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.     

基于图像识别的动物纤维细度快速测量算法

以图像识别、图像分析为基础,研究动物纤维平均细度测量算法。采用图像二值化、边缘跟踪算法提取纤维边缘,用边缘突变点提取算法、纤维微段识别算法确定纤维微段,以边缘亚像素定位算法获取纤维边缘的准确位置,计算纤维细度。结果表明:基于该算法的动物纤维细度自动测量系统的测量精度达到±0.135μm,该算法能够准确、快速地测量动物纤维的细度,满足自动测量的要求。     

基于互补曲线拟合的格雷码亚像素边缘定位

精确定位格雷码光条纹边缘是结构光三维重建系统的关键问题之一.提出了一种互补曲线拟合的光条纹亚像素边缘定位算法,在对互补编码图像进行光强成分分析并二值化处理的基础上,通过边缘检测算法获得准确的初始像素边缘,然后映射回互补编码图像并对其边缘过渡区域进行拟合,最后通过计算互补曲线的交点得到格雷码光条纹的亚像素边缘点.采用平均相对等宽性误差进行评价,得到的最小边缘定位误差为1.97277×10-3,分别对不同投影方向和条纹数量的图像进行处理,都保持了较小的定位误差.实验结果表明,提出的算法能够很好地解决初始边缘定位困难的问题,具有较好的准确性和鲁棒性,提高了光条纹定位精度.     

基于计算机视觉技术的微钻刃面自动光学检测

为了实现微钻刃面尺寸和缺陷的自动光学检测,建立了影像检测系统并研究其图像处理算法.根据微钻刃面的特征,设计了专用的照明系统来获取清晰的、变形小的微钻刃面图像.采用改进的小核值相似区边缘提取算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线和圆弧拟合等一系列算法对微钻刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测.实验结果表明:自动光学检测方法的准确率达到了99.5%,微钻的检出精度达到了微米级,说明该方法能够满足微钻刃面尺寸测量和缺陷检测的要求.     

基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

一种快速亚像素边缘检测算法

基于正交多项式拟合提出一种快速亚像素边缘检测算法, 并给出计算边缘点的直接表达式. 结果表明, 该算法有效地解决了目前亚像素边缘检测算法的检测精度和检测时间不能同时兼顾的问题. 通过与Gauss和空间矩两种亚像素边缘检测算法进行比较, 该算法能快速准确地求得亚像素级边缘位置.     

一种新的快速通用二维图像亚像素边缘检测算法

总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法,针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题,提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广,得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题,引入了高斯卷积平滑的预处理方法;引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选,进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.     

基于改进空间矩算法的光纤纤芯轮廓特征点快速提取

为了提高基于视觉的光纤精密对接的特征点提取速度和定位精度,提出了一种基于改进空间矩算法的光纤纤芯轮廓特征点亚像素快速提取算法.该算法首先对光纤纤芯的初始位置进行快速搜索,进而对纤芯和光纤端面进行边缘追踪,提取出纤芯的边缘;然后采用改进空间矩算法得到边缘的亚像素位置,并对提取到的纤芯边缘点和端面边缘点进行直线拟合,求取光纤中轴线及端面直线方程.实验结果表明,文中提出的光纤纤芯轮廓特征点提取算法相对于传统方法具有提取速度快、抗噪性好和定位精度高的特点,能满足实时精密对接光纤的要求.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

一种光学测量中椭圆边缘精确提取算法

提出了一种椭圆边缘精确提取算法。对图像灰度分布函数按二次泰勒展开式展开,利用高斯核函数和图像卷积的方式进行微分求导,在过零点附近求取二阶导数绝对值的极小值点,然后,通过计算Hessian矩阵得到该边缘点的法向方向,在法向方向进行多项式曲线拟合和直线拟合得到子像素边缘点。实验结果表明,算法子像素边缘提取具有较好的精度,在光学测量椭圆形标识检测中有参考价值。     

Sub-pixel edge location algorithm for bilevel images

Accurate edge localization of bilevel images is of primary importance in barcode decoding. In the sub-pixel edge location algorithm for bilevel images, the bilevel image (barcode) imaging process is modeled as a square wave convoluted with a Gaussian kernel and then sampled discretely by pixel arrays. Based on the gray levels of the pixels, assumed sub-pixel edge locations are set and adjusted so that the discrepancy of the theoretical gray level of pixels and the actual gray level of pixels reaches the minimum and then the best approximation of the actual sub-pixel edges of the bilevel image is obtained. Examples are presented to illustrate the techniques of the algorithm which can solve the problems of edge location or signal recovery of bilevel images in the case of the two features: one is that the support of the Gaussian kernel is comparable to the distance of the adjacent edges; the other is that the distance between the adjacent edges is comparable to the distance of the adjacent pixels.     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

无粗定位亚像素边缘检测算法研究

针对传统的亚像素边缘检测技术需要先进行粗定位,然后再进行精确定位的问题,提出无粗定位亚像素边缘检测算法.针对彩色图像降低维度边缘信息损失的问题,提出主轴分析法来保存图像的边缘信息.针对滤波后图像边缘特征模糊的问题,提出基于二分K均值的中值滤波算法,在滤除噪声的同时,增强图像的边缘.最后从检测精度、检测效率和可靠性3个方面验证算法的有效性.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

圆型图像特征点检测算法

为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等,提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测,然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心,最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度,结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.     

散焦含噪图像的点扩散函数估计与亚像素边缘检测

针对机器视觉中图像模糊的原因,采用广义高斯函数描述点扩散函数(PSF),建立边缘过渡区模型,从一幅图像所含多条边缘中提取样本,依据提出的整合准则从全部样本的估计结果中计算整幅图像的PSF,利用最优求解的概念,可实现最小二乘意义下PSF及亚像素级边缘位置的最佳估计。实验结果表明, 由于算法获得图像所对应PSF的最佳估计,边缘检测具有比较高的抗噪性能,在边缘亚像素检测基础上完成的尺寸测量误差小于0.5%。     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。