一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

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。     

基于模糊熵和结构特征的边缘检测方法

为了使检测的图像边缘结核定位好,并且产生边续的精细边缘,同时能有效滤除边缘图像中的噪声,提出一种基于模糊熵与边缘结构特征相结合的新的图像边缘检测方法。该方法首先将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,计算出每个像素在模糊熵特征空间的相异测度,结合3×3 邻域内的12种有效的边缘结构,提取图像中每个像素的结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列,然后对结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列实施非极大抑制,确定最终的边缘像素图像。实验结果表明该方法所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确,有较好的抗噪性。     

基于基因编码算法的图像边缘提取研究

为了提高图像边缘检测的质量,采用基因编码算法.首先确定基因头部和尾部的组成,给出了基因表达式树形式,对图像像素进行基因编码,接着图像背景与图像目标之间的灰度差异作为基因表达式树不同的分支,与分支具有同样灰度的像素合并为一类,最后给出了基因编码适应度函数,其选择基于标准误差方法.实验仿真表明,算法提取的灰度图像边缘没有断点,没有伪边缘信息,数据分析较好.     

一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法

介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式，并对算法的误差进行了分析。本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板，对灰度图像进行处理，得到梯度图像，然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算，对目标边缘进行亚像素精确定位。实例说明本算法是可行的。     

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.     

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。     

陶瓷基片检测中Robert边缘细化算法

陶瓷基片检测中为了对亚像素进行精确定位,需要对基片图像进行灰度边缘细化.为了得到保留信息的细化灰度边缘,对边缘细化算法进行了研究,提出了Robert边缘细化算法.先对基片图像进行均值滤波,然后用Robert算子进行两次边缘检测,最后将两次检测结果进行减法运算得到边缘细化的陶瓷基片图像.实验表明,该算法可以得到允许范围内的单像素连通的细边缘,保留边缘灰度信息,为下一步对图像进行亚像素细分,提高测量精度打下良好的基础.     

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。     

基于自适应阈值分割及边缘检测的虹膜内边缘定位算法

为了提高虹膜内边缘定位的准确率和速度,本文提出了一种基于自适应阈值分割及边缘检测的虹膜内边缘定位算法。首先采用自适应的活动窗计算图像灰度,灰度最小值点确定为瞳孔内的任意一点,以灰度最小值作为阈值对原图像进行瞳孔分割。然后使用Lapacian边缘检测算子检测瞳孔区域边缘定位虹膜内边缘,最后根据圆的对称性计算虹膜内边缘的圆心和半径。仿真结果表明该算法准确定位虹膜内边界的平均时间为0.73s,准确率为100%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值。     

面向自适应计算的局部四面体网格重划分

为有效满足h自适应的网格重划分要求, 提出通过前沿推进法和Delaunay算法对四面体网格进行局部重划分. 首先, 在重划分过程中, 采用由线到面、 由面到体的顺序保证整体网格的协调性; 其次, 通过局部尺寸函数保证网格尺寸平滑过渡; 最后, 用投影法使网格满足几何保形. 仿真实验结果表明, 该算法适用于包含多部件的复杂计算机辅助设计(CAD)模型, 在h自适应加密过程中网格更贴近真实几何形态, 且重划分后可保证网格单元的质量.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

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.     

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.     

基于迭代逼近的圆标志精密定位算法研究

目前圆标志定位主要通过拟合边缘像素获取中心位置,理想情况可达亚像素级精度;但计算复杂且受噪声影响大。对此,引入一种无需圆拟合,在边缘提取与粗定位基础上利用圆标志边缘像素迭代逼近圆心的高精度定位方法;并着重探究迭代中心点误差随叠加噪声与迭代次数不同而存在的影响规律。研究结果表明:在叠加相同水平噪声而迭代不同次数情况下,迭代中心点误差呈指数函数分布;在迭代相同次数而叠加不同水平噪声情况下,其呈傅里叶函数分布;且圆标志x与y方向误差分布模型相似,进一步说明通过该类模型可对圆标志在不同噪声下的定位精度进行较为精确地估计。最后实际标志成像计算结果表明定位精度达到0.02像素。     

图像测量技术在桥梁变形检测中的应用研究

为了提高桥梁变形检测的精度,文章提出了一种基于像素点灰度值插值的边缘检测方法。该算法首先对桥梁结构表面灰度图像进行插值运算,然后利用经典边缘检测算子检测结构变形。通过仿真实验证明该方法有效,变形精度满足工程检测要求。     

基于半像素的Hessian矩阵的空域误码掩盖

针对线条边缘采用传统的Sobel算子进行边缘检测和方向判别方法无法准确地检测其方向的问题,提出了基于半像素的Hessian矩阵对线条边缘进行检测的算法。该算法将图像中丢失的数据块的像素进行分类,再根据不同类别的边缘采用相应的边缘检测算子进行边缘检测,并根据检测的边缘方向对受损图像进行方向外推掩盖。实验证明,半像素精度的Hessian矩阵对线条边缘方向的检测更加精确,该算法较一般误码掩盖算法使受损图像的恢复质量PSNR(Peak Signul Noise Rate)值提高了0.2~0.4 dB。     

基于多重分形频谱分析的图像边缘检测

提出了一种基于多重分形频谱分析的图像边缘检测方法．该方法首先计算出图像像素点的粗粒化Hǒlder指数，并用核估计方法估计出图像与该粗粒化指数相对应的多重分形奇异频谱，然后根据图像的多重分形频谱值就可以检测出图像的边缘点．实验结果表明该方法是有效的，而且与传统方法相比具有更好的局部性．     

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.     

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.