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...     

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。     

基于亚象素图象处理游标刻度读取算法

本文提出一种基于亚象素图象处理方法的游标刻度计算机读取算法，该算法使用二次曲线拟合的图像亚像素边缘定位算法，在不影响精度的情况下大大降低了对图象采集装置的要求，可使使游标自动检定设备的成本大幅度降低。     

高分辨率PCB图像亚像素边缘检测算法

针对高分辨率工业印刷电路板PCB图像的直方图和边缘特征进行了统计分析,提出了一种基于直方图统计的双门限选择方法进行像素级边缘定位,然后根据亚像素原理把像素级边缘校正到亚像素精度的快速亚像素边缘检测算法。与插值、空间矩以及曲面拟合等传统亚像素边缘检测算法的对比实验结果表明,本文算法在检测精度上达到0.066个像素,满足检测精度的要求,并在计算速度上具有较大优势。     

高精度线路板夹角测量算法

结合SUSAN算子,OFMM算子与奇异点去除方法,提出了一种高精度线路板(PCB)夹角测量算法。该算法首先利用SUSAN算子检测出所有可能的边缘点;然后选定区域获取被测夹角的边缘目标点,利用最小二乘拟合法去除奇异的边缘点后,进行亚像素定位;最后对被测量夹角的亚像素边缘点进行直线拟合,利用直线方程计算出夹角。通过对真实线路板图像的测量,实验结果证明了该算法的有效性。该方法已应用于自制的光学自动测量仪,取得较好的效果。     

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.     

改进Prewitt算子圆锥面边缘高精度检测算法

圆锥面量规直径的检测是汽车发动机气门检测中重要的尺寸测量,是气门各项长度尺寸检测的基准线。针对Prewitt算子在边缘检测上存在的速度慢、稳定性差以及在高精度（精度在u级）测量中准确度低等问题,提出了一种改进的斜向边缘直径检测算法。对图像进行中值滤波,对目标区域边缘进行粗略定位以确定第二次边缘检测的方向。在确定的检测方向上,应用二次曲线拟合算法得出精确的亚像素边缘信息,将测得的左右边缘坐标差乘上像素当量并进行误差补偿,得到精确的直径值,寻找量规直径位置。实验结果表明,算法与已有算法相比,准确性提高1倍,稳定性与运算速度有较大提高。     

基于滑动边缘点的高斯拟合亚像素定位算法

为满足机器视觉装配过程中对加速度计零部件的精确定位要求,提出一种改进的高斯拟合亚像素边缘定位算法。该算法首先在粗定位边缘点梯度方向选取一系列邻近点。然后以粗定位边缘点为当前边缘点,选取拟合点进行曲线拟合。最后,根据曲线拟合质量动态滑动当前边缘点,重新选取拟合点并进行曲线拟合,通过滑动当前边缘点来搜索亚像素边缘点位置。仿真实验表明,在处理经过平滑加噪后的理想圆时,其定位精度优于0.012个像素。实际应用与模拟实验表明,该算法能够修正图像因粗定位不准而带来的亚像素定位误差,获得离粗定位边缘点最近的亚像素边缘点位置。与先验算法相比,改进算法具有更高的精度和实用性。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

基于二维小波亚像素图像处理的螺纹尺寸测量

针对传统微分算子图像处理方法的不足,提出一种基于二维小波降噪的亚像素图像处理方法。首先对获取的图像进行灰度值处理,通过二维小波变换消除图像噪声、重构图像、边缘检测,得到螺纹像素级的边缘图像及灰度二维矩阵。然后采用最小二乘算法拟合,得到亚像素级精度图像直线和中心标定位置及矩阵,计算螺纹大、小径尺寸,解决人工测量和传统图像处理算法精度不足的问题。最后,设计螺纹尺寸测量系统,实现尺寸测量的可视化和应用化,满足测量精度要求。     

亚像素边缘检测算法在刀具参数检测中的应用

传统边缘检测算法定位精度低、效率低并且对噪声比较敏感,已经不能满足工业生产的需求.基于此,本文提出了基于拟合的亚像素边缘检测算法--五次多项式拟合亚像素边缘检测算法.该算法首先在待测边缘附近取一系列的点,求得这些点的灰度值,通过五次多项式曲线对灰度曲线进行拟合,求得五次多项式的二阶导数为零点即为亚像素位置.并对五次多项...     

