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.     

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.     

光学触摸式投影机中亚像素边缘检测

针对光学触摸式投影机中,像素级边缘检测不能满足测量精度要求的现状,提出亚像素寻边检测方法.该方法利用二次函数逼近高斯函数,将二次函数极值作为图像亚像素边缘,使边缘定位更加准确.实验结果表明:该亚像素边缘检测方法,能有效提高光学触摸式投影机图像边缘的检测精度.     

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。     

机械零件亚像素边缘检测算法的研究

在分析亚像素边缘检测算法机理的基础上,对多项式插值算法和矩算法在亚像索边缘检测中从速度和精度两个方面, 对其进行了比较性研究, 实验结果表明, 在同等精度条件下.多项式插值法的运算耗时较短,具有运算效率高, 同时其标准差小, 具有更高的定位精度.     

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。     

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。     

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。     

基于支持向量回归的圆锥螺纹检测

以支持向量回归为主要算法，讨论了圆锥螺纹各参数的图像检测方法。采用边缘保持滤波、二值变换等算法，对圆锥螺纹图像进行处理，获得牙形直线部分的像素表征，并以此构成训练集，进行支持向量回归，得到了螺纹牙形直线方程的亚像素表示，据此对锥螺纹的主要参数进行检测，大大降低了CCD的离散性和系统噪声对测量结果的影响。实验表明，本方法具有测量速度较快，测量精度较高的特点。     

基于图像处理的零件参数检测研究

介绍了一种依据图像处理技术检测机械零件参数的测量方法。以面阵CCD为图像传感器，通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中。在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后，对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测，利用最小二乘法进行边缘拟合，获得图像边缘的亚象素表示，并据此计算出零件的各参数值。此种测量方法非常适合于微小、易形变等接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测，具有广阔的应用前景。     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

基于欧拉微动放大的桥梁全息变形形态获取方法

与桥梁变形测量方式中测点分散布置不同,获取桥梁的全息变形行为可以有效地分析其结构变化。采用了基于相位的欧拉影像放大算法,结合视频影像非接触测量的方式,获取桥梁整体的变形形态参数,实现了桥梁全息变形的采集及放大。该方法与数字图像相关方法不同,欧拉放大算法是基于带通滤波并提取相应带通范围内的周期振动信号进行放大。该处理方式适用于桥梁结构这种具有周期性振动的变形特性。采用高速民用摄影机对实验室大跨径自锚式悬索桥缩尺模型进行定点拍摄获取数字影像信息,然后通过基于相位的欧拉影像放大算法将微小的振动形态进行可视化处理,最后利用精简边缘算子实现了桥梁结构边缘的提取。同时结合传统动态位移测量方法获取同期形态变形数据,通过对比分析结果证实了该方法的可行性,为未来利用影像手段进行全息形态获取提供了一种新方法。     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network was designed and implemented. The neural network is trained by genetic algorithm, and then genetic neural network algorithm is combined with the virtue of global optimization of genetic algorithm and the virtue of parallel computation of neural network, so that this algorithm is of good global property. The experimental results show that this method can get much faster and more accurate detection results than the classical differential algorithm, and has better antinoise performance.     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。     

工件视觉测量中的图像配准

设计和实现了一种基于尺度不变特性和Sobel边缘检测算子的工件图像快速配准方法。针对工件视觉测量中重在边缘特征的实际需要,将Sobel边缘检测算子和工件图像的尺度不变特性相结合,突出工件的边缘特征,实现工件图像快速有效的配准。在此基础上,详细讨论了工件图像配准的具体实现。实验证明,文中方法可以有效解决视觉测量中工件图像配准的问题。     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network ...     

基于图像Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构

针对高温工程结构测量问题, 将图像处理中的边缘特征检测技术应用到高温结构测量中, 提出一种基于Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法, 解决了高温结构测量的实际需求. 该方法先对试件结构测量位置进行边缘检测和提取, 并以分段直线形式确定待测边缘, 再计算得到宽度等结构测量结果, 并将其转换为
材料力学性能参数. 该方法充分利用了图像处理技术的优点, 测量条件低且环境适应性强, 同时采用分段检测的优化设计, 测量精度高, 稳定性好.     

基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于元胞自动机图像边缘检测的原有算法,提出了新的改进算法.该算法采用基于方向信息测度与边缘有序性度量的多信息融合方法,利用模糊逻辑对特征信息进行模糊推理,利用推理结果对上一时刻特征信息进行模糊反馈处理,最终通过元胞自动机的自动演化工程得到图像边缘.试验表明,算法边缘检测的准确度高,检测模糊边缘和细节边缘的能力较强.是一种实用、高效的图像处理算法.     

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.