基于兴趣点的碳纤维直径自动测量方法

提出一种通过在碳纤维上选取一个兴趣点实现碳纤维直径自动提取的快速方法;该方法首先通过对图像采集卡获取的图像进行中值滤波,自适应二值化和边界跟踪提取出兴趣点区域的碳纤维边界像素集合,然后通过缩小边界像素集合区域范围的方法,把边界像素分成两个独立的边界线,最后求出这两条边界线相对于兴趣点的最小距离,就是兴趣点处碳纤维的直径;利用此方法可以快速地实现纤维直径的自动的提取,节省了纤维测量的时间,减轻了测量人员的工作强度.     

基于区域生长重心的大型多阵列圆标定板基准点的提取技术

针对视觉测量在轨道交通隧道大范围轮廓测量上的问题,研究设计一种大型多阵列圆标定板进行系统标定工作,提出区域生长重心法实现对标定图像上基准点的提取。即将区域生长法和灰度重心法相结合,通过粗定位寻找每个基准圆的种子点,考虑种子点像素的4邻域像素进行区域生长,然后利用灰度重心法提取生长区域的重心作为基准点。将非线性变化的基准点替代线性提取的基准圆的种子点,消除了图像畸变的影响,保证了特征检测过程的可靠性和鲁棒性,达到对于多阵列圆大型标定板基准点的提取。通过搭载鱼眼镜头拍摄6m的模拟隧道横断面轮廓,进行轮廓测量与还原。实验表明该方法提取的基准点像素坐标误差可达到2pixel以内,系统测量精度能够达到±5mm以内,完全满足轨道交通隧道横断面轮廓测量误差标准。     

基于像素分割的亚像素圆模板算法

为提高旋转图像的质量和性能,提出了一种亚像素圆模板算法。在假设图像是连续的前提下进行逆向旋转变换;通过像素网格状分割选取亚像素圆模板的圆心;用亚像素圆模板（直径等于像素边长）进行离散化。邻域像素被圆模板覆盖的面积与圆面积的比值Rs,相应像素的颜色值Cs,旋转后像素的颜色值等于Rs和Cs的卷积。实验表明该算法图像旋转效果好于最近邻点插值和高斯模板算法,连续性接近双线性插值,计算性能明显高于双线性插值和高斯模板。     

基于双目视觉的板材平面测量研究

针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统;通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型;为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法;采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果;实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。     

图像处理技术在车铣刀参数测量中的研究与应用*

为了实现车刀和铣刀参数自动视觉检测,阐述了刀具图像轮廓特征提取方法及其在刀具参数测量中的应用。利用M atlab软件对刀具图像进行了灰度化、滤波、二值化、亚像素边缘检测、特征提取、角点检测等技术处理。对刀具轮廓特征点进行提取,采用了最小二乘法对刀具的轮廓进行拟合,得出相关的直线方程。根据直线间的位置关系,确定了刀具轮廓的直径,角度等相关参数。测量结果表明,较传统的测量方法相比,这种方法提高了刀具参数的测量精度,为刀具检测仪在线自动化测量奠定理论基础。     

基于机器视觉转子冲片亚像素精度尺寸测量研究

针对传统冲压件人工尺寸测量效率低、精度难以保证等问题,提出一种基于机器视觉的转子冲片亚像素精度尺寸测量方法。该方法采用先将采集的冲片图像灰度化再应用中值滤波来降低噪声干扰的图像预处理方法;通过Canny算子与Otsu方法相结合实现自适应阈值边缘检测,再利用改进的Zernike矩方法进行亚像素定位,获取亚像素级坐标;然后设计轮廓分割算法,主要提取内外圆亚像素轮廓,同时设置感兴趣区域并基于K-Means聚类算法分割出骨架线段轮廓,最后使用最小二乘拟合法求解出转子冲片内外圆直径和骨架间距尺寸。实验结果表明,该方法平均测量精度可以达到0.01mm,测量精度高、速度较快,具有较高的实用价值。     

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。     

基于夹角的直线检测算法

为了能有效解决Hough变换计算量大、处理速度慢等问题,提出了一种基于夹角的直线提取算法.该算法直接在图像空间提取直线,通过判断图像中任意三点形成的直线夹角,获得一条可能的直线,然后再在数据空间中进一步判定这条直线的真实性.实验证明,该算法具有较高的直线检出率、检测精度和运行速度,与具有类似检出率的算法相比虚假直线数较少,综合性能具有优势.     

