一种新的基于Zernike正交矩亚像素边缘定位的直径测量方法

提出了一种新的基于亚像素边缘定位技术的棒状物体直径测量方法;该方法利用两个CCD摄像头,分别获得两张棒状物体横截面的椭圆特征图像,利用仿射变换将灰度椭圆特征图像变换成圆形特征图像,然后利用亚像素中的Zernike正交矩对边缘进行精确定位,进而分别计算出棒状物体的直径,再将两个测量数据加以平均融合,完成对直径的测量;实验结果表明,与像素级方法相比较,该方法定位精度高,测量误差小,能够达到提高测量精度的目的。     

基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进

介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理, 针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一种改进算法. 推导了7×7 Zernike矩模板系数, 提出一种新的边缘判断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最后, 设计了3组不同的实验. 实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比, 证明了改进算法的优越性.     

Zernike亚像素图像矩边缘检测算子方向角模型研究

基于Zernike图像矩的理想边缘模型,深入研究了方向角模型与亚像素判据间的关系。利用Zernike矩定义及其旋转不变特性,提出一种新的基于4阶方向角的Zernike矩亚像素边缘检测算子。为了提高边缘算子定位速度,首先基于9×9尺寸模板对Zernike图像矩0～4阶正交复数多项式进行了计算,推导出基于4阶方向角的边缘检测算子参数模型。最后将边缘算子应用在理想图像与实际图像上,检测结果表明:相比于传统的Zernike矩算子,基于4阶方向角的边缘检测算子具有更高的检测精度。     

微细特征三维测量系统标定的精确椭圆提取方法

针对目前小微测量系统标定中圆心提取精度低与稳定性差的问题,提出了一种精确的椭圆中心提取算法。利用Zernike正交矩进行亚像素边缘检测,通过矩阵的块分解进行椭圆拟合。根据提取的亚像素边缘数据点,计算出最佳椭圆参数,提取中心。采用张正友的平面标定算法进行了标定实验,结果表明:所提算法精度高、稳定性好、易于实现。     

改进的电缆护套厚度检测方法

图像精密检测精度很大程度上依赖于亚像素边缘检测精度,目前应用较广的是基于Zernike旋转不变矩的边缘检测技术。分析了传统Zernike矩边缘检测不足之处,分别在边缘灰度值函数建模、曲率较大处亚像素定位和实时性能等方面给出改进与创新,进而提出一种改进的基于旋转不变矩亚像素定位算法思想。并用此算法做了电缆护套厚度测试实验。从实验结果看,该算法定位精度有了改进,算法思想可行。     

基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法

随着对图像处理精度要求的不断提高,传统的图像边缘检测算法已经不能完全满足要求,利用Zernike正交矩来检测亚像素边缘的方法能精确定位边缘,而且对噪声不敏感,在实验中取得了良好的效果。     

一种新的亚像素边缘检测误差校正算法

矩方法采用二维理想边缘模型描述亚像素边缘,实际图像在边缘处存在一个渐变的过渡阶段,而二维理想边缘模型不能精确描述边缘,导致原理误差的产生。为此,提出一种采用误差校正表的算法,用于降低二维理想边缘模型引入的原理误差,提高亚像素边缘检测精度。通过方形采样定理模拟生成已知边缘的理想图像,用矩方法检测理想图像的亚像素边缘,构造二维误差校正表。使用查询误差校正表并结合双线性插值求出误差后进行误差校正。以灰度矩和Zernike矩为例进行对比实验,结果表明,该算法亚像素检测精度比校正前提高了一个数量级。校正算法主要计算量是双线性插值,能保持亚像素边缘检测的实时性。     

灰度矩边缘精确定位法的测量应用探讨

针对运用图像处理法进行二维尺寸精密测量的关键问题之一——图像目标边缘精确定位,提出了运用一维灰度矩亚像素边缘定位原理,分别计算若干条扫描线边缘,通过统计计算确定直线边缘的方法;在分析图像目标边缘像素灰度分布的基础上,确定了计算用像素点的选取原则;通过试验验证了这种方法的可行性,即采用一维灰度矩亚像素定位和统计计算方法可以进行精确边缘定位,并实现高精度几何尺寸测量;试验表明文中采用的方法定位精度可以达到小于0．01像素的水平。     

一种利用Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上提高图像测量系统的精度,针对Zernike矩的亚像素边缘检测存在计算量大和边缘定位精度低等不足,提出了一种基于Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法,在提高精度的同时减少了运行时间。实验结果表明,该方法测量精度高、定位精确,具有良好的抗噪性能和处理效率。     

