焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

基于数学形态学的焊接熔池图像边缘提取技术研究

针对在数学形态学熔池图像边缘提取时二值化过程中边缘信息严重丢失的问题,提出一种改善方案:使用局部自适应方法进行二值化,然后通过中值滤波、建立连通区域并搜索填充得到最终二值化后的图像;选择合适形状和尺寸的结构元素,用4种数字形态学基本运算组合的边缘检测算子对二值化后的图像进行边缘检测。仿真结果表明,该方法可以很好地保留熔池边缘信息,并能提取出更加准确的焊接熔池图像边缘。     

汽车轮胎号识别中的预处理问题

为便于对汽车轮胎号字符图像进行识别,对其进行一系列预处理．着重研究胎号图像预处理中的增强、降噪及二值化问题．提出一种将邻域均值滤波法和中值滤波法相结合的图像降噪算法,采用该算法能保护图像边缘和细节．提出一种基于经验知识的改进Otsu算法,可缩小Otsu算法搜索阈值范围,减少计算类间方差的次数．结果表明,胎号增强图像比原始图像清晰,降噪后字符图像边缘不模糊,胎号字符二值化速度得到提高,二值化效果也很好．     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

基于非线性预处理策略的文档图像二值化处理

在许多对图像进行识别的应用中,如机票图像识别,芯片字符识别等,首先都要将图像进行二值化,转为黑白图像.但是由于一般扫描的图像都不是非常理想,直接二值化的效果并不好,通常都要经过一些预处理方法增强图像,去除在扫描过程中产生的噪声和形变,但使用线性的、空间不变的过滤器,去噪声的同时又会丢失边缘信息.因此笔者介绍了一种自适应的非线性预处理的方法,能够在去噪声的同时很好地进行边缘增强.     

一种基于FPGA非均匀光照图像分割方法

针对非均匀光照条件下图像的分割问题,提出一种基于FPGA的实时图像分割方法。得到了一种非均匀光照下分割效果较好的方法。首先,使用图像传感器采集原始的图像数据,然后进行sobel边缘检测,最后对其进行Bernsen局部二值化得到分割图像。本方法使用FPGA来对图像进行高速采集和并行处理,实时完成图像边缘检测及局部二值化。经现场调试证明本方法可以有效分割图像,使其目标更加突出,从而改善了非均匀光照对图像分割质量带来的影响,并具有良好的实时性。     

基于定位与识别系统图像处理技术的实现

为了提高定位与识别系统中定位和识别的正确率,可以根据图像的应用特点采用不同的图像处理技术进行预处理.本文分别对图像二值化、图像锐化、图像滤波这三种图像处理技术突出待定位和识别区域、增强定位和识别图像的边缘信息和去除图像中的噪声的方法进行了对比分析,并给出了基于Laplace算子对二值化图像进行梯度锐化的方法,实验结果表明该方法有效地提高了定位和识别正确率.     

引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,该方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

改进的高低帽变换对固定阈值二值化算法的优化

由于车牌识别系统大多工作在复杂的光照环境中,如何解决不均匀光照对车牌图像的影响仍然是车牌识别领域的一个难题。数学形态学中高低帽变换的重要用途就是校正不均匀光照对图像的影响,但如果直接将其用于车牌图像的二值化处理,因为图像的灰度值变换不大导致部分边缘损失,不仅不利于确定良好的阈值,而且检测结果也不理想。利用高低帽算法的特点,首先用形态学膨胀算法调整结构元素尺度,改进传统高低帽变换的边缘检测算法,然后利用检测图像边缘熵确定权值进行融合,再对其进行固定阈值二值化处理。实验证明这一方法有效提升了车牌图像的边缘灰度,减小了光线不均对车牌图像造成的影响,增强了车牌识别的准确度。     

岩石表面图像的特征提取和处理方法

在对比多种岩石表面图像特征提取的基础上,提出了岩石表面图像中节理特征的提取方法,包括图像的增强、二值化、边缘提取、Hough变换等,提出了3个限制条件,以剔除提取的节理特征冗余线段,并给出了处理依据和流程.同时,编写相应的软件以对所提方法的可行性进行验证.结果表明,经所提线段分类与合并方法处理后,冗余线段的重复率大幅降低,其结果能够准确反映岩石表面裂隙特征的分布情况.     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

直喷汽油机喷雾图像特征提取方法

为解决可视化燃油喷射图像采集系统的喷雾图像对比度低、 边界雾化不清晰的问题, 提出了一种基于均 衡化直方图自适应求取阈值的二值化和图像特征检测算法。 该算法根据对比度增强后的喷雾图像的直方图性 质, 自适应求取二值化阈值, 通过自动检测喷嘴位置、 喷雾图像最外侧切线以及喷雾最远点位置, 确定喷雾贯 穿距离和喷雾椎角, 然后通过计算得到喷雾图像这两个特征参数, 并对喷油全过程采集的 25 幅图像进行处理。 实验结果表明, 该方法能较清晰准确地提取喷雾图像轮廓, 喷雾贯穿距离和喷雾锥角两个特征参数的变化趋势 和理论值具有良好的一致性。     

数字图像处理在原棉异物检测中的应用

利用改进的Otsu阈值法对原棉异物图像进行分割,并运用数字图像处理技术,对具有代表性的原棉异物进行图像增强,二值化等处理,快速准确地识别出原棉中存在的异物,从而有效地提高原棉异纤清除机的除杂率.     

一种以二值图像格式保存纯色信息的二值化简单彩色图像压缩方法

二值化简单彩色图像压缩方法通过颜色分离、二值化处理等操作,以二值图像格式高效率压缩保存包含有类似蓝色信笺头、红色公章、黑色图文等单纯颜色信息的影像文件,而且还原后能够原文原貌地恢复压缩前的图像和色彩内容,压缩效率比常用的8位以上彩色压缩方法提高8～10倍。二值化简单彩色图像压缩方法压缩7种以下单纯颜色图像文件的效果最为明显。     

基于图像边缘保持的反距离加权插值算法

在数据可视化过程中运用一般的插值算法处理图像,边界效果通常比较模糊,也容易造成图像边缘信息的大量损失,导致图片整体增强效果欠佳。针对该问题,将图像边缘保持策略引入到反距离插值算法中,提出了基于图像边缘保持的自适应反距离加权插值算法(adaptive inverse distance weighted interpolation,AIDWI)。在图像边缘优化方向确定的基础上,利用反距离加权插值函数获取图像边缘区域像素间的关系,根据权值下降指数调节图像边缘的清晰度,设置平滑参数控制算法的平滑效应,达到图像整体增强效果的最佳状态。利用计算机进行图像增强仿真实验,通过基于图像能量谱的图像质量测度值和图像熵值对图像整体增强效果进行评估,结果表明经算法处理后的图像整体增强效果明显,算法在执行效率和提升图像熵值等方面均具有突出的优越性。     

喷丝板单孔图像的检测算法

运用计算机图像处理方法检测化纤喷丝板单孔孔径和堵塞.使用二维转台和CCD摄像头采集喷丝板单孔图像,并提出一种新的图像检测算法:先对喷丝孔图像进行傅里叶变换,再采用Sobel算子边缘检测和Sobel算子边缘细化法,依据圆孔几何特征判定喷丝孔是否堵塞,依据其图像所占像素量确定堵塞面积比,并求得未堵塞喷丝孔的直径.实际应用表明,所提算法合理、有效,达到了一定的测量精度。     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.