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针对序列图像内具有低信噪比和低对比度特征的运动目标,提出了一种基于级联分类器的弱小目标检测算法。该算法从安瓿瓶序列图像内提取绝对差分值、局部差分对比度和局部相关系数3个图像特征。每个图像特征对应一个分类器,通过三层级联形式实现序列图像中的小目标检测。第一个节点与传统帧间差分法类似,主要去除大量背景图像并检测出大颗粒运动目标,后两个节点则用于检测弱小目标、排除光流和瓶身污渍产生的噪声点。实验结果显示,相对于传统的帧间差分法,本文算法具有高检测精度和高抗干扰能力等特点,不仅可以检测出图像中弱小运动目标,同时也消除了复杂背景下的噪声影响,弱小目标的检出率达到99.3%,并且满足安瓿在线检测的实时性要求。 相似文献
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灯检机是利用机器视觉技术对药液中可见异物进行检测的机器.为了利用全自动灯检机获取中药液杂质粒径和其成像大小之间的精确标定曲线,提出了基于正交双目视觉的杂质粒径标定方法.首先,根据空间匹配建立杂质颗粒在正交相机图像中的对应关系,得到杂质颗粒在图像中的三维空间坐标;然后,根据杂质颗粒的坐标计算由柱形瓶装药液带来的一维放大率误差并对杂质颗粒图像进行图像几何校正,再根据杂质颗粒坐标进行杂质离焦误差系数计算,从而获得杂质颗粒图像大小的精确值.对滴加了粒径为50 μm的标准颗粒的西林水剂瓶进行粒径标定,使杂质粒径测定值的离散度系数从0.11降低到了0.05.实验表明,此方法可以获得高精度的粒径标定曲线,实现灯检机对药液中杂质粒径的精确判定. 相似文献
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