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.     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

基于改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测

为提高二维EMD分解速度,改善从本征模函数(IMF)图像提取边缘的质量,提出了一种改进三角剖分插值EMD的多尺度边缘检测算法.该算法首先通过邻域像素比较法得到图像极值点,利用改进的Delaunay三角剖分和三次样条插值函数进行曲面拟合,抑制了边界漏点问题,并用图像灰度均值改进了筛分停止准则,再对其分解得到的第一个IMF子图像进行小波多尺度分解提取图像边缘.通过仿真实验,结果表明该算法不仅能准确地提取图像边缘,还有效地抑制了噪声.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测

提出了一种基于 D2 样条插值和 LOG算子的亚像素边缘检测方法 .将被检测的图像块在 1 /2 p精度上行列分离分别进行一维 D2 样条插值 ,得到亚像素图像 ,然后将不同尺度的 LOG算子与之卷积 ,所得边缘图像经过边缘融合后得到亚像素边缘     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法.首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法.     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

基于小波变换的边缘检测

根据Ｍａｌｌａｔ的多尺度边缘检测的思想,实现了多尺度Ｂ样条的边缘检测算法。在检测之首对图像进行自适应平滑处理,在选取小波函数时提出一种更加有有效的小波函数。同时,提出一种简单而有效的检测和边缘点连接的算法,最后,在分解和重建时采用一种基于滤波器系数特征的快速算法。结果表明,该方法比较适合于精确快速边缘检测。     

亚像素级细分在CCD光靶中的应用研究

由高速线阵CCD相机基于交汇原理组成的弹丸立靶坐标、射击密集度测试系统,其测试精度与弹丸图像的边缘位置密切相关,弹丸穿过大靶面的边缘区域时成像模糊,其灰度值呈连续变化状态,常用的图像边缘检测算子已经不能适应这种情况.对8 m×8 m的靶面,一个像素就会在物方最大引起±10 mm的测试误差.将Sobel边缘检测算子的粗检测定位与三次样条函数差值的细检测相结合,先用sobel算子粗检测,再构建三次样条函数,利用三次样条插值对弹丸图像边缘进行亚像素级细分.实弹射击试验结果证明,这种方法能够将系统的最大测试误差降低到±2.5 mm.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法。首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法。     

基于三次样条插值函数的3D激光图像去噪算法研究

针对USB-C产品尺寸AOI(automated optical inspection,自动光学检测)生产线上3D激光检测系统中因图像不清晰造成针脚平面度误判率高的问题,从激光原图像入手探究其原因,结合三次样条插值多项式的光滑性,研究基于三次样条插值函数的3D激光图像去噪算法。该算法过程为:首先分析3D激光测量仪获取图像的过程,从获得的图像中分离并提取2D信息;然后,对图像检测区域逐个判断可疑噪声点,再针对每一行以位置为横坐标、像素值为纵坐标,采用三次样条插值函数计算噪声点的实际像素。研究结果表明:所提出的算法与分数阶积分算法相比,能够在保留边缘特性和纹理信息的同时,更好地去除噪声;该算法实用性强,能减少误判,大大提高工作效率。     

B样条二进小波在齿轮轮廓图像处理中的应用

利用三阶B样条函数来构造样条小波,结合二维离散二进小波的多孔算法及其Matlab软件编程,实现模极大边缘检测.对基于样条小波的模极大边缘检测算法与传统的Canny算法进行理论和实现效果上的比较,发现模极大边缘检测算法的效果明显好于Canny算法,当平滑尺度j=3时效果更好,可获得清晰的齿轮轮廓图形,解决了传统边缘检测算法效果差、识别价值低的问题.     

快速B样条二维细微边缘检测算法

传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充，这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数，通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。     

多尺度空间下的隧道裂缝与渗水区域检测

基于点云影像提出了多尺度空间下的裂缝渗水区域识别检测算法.根据不同尺度隧道裂缝的物理特点,通过定义尺度空间,提出了一种融合型图像检测算子,保持对带状裂缝检测的稳定性,同时对于灰度值较高的小裂缝,可以恢复对其的敏感特性,得到较多的响应边缘像素,实现不同尺度裂缝渗水区域的识别和检测.并通过实例证实了该算法可以有效排除伪裂缝信息的干扰,对不同尺度的裂缝进行准确识别定位和提取.     

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。     

基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测

在自适应多尺度边缘检测算法中用旋转不变小波非线性阈值代替原来的高斯滤波做平滑,并对尺度指数采样产生尺度集合,以确定边缘像元的最佳尺度,得到基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测算法.该算法避免了对原图像的过度光滑,用于检测边缘的最佳尺度与边缘存在的尺度空间范围相匹配.实验证明新算法检测的图像比较清晰,具有较高的信噪比,而且可以用来检测含少量白噪声图像.     

一种改进的亚像素偏移算法研究

研究了一种改进的亚像素偏移算法,设置正切阈值,根据偏微分的比值和正负确定边缘点的梯度方向,然后在梯度图像中对已确定的单像素宽边缘点进行伪边缘抑制,最后沿其梯度方向进行梯度幅值函数的二次抛物线插值,计算亚像素偏移量。实验结果证明该算法实现速度快,检测精度良好,适用于精度要求不是非常高的情况下的工业自动化在线快速图像测量任务。     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测

在自适应多尺度边缘检测算法中,用旋转不变小波非线性阈值代替原来的高斯滤波做平滑,并对尺度指数采样产生尺度集合,以确定边缘像元的最佳尺度,得到基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测算法.该算法避免了对原图像的过度光滑,用于检测边缘的最佳尺度与边缘存在的尺度空间范围相匹配.实验证明新算法检测的图像比较清晰,具有较高的信噪比,而且可以用来检测含少量白噪声图像.     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.