Zernike矩和最小二乘椭圆拟合的亚像素边缘提取

为了提高微操作系统的装配精度,提出了一种新型的亚像素边缘检测和中心定位算法。应用Canny算子提取了微零件在像素级的边缘。应用Zernike矩对微零件进行亚像素级的边缘定位。采用最小二乘椭圆拟合定位微零件的中心位置。实验结果表明,该算法能够实现更高的定位精度和消耗更少的时间。     

基于气门油封的亚像素边缘检测

针对气门油封的尺寸检测问题, 本文提出了一种基于Zernike矩改进算法的亚像素边缘检测方法. 首先, 对比分析了高斯滤波和双边滤波的预处理效果, 结果表明双边滤波在滤波和保留边缘信息方面具有更好的表现. 然后, 采用Canny算子进行边缘粗定位, 并利用自适应的Zernike矩过度模型进行亚像素级定位. 最后, 采用最小二乘拟合圆法获取圆心坐标和半径. 经试验证明, 优化后算法的边缘定位平均误差更小, 精度更加准确.     

机器视觉标定中的亚像素中心定位算法

双目视觉检测系统中,圆形标志的中心定位精度直接影响标定的精度和整体测量的精度。传统算法定位精度较低,不能满足高精度测量的要求。采用Canny算子对标定板图像进行边缘检测,Zernike矩定位亚像素边缘,用最小二乘拟合标志中心。实验表明:该方法对圆形标志中心点提取精确且稳定,中心定位精度优于0.1个像素,系统测量平均误差小于0.02 mm,满足高精度视觉测量要求。     

基于正交Fourier-Mellin矩的改进亚像素边缘检测算法

提出一种改进的亚像素级边缘检测算法,该算法先用像素级边缘检测算子(Canny算子)定位所有可能的边缘点位置,再利用正交Fourier-Mellin矩(OFMM)算子的低径向阶与旋转不变特性在已有像素级边缘位置上进一步定位亚像素级边缘位置。实验表明,同等条件下该算法运算效率较高,不仅具有较高的检测精度(小于0.2 pixel),且算法耗时较短。     

亚像素边缘检测技术的研究

精确确定数字图像边缘的位置,对于图像测量非常重要。同时,图像获取过程中受到各种噪声的影响,必然会引起图像边缘的模糊,因此对图像边缘提取技术的研究一直是一个热门。对几种代表性的亚像素边缘检测技术进行了原理分析和性能比较。介绍了基于曲面拟合的和基于灰度矩的亚像素边缘检测算法。     

Zernike矩结合Sigmoid曲线拟合边缘检测方法

为了改进Zernike矩边缘检测方法对非直线边缘检测精度低的弱点,提出了一种改进的基于Zernike矩方法和Sigmoid拟合法的边缘检测方法。用Zernike矩边缘检测方法检测边缘,然后用Sigmoid拟合方法检测边缘,根据边缘类型对两种方法检测的边缘结果进行加权求和,所得结果为边缘位置。分别利用理想图像和实际工业CT图像进行了实验验证,实验结果表明对非直线边缘的检测,该方法检测精度相对于Zernike矩方法提高了一个数量级。     

基于亚像素边缘定位的排针参数精密测量

为了提高排针参数的检测效率和精度,提出了一种利用亚像素边缘定位对排针进行非接触测量的方法.首先采用LOG算子对图像进行整像素级的边缘粗定位,在抑制噪声的同时,保持图像边缘的完整性.然后采用改进的Zemike矩进行亚像素边缘定位.最后通过最小二乘法拟合离散的边缘点得出排针的精确边缘.实验结果表明,该方法边缘定位精度高,稳...     

基于三级灰度模型空间矩的陶瓷基片尺寸测量

分析了图像边缘二级灰度模型空间矩的亚像素细分算法及其原理误差,建立了更符合实际的图像边缘三级灰度模型,推导出三级灰度模型下任意角度图像边缘的二维空间矩以及边缘的亚像素位置函数。将该算法应用于陶瓷基片的尺寸测量和分类中,测量效果好、分类精度高。该方法在零件尺寸的高精度测量中具有较高的实用价值。     

亚像素边缘定位算法的稳定性分析

针对现有亚像素边缘定位算法定位精度不高的问题,基于计算机模拟和普通物理实验,比较一维灰度矩法、高斯拟合法和二次多项式插值法3种典型亚像素定位算法的边缘定位精度和抗噪能力。实验结果表明,3种算法在信噪比SNR≥40 dB时,边缘定位稳定性较好,边缘定位重复性误差小于0.01个像素。