细粒度亚像素圆模板算法

旋转图像的质量和性能是需要权衡的一个问题,提出一种细粒度亚像素圆模板算法.通过像素网格状5x5分割选取圆模板的圆心.邻域像素被圆模板覆盖的面积与圆面积的比值Rs,相应像素的颜色值Cs,旋转后像素的颜色值等于Rs和Cs的卷积.实验表明该算法图像旋转质量好于最近邻点插值和高斯模板算法,清晰度和连续性接近双线性插值,计算性能明显优于双线性插值.     

利用提取边缘线的方法定位条形码

为解决基于图像处理方式识别条形码的问题,提出了利用图像边缘线来有效且快速定位条形码的方法。该方法首先用大津法对原始灰度图像获得一个阈值,并对图像中灰度小于此阈值的像素进行隔行隔列处理,提取边缘线。然后将图像分割成大小相等的水平条,依据质心的位置和水平条中边缘点的数量分布确定起始条。通过已知的离散直线中小阶梯最下端的边缘点来拟合直线,并得到直线倾斜角度。仿真实验比较了Sobel算子边缘检测方法和该方法提取边缘线,以及用检测直线的Hough变换方法和该方法进行直线拟合的处理效果和运行时间,结果表明了所提出算法的有效性、快速性和可靠性。     

增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式

目的 针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）算法对图像光照、旋转变化鲁棒性较差,且存在特征维度过大的问题,提出了一种可融合多种局部纹理结构信息的有效特征——增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式。方法 首先,对图像各像素点的邻域像素点灰度值进行二值量化得到二值编码序列,并不断旋转二值序列得到以不同邻域点作为编码起始点对应的LBP值;然后,分别利用极大、极小LBP值对应的邻域起始编码点和中心像素点确定两个方向矢量,并沿这两个方向矢量在两个不同尺度图像上选取上下文共生点;其次,利用扩展局部二值模式（ELBP）算法的旋转不变均匀描述子来提取上下文共生点对的中心像素灰度级、邻域像素灰度级及径向灰度差异特征间的相关性信息;最后,用上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,检测纹理图像类别。结果 通过对Brodatz、Outex （TC10、TC12）、Outex （TC14）、CUReT、KTH-TIPS和UIUC纹理库的分类实验,改进算法的识别率比原始的PRICoLBP算法识别率分别提高了0.32%、0.57%、5.62%、3.34%、2.1%、4.75%。结论 利用像素点LBP特征极值对应的起始编码序列来选取上下共生点对,并用ELBP算法提取共生点对局部纹理信息,故本文方法能更好描述共生点对间的高阶曲率信息及更多局部纹理信息。在具光照、旋转变化的Outex、CUReT、KTH-TIPS纹理库图像分类实验中,所提方法比原始PRICoLBP算法取得了更高的识别率。实验结果表明,改进算法相比于原始算法能在较低的特征维度下对图像光照、旋转变化具有较好的鲁棒性。     

眼前节组织OCT图像边缘检测及特征角点提取

提出了一种适用于眼前节组织OCT图像的边缘检测算法。该算法在单尺度下用多个结构元素进行边缘检测,根据边缘图像灰阶值的差异性,采用动态自适应权重进行像素点融合;再利用连通域的方法抹去面积小的干扰区域,最终得到多结构元素单尺度边缘检测图像,并在其上通过象限区间有效地提取出了角膜特征角点。仿真结果表明边缘特征明显,较以往边缘检测算法有效避免了OCT图像边缘结果的突变像素点的出现,抹去了干扰区域。因此,提出的特征角点具有较高的准确性。     

基于最大目标函数的医学图像边缘检测

鉴于医学图像特点和传统算法的缺点,提出一种新的医学图像边缘检测算法,该算法通过考察3×3模板的理想边缘结构特征,将模板像素沿边缘方向分为两个集合,通过距离度量函数构造适当的目标函数,计算四个方向的目标函数值,从而获得最大目标函数值,并与给定的阈值比较,应用非极大抑制方法,判别该象素是否为边缘点,最后进行双阈值连接,可得到单像素边缘图像。仿真结果表明,该算法能够有效检测医学图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确。     

基于特征匹配的单目相机姿态解算

本文采用了一种基于AKAZE特征检测和PnP算法的单目视觉测量方法对相机的相对姿态进行解算,用于快速准确地确定空间中两个目标间的位姿关系.采集合作目标的模板图像,提取附加到合作目标上的4个特征点的像素坐标,利用AKAZE关键点对模板图像和待测图像进行匹配并计算映射矩阵,通过映射矩阵得到4个特征点在待测图像中的像素坐标,然后结合合作目标的尺寸信息求解基于4个共面特征点的PnP问题,解算相机与合作目标的相对位置.实验分析表明该方法计算的实时图像相机位姿与真实结果接近,验证了本文方法的有效性.     

