基于动态阈值和分层检测的图像缺陷识别算法的研究与应用

针对高精度印刷图像的质量检测中的检测速度和检测精度问题,本文提出了一种基于动态灰度阈值和分层检测的高精度印刷品质量检测的实时的图像缺陷识别算法.算法考虑到人的视觉感官特性,首先将所用的灰度阈值对采集到的印刷品图像进行缺陷的初步识别和标定,然后再按照高精度图像检测要求采用分层检测的方法进行搜索,解决了以往图像检测缺陷识别中的检测效果和速度不理想的问题.经过在高精度印刷图像的质量自动化检测系统中的应用,算法的速度和效果得到验证.     

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．     

基于线阵CCD的印刷品缺陷在线检测系统设计

在建立胶印机模拟系统来模拟其印刷全过程基础上，采用滚筒印刷检测模式，并且在印刷滚筒平台上建立在线图像采集系统，搭建计算机视觉采集环境，安装计算机视觉处理软件（Halcon），对检测目标进行图像建模、校准、匹配等处理，从而对印刷品缺陷进行定位．     

基于层间相关性的小波边缘检测

在计算机视觉系统当中，图像边缘检测占据着重要位置．图像成像过程中，噪声、畸变等因数引起图像细节模糊，如何有效提取图像边缘成为一个不断探索的课题．众所周知，采用Sobel、LapLacian边缘检测算子尽管能够有效地去除噪声的干扰，但是破坏了图像边缘细节．基于此，本文提出了一种基于层间相关性的小波边缘检测．在不同层间，如果低分辨率下的父系数绝对值大，则在高分辨率下四个相应的子系数的绝对值可能性也大，则其所代表地图像边缘信息可能性越大．因此，采用基于层间相关性的小波边缘检测算法既有效地去除噪声的干扰，又保留了图像边缘细节．     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

基于离散Fourier变换的非线性滤波图像去噪算法

传统的低通滤波去噪算法在滤除噪声的同时会使图像边缘模糊，为了更好地保留图像的边缘信息，该文提出了一种保留具有较大模值的Fourier变换系数的非线性滤波方法．实验结果表明，该算法在滤除噪声的同时还能较好地保留图像的边缘信息。     

二值图像边缘跟踪算法及其在掌纹识别中的应用

提出了一种具有抗噪性能的二值图像边缘跟踪算法，并将其应用在掌纹识别中．实验表明：新算法与传统算法相比，能够快速准确地检测出二值图像的整个边缘，同时能够较好地去除图像中的噪声和毛刺．     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果，故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT，实现增强图像的功能，再采用传统的Canny算子，提取原始图像边缘的方法，算法综合了两者的优点．实验结果表明，采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性，取得了比较理想的边缘检测效果．     

利用边缘移动匹配法减少龟纹的重采样算法

提出了一种减少印刷中龟纹现象的重采样算法。采用传统网目铜版方式的印刷工艺需要将一幅原始的数字图像重采样到输出栅格。经典的重采样方法利用一些简单的插值方法计算新采样点的值，这些简单的插值法常会导致图像的高频部分出现龟纹；提出的算法首先对原图像边缘部分的像素点利用边缘移动匹配法寻找边缘方向，再沿边缘方向计算新采样点的值，模拟实验证明，和经典的重采样方法相比，这种算法能较好地消除龟纹又保持了图像边缘特征。     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

相位信息和数学形态学的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测算法最初只基于灰度图像,对彩色图像提取的边缘定位不准确、边缘有断点等问题,将在HSV彩色空间中对彩色图像进行了多通道边缘检测.考虑到传统边缘检测算子对图像的噪声和明暗程度比较敏感,采用相位一致和数学形态学相结合的方法对单通道图像进行边缘检测.仿真实验显示,该方法可以有效地提取彩色图像的边缘.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

基于多尺度形态学的彩色图像滤波算法的研究

图像去噪是图像预处理过程中非常重要的环节,其去噪效果的好坏直接影响图像分析。针对彩色图像噪声的特点,提出改进的多尺度的形态学滤波算法,将灰度形态学的滤波算法推广到彩色图像,实验结果表明,多尺度形态滤波算法在滤除彩色图像噪声的同时,也能保持彩色图像边缘的信息和色彩信息。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

基于粒子群的彩色印刷品图像分层搜索定位算法

针对彩色印刷品表面质量在线检测过程中存在目标图像定位精度低、定位速度慢而导致检测误判率高、检测效率低等问题,提出了一种基于粒子群的彩色图像分层搜索定位新算法.首先采用图像金字塔结构在空间域中对彩色图像进行分层,分析尺度因子和层数的选择对提取目标图像关键特征的影响;其次,基于边缘特征建立各层的匹配模型,最后引入粒子群算法(PSO)求解每层的最优匹配参数,实现待匹配对象的快速定位.实验结果分析表明,该方法对宽幅面彩色印刷品像素大小为1024×454的目标图像平均校正偏差不超过0.1°,即水平方向上的定位误差可达0.017个像素;对角度偏移小于6°的图像,分3层搜索校正的最长时间仅为12.6 ms,以上实验结果显示出该定位方法具有较高的精度和较强的实时性.     

基于蓝噪声掩膜的印染花布图案半色调技术

印染花布图案的数字化半色调处理是如何由同一种主色的浓淡渐变灰级图级过数字化半色调处理得到同样具有高分辨率高精度的二值图象，使之在激光成像仪挂网输出能够模拟原始灰级图的黑白胶片的技术。作者引出“蓝噪声掩膜”这一概念的设想，提出了构造蓝噪声掩膜的算法，通过用蓝噪声对分色片的印染花布图案作二值化处理得到了精确反映原图频率特性的半色调图像，满足了印染花布对分色胶片输出的要求。     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.