采用图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法

提出基于图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法.首先,根据图像灰度熵特征与旋转定位函数,提出基于动态阈值熵函数分割与EmguCV的产品定位算子,得到产品中心点坐标与旋转角度;然后,传递给机器人Robert,引导Robert到产品边缘喷墨上方进行局部图像采集;最后,采用大律法分割法处理喷墨边缘图像,设计基于Canny边缘检测与轮廓检测的测量算子,从而完成喷墨宽度测量.实验数据显示:与当前目标宽度测量技术相比,文中算法具有更高的测量精度与稳定性.     

基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测

为降低晶圆缺陷对半导体制造的影响,设计一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷在线自动检测技术。首先,针对晶圆中单个晶元可能出现缺角或者遮挡,设计一种基于轮廓匹配的晶元定位方法;其中选取轮廓完整的良品图,经过图像拉伸、中值滤波、边缘检测、形态学处理,得到外边缘轮廓和内部圆点轮廓,建立外边缘轮廓模板,搜索晶圆图像金字塔进行模板匹配。其次,针对晶元背景是有一定规律排列的几何图案,缺陷可能与背景几何图案相似的问题,利用仿射变换原理,设计一种几何图案轮廓仿射变换与分区域检测方法;在此基础上,裁剪几何图案内部区域和几何图案外部区域,分别进行阈值分割和形态学处理,提取缺陷。再次,将缺陷做并集,得到总的缺陷,并进行标记,完成缺陷检测。实验结果表明,所提检测算法能有效解决晶元缺角或严重遮挡无法匹配定位和缺陷与背景几何图案相似的问题,且能有效检测出各种缺陷,单个小晶元的检测速度约430 ms,算法效果好,检测速度快,符合工业要求。     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

基于最优家族遗传算法的改进二维熵图像分割

分析了最大二维熵图像分割算法的基本原理,提出了一种改进的二维熵图像分割算法.该算法同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对目标的边缘进行检测,因此保留了更多的图像边缘信息.引入搜索区域、群体规模可变的最优家族遗传算法对阈值进行搜索,不仅提高了算法的搜索速度,而且避免了早熟现象.实验结果表明,分割256×256的Lena图100次,平均时间为1 5937s,平均进化代数为2 5037,且边缘信息得到了很好保留.改进算法在分割速度和分割精度上比普通二维熵的分割算法有显著的提高,说明了算法的有效性.     

瓶装食用油异物检测算法

现有的基于旋转-急停平台上序列图像分析的瓶装液体异物检测方法不适用于食用油生产线. 文章提出一种基于单帧图像的瓶装食用油异物检测算法. 首先利用均值漂移算法实现食用油的彩色图像分割,提取油体兴趣域;其次,利用积分图像快速估计油体区域的光强分布,并对甁壁高光、暗黑背景造成的干扰进行光强误差校正;最后结合异物区域相较油体区域偏暗的准则实现异物检测. 在实际生产线上的实验表明,所提算法能够自适应瓶身以及瓶间不同的光照变化,检测正确率高.     

一种基于初始化Snake轮廓线的混合舌图像分割算法

Snake模型是一种常用的舌图像分割方法,但Snake对初始轮廓的定位准确度要求较高,且对噪声敏感.为此提出一种基于双层极坐标边缘检测的算法以获取舌体的粗略边缘,再使用Snake模型根据局部细节对舌体粗略边缘进行修正得到准确的舌体边缘.基于500幅舌图像进行的实验结果表明,该方法的分割正确率达到95.6%,是一种较有效的分割方法.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

改进ROEWA与小波变换结合的遥感图像海陆分离

海陆分离一直是光学遥感图像舰船检测中最重要的一部分,目前大多数的海陆分离算法都是依靠先验信息或是利用灰度特征对图像进行处理,造成分割效果不明显,大量的孤立区域无法处理,而且会造成误分割,不利于后续处理。针对上述问题,本文提出一种基于改进ROEWA算子与小波变换结合的海陆分离方法。首先利用ROEWA(指数加权平均比率)算子对原始图像进行边缘检测得到边缘的强度,再利用非极值抑制和双阈值算法定位边缘,然后采用小波变换对叠加后的图像进行二次边缘提取,提取边缘的方向,最后对边缘检测后的图像进行区域生长,进而得到最终的海陆分离图像。实验结果表明,本文的算法与常用的的海陆分离算法相比,检测效率和精度都比较高,且鲁棒性好,有利于后续舰船检测的处理。     