基于极值的椒盐噪声滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保护图像细节,提出一种基于极值的椒盐噪声滤波改进算法.算法首先进行噪声检测,将灰度值为0和255附近的像素点,且不构成5像素或以上直线的点作为噪声点,其余点作为信号点;然后进行噪声滤波,为了保护图像中的边缘、细节或细线,信号点不做任何处理,而对噪声点使用梯度法进行处理.Matlab仿真实验结果表明,新算法不仅能有效滤除椒盐噪声,在保护细节方面也取得了优于传统中值滤波算法的效果.     

改进的圆形标志亚像素级中心检测方法

针对现有亚像素级边缘检测算法过于依赖图像灰度值,且计算邻域不明确等不足,提出一种改进的圆形标志中心亚像素级检测方法。利用双阈值法得到边缘的粗定位点,将坐标轴按粗定位点的梯度方向进行旋转,在新坐标系下通过邻域控制参数S的自适应选择,选取合适的邻域进行边界点的亚像素级定位,利用椭圆拟合确定目标边缘。通过Matlab编程实现算法,并与原算法进行比较,结果显示改进方法的精度较高,可满足摄影测量等光电测量的要求。     

Color image encryption scheme based on the combination of the fisher-yates scrambling algorithm and chaos theory

In order to obtain a more secure and effective image encryption scheme, a color image encryption scheme based on Fisher-Yates scrambling algorithm and chaos theory is proposed. First, the (secure hash algorithm) SHA-384 is used to generate the key by combining the plaintext image and the encrypted time point. Then, three groups of chaotic sequences are obtained by iterating the three-dimensional Chen chaotic system, and three groups of pseudo-random sequences are obtained by processing with the key. The first group of pseudo-random sequences combined with the Fisher’s algorithm for image pixel position scrambling. A new pixel value substitution method is proposed using the second group of sequences to control each pixel value substitution of the image. The last group generated the matrix after pixel substitution was used for diffusion transformation to obtain the final encrypted image. The test results show that the scheme has broad application prospects.

     

高精度图像测量与对准系统的算法研究

In this paper a new high accuracy image measurement and registration system design is proposed, in which edges of image in pixel are detected by improved Canny operator, edge points are recorded by an auto-tracing algorithm, edges in sub-pixel are located by spatial moment-based operator. The object parameters are calculated by means of Least Squares and the accuracy is improved by a proposed algorithm. Finally an automatic detection,recognition and measurement algorithm is proposed. The simulation experiment on a standard circle shows the properties of validity, feasibility about the design and algorithm proposed.     

基于计算机视觉的板类零件曲面测量系统

利用计算机视觉原理，建立了板类零件曲面测量系统，该系统首先根据人眼感知事物原理，采用神经网络来拟合图像坐标与空间坐标的映射关系；然后以光栅投影条纹为特征，用小波变换提取条纹边缘，在此基础上，提出搜索式无监督聚类方法，使带状离散边缘点按边缘实际分布情况分为不同组群，并将各组边缘点分别拟合成连续B样条曲线，同时结合视觉几何不变性，实现了亚象素级的立体精匹配；接着，运用小波分解来讲接图象，融合数据，并由图象坐标与空间坐标的映射关系，求解曲面上点的空间坐标，测量精度可控制在0．5mm/m以内。     

自适应PCNN的形态小波多聚焦图像融合方法

为了解决传统形态小波图像融合方法在重构尺度信号时发生了位置错误和重构细节信号时发生了灰度值下溢的不足,提出一种有效的基于自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）的形态小波多聚焦图像融合方法。通过形态小波对已配准的源图像进行分解;提出一种自适应的PCNN,用分解系数的改进拉普拉斯能量和（SML）作为PCNN对应神经元的反馈输入,用图像的清晰度作为对应神经元的连接强度,经过PCNN点火获得参与融合系数的点火映射图,通过判决选择算子指导系数的融合;经过形态小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像具有良好的视觉效果及较高客观评价指标。