块构成。在PCB板图像处理过程中,提出一种灰度投影粗定位和Hough变换相结合的方法,实现PCB的快速定位。实验结果表明,该系统可以在线快速地检测PCB板的焊接质量。     

应用迭代圆环像素率法实现快速虹膜定位

针对虹膜定位易受噪声影响、速度慢、自适应性差等问题,提出了基于迭代圆环像素率法的快速虹膜定位算法。提出的定位算法包括切割虹膜图像、Hough圆检测粗定位、微积分算子精定位3个部分,从切割虹膜图像、图像抽样、迭代圆环像素率法、快速Hough圆检测以及分层定位思想5方面提高算法的速度。提出了缩小半径范围的迭代圆环像素率法以及消除瞳孔光斑的形态学方法,瞳孔分割阈值以及小范围的圆心、半径候选集等参数都是通过计算得到,自适应性好。使用4个虹膜数据库进行实验,并与相近算法进行了对比。实验结果表明,该算法的定位准确率为97.75%～99.07%,定位时间为52.847～158.502 ms,是一种鲁棒、快速、自适应的虹膜定位算法。     

基于形态学算法分割铁谱图像研究

在铁谱图像分析与研究中,为实现对铁谱图像的准确性与自动快速分割,首先将二值化图像进行边缘干扰去除并用形态学重构滤除明暗区域,然后采用形态学膨胀与腐蚀消除目标区域内细小孔洞,最后基于形态学分水岭方法实现自动探测目标区域并分割粘连重叠磨粒,大大提高了铁谱图像分割精度,另外由于使用形态学方法处理图像,加快了图像处理的速度,使...     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

基于数学形态学的图像分割研究及应用

给出了一种基于图像灰度分布统计特征期望值为阈值的二值化方法．并在此基础上运用数学形态学方法进行图像目标定位分割。应用于有噪声的车牌图像二值化和分割、实验表明本文提出的二值化算法的计算复杂度．执行时间、二值化效果以及适用范围等方面均有较佳表现．形态学分割算法定位效果好、分割精度高。     

基于数学形态学和MATLAB的车道线边缘检测方法

针对道路图像中的车道线边缘检测问题,提出了利用数学形态学和MATLAB进行车道线边缘检测,讨论了对其中出现的灰度图像转化、图像预处理、二值化图像、边缘检测等问题进行处理的关键方法,给出了基于数学形态学和MATLAB的车道线边缘检测方法。实验结果有效地显示和验证了此方法的高效性。     

基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法

提出了一种基于直方图估计和形状分析的沥青路面裂缝识别算法,该算法首先将1024×1024像素大小的路面裂缝图像分为256个64×64像素大小的子块,然后采用直方图估计的方法获得每个子块图像原始直方图的混合高斯拟合函数,两个高斯函数的交叉点即是每个子块图像的最优分割阈值。利用该阈值对整幅图像进行二值化后,在两种尺度条件下采用形状分析方法对子块二值图像进行快速分类和"野点"删除,最终实现了裂缝区域的精确定位。试验结果表明:本文提出的阈值分割方法应用于裂缝图像分割,其性能要优于极小误差法、Ostu阈值法、最大熵法等经典算法;采用形状分析对分割后二值化图像进行后续处理,可实现裂缝区域的快速、准确定位。