Zernike矩在精密光学元件疵病边缘定位中的应用

介绍了zernike矩,总结了利用zernike矩在进行边缘检测算法的步骤。由于原zernike算法有其不足之处,针对其不足之处得到改进算法。改进后的zernike矩算法在定位边缘亚象素坐标更加准确。运用改进后的zernike矩对精密光学元件表面疵病进行边缘检测,实验结果表明该方法具有很好的抗噪性,而且使得边缘定位更加精确。     

一种基于视觉测量的亚像素边缘检测算法

图像边缘检测精度决定了目标实际尺寸的测量精度。利用亚像素边缘检测技术来解决工业生产中芯片管脚的测量和检测问题。针对传统空间矩算子存在计算量大和边缘定位精度不足等缺点,首先利用改进的Prewitt算子快速提取连续性较好的像素级边缘,然后推导了空间矩算子原理误差并利用改进的空间矩算子进行亚像素级边缘定位。实验结果表明该方法速度快,定位精度高,并且具有较强的抗噪能力。     

基于Zernike矩的改进LoG边缘检测方法

LoG算子是图像边缘检测中的一种经典方法,其通过引入高斯滤波来减少图像中噪声对边缘检测的影响。高斯滤波在抑制噪声的同时也会将图像的边缘弱化,导致不能有效地对图像边缘进行检测。为此提出了一种改进的LoG边缘检测方法,采用Zernike矩对图像进行结构特征描述,并用其作为LoG算子中高斯滤波权值的计算依据;在此基础上,对平滑图像采用Laplacian算子和零点交叉法检测图像边缘。实验结果显示,通过采用基于Zernike矩的权值计算方法能够有效地保持高斯滤波在平滑图像时弱化的边缘特征,使得LoG算子在抑制噪声的同时能够更加有效地提取图像边缘。     

基于数学形态学的图像边缘检测改进研究

在对传统的图像边缘检测算法,尤其是基于数学形态学的边缘检测算法分析的基础上,根据其存在的缺陷,提出了改进方法.改进方法包括使用改进的全方位形态滤波器进行滤波,使用改进的形态学边缘检测算子,使用改进的阈值进行二值化处理等.仿真实验结果表明,改进的算法更加有效地去除了图像噪声,提取的图像边缘更加准确,检测精度更高,轮廓更加清晰,连续性更好.     

一种改进的图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理中重要的处理技术,在经典Prewitt算子基础上,介绍一种改进算法.该算法检测八个方向的图像边缘,利用图像梯度模、边缘点的相关性及约束性确定图像边缘,具有图像边缘定位准确、抗干扰能力强等特点.     

小波阈值去噪与 Sobel 算子相结合的深度图像边缘检测技术

提出一种基于小波阈值去噪和Sobel算子相结合的图像边缘检测算法。由于图像边缘部分集中的大部分信息对图像场景的识别与理解起着重要的作用,而使用传统边缘算子在边缘检测时存在一定的缺陷。因此,通过对几种传统算子的边缘检测效果进行对比,并且将几种经典滤波方法相比较,提出在进行Sobel算子边缘检测前,用小波阈值去噪法以有效降低噪声影响。理论分析和实验结果表明该方法计算量较小、边缘定位准确,适用于基于深度图像的快速三维视频编码。     

基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘的准确定位.仿真实验表明,该边缘检测算子定位准确,保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力.     

基于Fourier-Mellin矩边缘检测的改进算法

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的高精度和抗噪声要求,提出一种基于正交Fourier-Mellin矩亚像素边缘检测的改进算法.首先,建立亚像素边缘理想模型,推导了新的Fourier-Mellin矩7×7模板,利用各级矩的卷积来提取边缘点细节特征.然后,根据幅值旋转不变性原理,通过分析图像边缘旋转至垂直方向后各阶次Fourier-Mellin矩之间的关系,得到被测点亚像素边缘的各级参数.再根据改进的边缘判据,利用其高阶矩的细节描述能力和低阶矩的噪声抑制能力,确定图像中实际边缘点的亚像素坐标.实验结果表明,改进算法具有更高的检测精度和更强的抗噪性能,对含噪直线和含噪曲线的定位精度可达0.07像素和0.10像素,更好地满足了图像边缘定位的稳定可靠、高精度测量要求.     

