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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

3.
基于面阵CCD的高精度测量技术及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对图像尺寸测量,提出了一种基于面阵CCD的高精度测量技术和图像比较测量方法,通过对比被测零件的图像和标准件的图像,得出被测零件的尺寸,多项式插值的子像素细分算法和图像比较法的结合提高了边缘的定位精度,加速了运算速度.推导了一种基于多项式插值改进的子像素细分算法以及各种理论的应用技巧,工业高精度测量实例表明,最大偏差不超过0.01mm.  相似文献   

4.
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.  相似文献   

5.
伴随着图像处理技术的不断发展,对于目标图像的边缘检测由像素级向亚像素级转变,为了能够得到目标图像相对比较清晰的边缘图像,在本文中首先使用一种改进的数学形态学梯度算法对目标图像进行像素级边缘检测,然后通过对已经得到的像素级边缘点进行样条插值,最终完成亚像素边缘检测,通过实验仿真能够观察出使用本文所研究检测方法能够得到清晰的边缘图像。  相似文献   

6.
为实现不规则形状超薄热管宽度测量自动化,提出一种基于机器视觉的中轴线梯度角逐像素宽度测量算法。首先采用Canny算法获取像素边缘,并进一步使用改进二次插值法提取亚像素边缘;然后利用细化算法提取边缘内封闭区域中轴线并适当裁剪;接着使用形态学膨胀与高斯滤波构造中轴线区域边缘,计算梯度角,并借助双侧均值滤波逼近真实梯度角的光滑变化;最后沿梯度角两侧搜索亚像素边缘点,边缘点对距离即为所测宽度。文中算法解决了常规测量算法无法确定不规则形变轮廓对应宽度测量点和高次过渡曲线区域无法测量的问题,实现了在轴线方向密集测量宽度,最大程度逼近真实边缘宽度分布。实验结果表明,测量对象宽度在10 mm以内时,文中算法的测量不确定度为±0.026 mm,能很好地适应超薄热管的不规则外形,实现稳定可靠、高精度的自动化测量。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
陶瓷基片检测中Robert边缘细化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

9.
一种快速亚像素边缘检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

10.
光镊系统中光阱刚度系数的快速、准确、高精度测量是光镊进行粒子定量操控的关键因素。本文给出了一种利用数字图像相关匹配的方法实现亚像素的位移测量。为提高测量精度,此方法在捕获过程中采集多幅图像并以相邻前一幅图像作为模板去匹配下一幅图像,以此类推,最后将每个增量位移场叠加作为最终的位移,同时在亚像素计算时采用较高精度的梯度法;为了提高计算速度,在整像素点匹配时,采用了动态阈值序贯相似法。最后,通过模拟仿真实验,对此算法的有效性进行了验证,结果表明本算法比普通亚像素算法快1~2倍。  相似文献   

11.
程思  杨静 《科学技术与工程》2014,14(12):210-214
针对视频码流在信道传输中容易出错而导致视频质量降低的问题,提出一种改进的空域错误隐藏算法。首先采用Sobel算子对丢失宏块周围四个相邻块的像素点进行边缘检测,将检测到的梯度方向量化为8个方向,然后通过边缘的方向熵自适应判断采用双线性插值法或基于边缘检测的方向加权插值错误隐藏算法。实验结果表明,该算法与参考算法相比,在不同丢包率情况下图像质量均有较明显的改善。  相似文献   

12.
通用亚像素边缘检测算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了针对不同边缘类型进行同步亚像素级检测的问题.通过详细分析3种基本边缘类型(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,提出了一种基于形体质心思想的通用算法,并对其进行了严格证明.该算法能同时对这3种基本类型边缘进行亚像素级检测与定位,且不存在原理性误差.对算法进行离散化处理,给出了便于计算机实现的离散算法.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.  相似文献   

13.
基于亚像元动态成像技术,提出了将小波变换与B样条曲线相结合的方法来提高亚像元图像的空间分辨率.该方法先将亚像元图像用四条B样条曲线插值放大,把放大后的图像进行小波分解为低频及水平、垂直、对角方向的高频子图像,用原始低分辨图像替换子图中的低频部分后再进行小波反变换来重构高分辨率图像.仿真结果表明,与其他方法相比,本方法可得到更好的视觉效果及较高的尖峰信噪比,是一种提高光学遥感图像分辨率的有效算法.  相似文献   

14.
分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.  相似文献   

15.
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.  相似文献   

16.
基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测   总被引:6,自引:0,他引:6  
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  相似文献   

17.
向量空间彩色图像的Canny边缘检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法.根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点.实验结果证明,该方法继承了canny的性能,并充分利用了彩色信患,能较好地检测出彩色图像边缘.  相似文献   

18.
基于图像局部梯度具有明显一致性先验,提出了一种基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法。算法在恢复绿色通道时首先从垂直和水平两个方向的进行插值,得到候选插值结果。然后根据彩色通道结构相似的特点,提出利用多通道梯度线性加权估计图像局部梯度,并利用引导滤波实现用时域图像边缘结构对图像局部梯度进行一致化校验,从而提高边缘估计的精度。然后将一致化校验后的梯度特征与候选插值进行自适应融合得到最终绿色通道插值。最后依据图像通道之间的结构相似性先验,利用绿色通道结构细节实现对红色和蓝色通道重构图像的修正,从而恢复完整的去马赛克彩色图像。通过在Kodak和IMAX两个数据库进行的有效性验证,并与其他最新方法进行的性能对比,结果表明恢复图像主观视觉特性和客观评价指标都优于传统方法。此外,由于不涉及迭代和网络训练,具有高效性。  相似文献   

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