基于三次样条插值的亚象素边缘检测算法

文章将灰阶Sobel算子、中值滤波、三次样条插值和边缘细化算法相结合而提出的一种新图像边缘检测算法,该算法在实际应用中具有较好的边缘检测效果,不但能使目标的边缘连续、光滑,而且其几何形状和大小与实际目标更接近,有效地解决了模糊图像边缘检测的问题,并使得边缘定位的精度提高到亚象素级。     

基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究

针对显微视场下微小型零件边缘检测精度要求高的问题,设计了一套微小型零件实时检测系统,给出了系统总体设计,完成了图像实时传输和处理;提出一种微小型零件亚像素级边缘检测算法：采用非正交二次B样条小波变换得到微小型零件的像素级边缘,利用Zernike矩算法的矩不变性对像素级边缘进行亚像素级精确定位,给出了算法原理,分析了像素级和亚像素级的边缘检测结果。实验数据表明：该系统检测零件尺寸可以达到0.01~10 mm,检测精度可以达到0.01%~0.1%,可准确识别出微小型零件的边缘,将检测精度提高到亚像素级,能够满足显微视场下微小型零件检测需要。     

An Adaptive Two-Stage Edge Detection Scheme for Digital Color Images

An adaptive two-stage edge detection scheme for digital color images is proposed in this paper. In the first stage of this scheme, each three-dimensional color image is reduced to a one-dimensional gray-level image using the moment-preserving thresholding technique. Then, a new edge detection technique based on the block truncation coding scheme is introduced to detect the edge boundary in the second stage. The edge detection process makes use of the bit plane information of each BTC-encoded block to detect the edge boundary. The experimental results show that the performance of the detected edge image of the proposed scheme is as good as in Yang's scheme and in the Sobel operator. However, the computational cost consumed by the proposed scheme is less than that of Yang's scheme. In addition, the proposed scheme provides an adaptive edge quality decision mechanism. This mechanism can provide different edge images to meet various applications and the subjective evaluation. Moreover, this scheme locates the edge boundaries to the sub-pixel accuracy, which is an advantage to applications such as data hiding and image watermarking.     

结合边缘信息的多尺度MRF图像分割

针对采用多尺度马尔可夫随机场分割图像后还存在误分类的特点，提出了结合边缘信息进一步减少误分类，并设计了一种基于平稳小波变换、两个相邻尺度相乘的边缘提取算法。分析和实验结果表明，该边缘提取算法达到了既能提取出较完整、真实的边缘，又较好地抑制噪声，计算量少的要求。在分割算法中结合提取出的边缘信息，使图像在均匀区域中的误分类大大减少，得到了更好的分割结果，而增加的计算量只是由边缘提取带来的．该边缘提取算法和结合边缘的图像分割算法更适合于强的噪声图像。     

手指静脉图像鲁棒边缘检测算法*

手指静脉识别技术已成为研究热点, 为定位用于识别的静脉区域, 首先需要对手指边缘进行检测. 对于低质量手指静脉图像, 经典边缘检测算法检测效果不理想. 为此, 提出一种新的可应用于低质量手指静脉图像的鲁棒边缘检测算法, 主要分为三个步骤：首先, 寻找手指内部分界线, 将图像分为上下两个部分;其次, 利用上下两个水平边缘检测模板, 分别检测手指的上下边缘;最后, 检测边缘中的错误片段, 并利用插值、拟合、填补等技术进行修复.实验结果表明该算法具有检测准确率高, 鲁棒性强的特点.     

高斯拟合亚像素边缘检测算法

针对传统边缘检测算法的定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出基于函数曲线拟合的亚像素边缘检测算法——梯度方向高斯曲线拟合亚像素定位算法。该方法首先在边缘附近选取一系列点,求得这些点的灰度值,进而求得这些点的梯度值,然后运用高斯曲线来对这些点的梯度值进行拟合,最后通过拟合曲线求得高斯曲线的对称轴位置即为亚像素位置。实验表明该算法能够很好地实现亚像素定位,通过与其他两种亚像素定位算法的比较,得出该算法运行时间较短,效率较高。     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.