一种高分辨率遥感卫星帧间图像配准的方法

针对某高分辨率遥感卫星高精度图像配准要求,提出了一种采用边缘特征的提取和特征点提取相结合的方法,解决了卫星云图存在云层遮挡导致图像边缘信息无法准确提取的问题。该方法基于改进的Canny算法和Harris检测算子对图像的边缘特征和特征点进行提取,并采用Hu氏不变矩实现图像特征点的匹配,通过仿真试验验证了该方法对提高图像配准精度的有效性。     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

一种精确的图像边缘检测法

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,一幅图像就是一个信息系统,其大量信息是由它的轮廓边缘提供的。边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,从理论上分析了该方法的精确性和较强抗干扰能力,给出此算法的实例并与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、Prewitt算子和Canny算子的检测结果进行了比较。     

基于高低帽变换的优化边缘检测算法研究

在印刷图像的质量检测中,常用的技术手段是对印刷图像边缘特征信息进行提取。在算法检测中图像边缘更容易实现检测,可以通过图像的边缘信息判断图像的特征,从而更容易引起关注。论文通过对经典的Sobel算子增加检测模板的改进,将四个模板进行卷积得到边缘检测图,同时嵌入形态学高低帽变换算法增加检测图像边缘的细节和对比度,使改进的Sobel算子对图像边缘的检测得到优化,便于分析印刷图像的边缘信息。     

改进的全方位多尺度牙X线图像边缘检测

在改进的抗噪型边缘检测算子的基础上，结合形态学知识，综合全方位、多尺度的形态学结构元素，通过形态学运算的加权组合，提出一种改进的全方位多尺度牙X线图像边缘检测方法．实验表明，通过改变结构元素和形态尺度的大小，在不同尺度下选取不同的权值，与经典的边缘检测算子相比，该方法在抑制噪声影响的同时，能较好地识别出牙X线图像边缘轮廓．     

一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测方法

提出了一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测算法,该算法可有效地解决在混合噪声及复杂细节环境下的遥感图像地物边缘信息的检测．该算法首先利用中值滤波消除原始图像的非高斯噪声,并采用数学形态学进一步消噪及增强地物间的对比度;然后采用LOG（LaplacianofGassian）算子对处理后遥感图像进行边缘信息检测．实验结果表明,提出的方法能有效地提取遥感图像地物边缘信息．     

图像处理中边缘检测算法性能的分析

数字图像处理和计算机视觉有一个基本问题就是边缘检测。图像中会有亮度变化比较明显的点就是图像的边缘。图像的边缘表现出了图像的位置信息、轮廓特征等。边缘检测现在只要应用在分析和处理图像中,像提取图像特征、分割图像、增强图像、复原图像、模式识别、图像压缩等。本文介绍了边缘检测算法中的几种经典边缘检测算法,讨论了这几种经典的边缘检测算子的若干性能判据,通过实验验证:不同的边缘检测算子对分辨率不同的图像性能变化是不同的。     

基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统设计与FPGA实现

为了提高边缘定位精度和实用性,本文以FPGA为硬件平台设计了基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统.首先,利用CCD相机采集视频并存储到SDRAM存储器中;然后通过改进的Sobel算子对视频每一帧进行边缘检测,运用非极大值抑制算法细化边缘;最后将边缘图像经VGA接口模块进行实时显示.结果显示,本系统边缘定位更加准确,实时性较高.     

一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法

针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通过控制双边滤波器权重参数来减少图像边缘信息的丢失;利用小波变换对图像高频系数进行放大,并缩小低频系数,增强图像细节;在配置了开源计算机视觉库的Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,将增强后的边缘信息与传统算法的边缘信息进行比较,以验证其视觉效果及参数效果.结果表明,改进算法较传统算法具有明显优势.     

一种基于偏微分方程和Canny算子的图像分割方法

边缘轮廓的分割与提取是基于图像处理方法检测线束端子压接质量的前提。针对传统图像处理方法自动提取线束端子截面边界轮廓不准确的问题,以偏微分理论为基础,结合Canny算子边缘检测方法,提出一种基于偏微分方程和Canny算子的边缘检测模型。利用卷积边界自动填充图像边界,通过梯度非极大值抑制选择阈值最大化区分目标和背景。理论研究和实验结果表明,该模型不仅能比较准确地检测图像边缘轮廓,而且对噪声、模糊有一定的抑制作用。该模型已经应用在线束端子断面轮廓自动测量系统中并准确地提取边缘轮廓。     

基于Canny、Sobel及其改进模板算子融合的Freeman链码边缘点提取算法

针对传统边缘点提取算法过程复杂、计算困难的问题,设计了一种融合Canny、Sobel及其改进算子和Freeman链码的图像边缘点提取算法(简称CS-F法).即先将Canny算法、改进Sobel算法融合处理,进行边缘提取,再采用阈值分割方法,接着使用Freeman链码,确认边界的具体位置,使图案轮廓更加接近真实轮廓且更直观.实验表明,在一定的精度范围内(单位像素内允许是:0.045 7~0.05 mm),融合算法性能稳定,所提取的轮廓定位准确,而且能提取目标边缘有序的坐标点,解决了有些轮廓最后需要矢量化的繁琐过程.     

基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法.该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘.经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测.