改进的Hough变换在PCB实时初检中应用

在图像处理和计算机视觉中，Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术．针对传统H0ugh变换算法所需的存储容量大、计算量大、速度慢、效率低，实时应用性差的同题，本论文运用了一种改进的Hough变换方法，分两步来完成目检测同题中的图心定位和半径测定，并通过针对PCB在线检测的具体应用情况加以改进并应用，进一步有效地减少存储容量，提高运行效率。实验证明算法满足PCB在线检测的实时性。     

形态学边缘检测的新算法及其应用

提出了一种基于数学形态学的边缘检测的所算法，该算法具有简便和灵活可编程控制等优点，比原来主算法更国完善，在实际应用中有着很好的前景，并给出了实验结果。     

柱边边缘扫描检出模型的研究

本文建立了两种通用的柱边边缘扫描（白光扫描和激光扫描）检出的理论模型，给出了这两种模型的计算机仿真曲线，分析了影响边缘检出灵敏度的因素，并通过三种边缘检出方法验证了这两种模型的正确性。     

等效电磁流一般和高阶表达式及其在双站散射中的应用

本文根据等效电磁流方法的概念，导出了求解物理光学场，边缘绕射场和总场的等效电磁流的一般表达式，它们可退化到目前已存在的各种等效电磁流公式；并提出了一种最佳的计算物理光学场的等效电磁流公式，根据半平面非均匀性电流的精确表达式，导出了一阶，二阶和三阶等效边缘电磁流的表达式，最后用本文导出的公式计算了菱形板的双站散射截面，计算结果和实验结果吻合良好。     

基于B-样条插值的分数阶模板的应用

数字图像的增强以及边缘检测是数字图像处理中的重要内容。根据B-样条函数插值公式,对图像灰度点像素值进行三次B-样条插值运算,提出了基于三次B-样条插值的分数阶增强模板以及分数阶CRONE边缘检测模板。通过对比实验表明,所设计的模板能根据对图像的需求而改变阶次,在图像增强方面能较好地提升图像边缘并且加强纹理细节,在边缘检测方面有良好的边缘定位能力,优于基于Sobel算子的传统方法。     

基于人眼视觉特性的彩色图像质量评价

图像处理系统的性能优劣的评判往往需要一个合理迅速的图像质量评价算法作为支撑.传统的图像质量评价算法由于没有充分考虑人眼的视觉特性,使得质量评价结果与实际图像的人眼感知质量不符.根据人眼对图像边缘信息非常敏感这一人眼视觉特性,提出一种综合图像边缘和背录相似度的算法(EBS)来评价彩色图像质量,即通过比较失真彩色图像与原始参考图像的边缘以及除边缘之外的背景相似程度最终确定失真图像的质量.应用于由779幅包含五种类型失真的图像质量评价库的实验结果表明,该算法的评价结果相比PSNR,MSSIM,IFC以及基于像素域的VIF等算法与图像的主观评价结果(由DMOS值表示--将背景不同的一组观察者对失真图像的评分进行统计平均后所得到的评价结果)更一致,也即该算法的评价结果更接近图像的实际视觉感知质量.     

倒装焊中图像对准算法的研究

针对倒装焊中常用的十字架对准标志的几何特征,采用形态学边缘检测算法提取图像边缘,通过将简化的Hough变换和最小二乘相结合的直线提取方法,提取出较为精确的边缘直线,实现了一种提取十字架标志的四条长边缘直线的图像处理算法。实验结果表明,该算法与相关算法相比具有更快的对准速度和更高的对准精度,且对有局部残缺的图像不敏感。     

基于D-S证据理论的多模态医学影像融合方法

针对多模态医学影像融合后存在边缘模糊、纹理不清晰的问题,提出了一种基于D-S证据理论的影像融合方法。首先对待融合的医学影像进行小波分解,在高频域,取纹理属性和边缘属性作为证据,根据Dempster证据合成和判决规则,得到高频域各点属性,从而确定融合规则;在小波分解的低频域,采用基于区域梯度的融合规则。实验结果表明,融合后医学影像较为完整地保留了源医学影像的边缘和纹理细节信息,有效提高了融合性能,优于同类方法。     

基于 LoG 算子改进的自适应阈值小波去噪算法

图像在传输过程中会受到各种噪声干扰,为了实现消除噪声的目的,提出一种基于LoG算子改进的自适应阈值去噪算法。首先,利用LoG算子提取图像的边缘特征信息。接着,根据图像的边缘特征和非边缘特征分别求取改进的阈值函数:对于图像非边缘部分的阈值函数,在软阈值函数的基础上添加一个阈值修正系数,构建新的阈值函数;对于图像边缘部分的阈值函数,将边缘部分小波系数附近的能量和阈值相结合,构建新的阈值函数。最后利用改进的阈值函数对图像R、G、B 3个通道分别处理,保留图像所有的细节信息。实验结果表明,消噪后图像与含噪图像的PSNR值高于传统自适应算法12.09%;MAE值低于传统自适应算法22%。该算法有效保存了图像的边缘信息,综合去噪效果明显提高。     

基于几何特征的圆形标志点亚像素中心定位

视觉测量系统中圆形标志点中心定位的精度易受噪声的影响。为了增强其抗噪性从而提高定位精度,提出了一种利用几何特征以降低噪声干扰的中心定位算法。首先将自适应阈值分割法与质心法相结合,对点目标进行圆心粗定位。利用粗定位的圆心和半径对Canny算子检测到的边缘进行半径约束,以消除孤立点和噪声点。然后根据理想的圆成像后边缘点分布的几何特征和链接规律,采用一种基于分区原理的方法获取点目标的理想边缘。最后,采用Zernike正交矩对像素级边缘点进行亚像素定位,并用最小二乘椭圆拟合法计算得到中心坐标。实验结果表明,该方法的定位精度可以达到0.023 7pixel,算法的运行时间为2~3ms,基本满足测量系统对于圆形标志点中心定位在精度、稳定性和实时性上的要求。