边缘信息指导下的半模糊聚类图像分割方法

提出了一种利用边缘信息的半模糊均值聚类的图像分割算法，它先用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，确定聚类的初始参数，然后在这个基础上对“边缘”部分的点采用模糊聚类、非“边缘”部分使用分明聚类，避免了模糊聚类时初始参数设定的盲目性，减少了迭代时的计算量，提高了迭代收敛速度．除灰度特征外，聚类时还利用了点到类的距离特征，较好地保持了分割图像的连续性．直接观察对比多幅图像的分割实验结果可以明显地发现，该算法较常用的Cksu方法、二维熵阈值分割方法以及FCM方法的分割结果更准确．就Lena图像而言，该算法的收敛速度也比一般的FCM快了将近一倍．     

基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在对纤维进行边缘检测时易出现边缘不连续、虚假边缘、粘连纤维无法确定轮廓的现象,提出了一种基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法.该算法首先利用灰色预测和Niblack算法分别得到图像的强边缘和图像二值图,接着利用边缘连接算法求出连接图,并与利用灰色关联度求出的感兴趣区域(ROI)相结合求出纤维边缘图,进而利用填充算法和轮廓跟踪求出纤维外轮廓,再将外轮廓与ROI相结合求出轮廓增强的纤维图像,最后运用基于方向图的边缘界定算法提取纤维的边缘信息,剔除毛刺之后可得到纤维的完整边缘.试验结果表明,这种方法能够很好地抵制噪声,并能得到比较完整的纤维边缘信息,不仅具有较好的边缘连续性,且克服了双边缘的现象,提高了检测精度.     

热轧带钢在线测宽中的图像分割

对带钢质量检测中图像处理和分析的过程进行了论述。结合热轧带钢现场图像，应用最终测量精度准则对图像处理算法进行评价。实验评价结果表明，动态双阈值的图像分割效果最佳，适合应用于带宽实时在线检测。     

高分辨率航拍灰度图像中的房屋主轮廓识别

提出一种对高分辨率的灰度低空航拍图像的房屋主轮廓识别系统，应用图像分割与房屋矢量化相结合的算法，首先把图像分割成一系列只包含1幢或几幢房屋的子图像，再分别对子图像进行边缘检测、直线检测和房屋矢量化，以缩小算法的复杂度，并实现自适应地调整矢量化参数，该系统适用于房屋密度大，结构复杂的城市地区，在图像平面与地面有一定的倾斜角度时，仍能很好地识别出房屋的主轮廓特征，算法对阴影也有很好的抗干扰性。     

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。     

基于图像处理技术的工件长度在线测量

针对轧钢厂加热钢锭传输线,提出了一种工件长度在线测量方法.利用CCD摄像机对生产线上工件的图像信息进行远距离采集.考虑到实时在线检测要求算法简单计算速度快,在对图像信息进行边缘噪声滤除的基础上,利用图像灰度的梯度算子提取工件边缘特征,并进行边缘识别,从而实现工件长度的在线测量.为补偿摄像镜头的非线性影响,进行了二次多项式拟合处理,以提高测量精度.同时,介绍了实时在线测长系统的组成和功能,并对其测量速度和精度进行了实际测试分析,结果表明,被测工件长度在400~1 200 mm之间,运行速度不高于5 m/s时,测量误差低于0.4%.     

基于像素差分网络和边缘方向插值的图像缩放算法

通过对图像在缩放过程中使用的不同插值算法分析比较，针对新的边缘定向插值算法中存在人工选取经验阈值的随意性与边缘轮廓连续性的问题，本文提出一种基于像素差分网络和边缘方向的图像缩放算法。从人工选择阈值完成边缘分割改为利用像素差分网络实现边缘分割；对边缘点3×3区域查找边缘线方向作线性插值，以保持图像边缘轮廓的连续性，从而保留图像边缘结构。实验表明：该算法能在提高图像分辨率的基础上保留图像所具有的边缘结构，有较低的时间复杂度，同时对于不同图像该算法具有较好的普适性。     

基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法

针对常规边缘检测算法中存在的图像细节轮廓损失问题,本文提出一种基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法。该算法在对像素点使用Laplacian算子进行边缘检测处理时,扩大了处理的范围,后由所有像素点的差值和可以组成一个新图像,选定合适的域值对新图像进行二值化处理可以得到二值化的图像边缘信息。实验证明,该算法可有效地解决图像中色调变化较小、边缘变化缓慢区域的边缘轮廓检测丢失问题。     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明, 该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

一种改进的基于图论的图像分割方法

提出了一种融合边缘检测与图论的图像分割方法,在基于图论方法进行图像分割之前,引入边缘检测对像素点进行预分类,以消除图论方法因为区域的过合并导致的欠分割现象.实验结果表明该文的算法能取得很好的分割效果.