基于边缘导向的直边图像亚像素定位方法

通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果．     

SMT元件影像检测关键算法

提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数的检测方法。该方法首先采用最大外接矩形的方法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点。接着采用Canny算子和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的亚像素精确定位。然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线拟合,得到边缘的直线方程,利用直线和圆弧相切的关系,求得直线和圆弧的切点,采用最小二乘法对两切点间的边缘点进行圆弧拟合得到圆弧的精确值。同时,采用快速傅立叶变换,利用变换后图像的特征,实现端面图像中条纹方向的判定。实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03pixel,直线拟合精度为0.03pixel,圆弧拟合精度为0.05pixel,端面条纹判断的准确率为100%。理论分析和实验结果表明：本文提出的最大外接矩形分割法、亚像素定位法、直线圆弧拟合法及条纹方向判断法能很好的满足贴片元件几何特征参数自动视觉检测的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

基于视觉的贴片元件检测算法

为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.     

机械零件图像中直线边缘亚像素定位方法

以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，提出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级精度的算法．同时还进行了空间矩直线边缘亚像素定位算法与本文所提出算法的对比实验．实验结果表明：在低噪声图像中，两种算法的边缘定位精度均达到满意的结果，且最小二乘线性回归亚像素定位算法速度较快．     

亚象元边缘定位的实现

亚象元方法能够突破离用象素采样的限制，使边缘定位精度高于图象分辨率。基于连续的理想边缘模型，利用邻域空间矩拟合来计算象素中可能存在边缘的参数，从而获得边皆的亚象元一位。这种方法精度高，抗噪声，而且具有多尺度性和目标外形拟合简便等特点。     

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.     

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。     

特征点提取及视图变形技术研究

介绍了图像变形和视图变形技术,在此基础上提出了一种改进的视图变形方法．利用样条小波变换进行边缘检测,根据模极大值原理,获得单像素的轮廓边缘;针对传统的霍夫(Hough)变换的局限性,对其进行改进,并将改进后的Hough变换方法,用于从单像素边缘图像中提取直线的特征点,即端点中．在原始图像中,载入这些特征点,交互地选取其中所需的特征点,连接形成特征线段,然后使用图像变形方法,生成从起始图像到终止图像的期间过渡图像,实现两幅图像的渐变,该方法提高了特征点选取的准确性和效率,使中间过渡图像更加自然适真。     

基于 Zernike 矩的边缘检测方法

提出了一种基于Zernike矩的边缘检测方法.根据建立的四参数边缘模型,利用Zernike矩的性质导出了边缘参数和矩的关系,通过求矩得到边缘参数.所提出的方法可以达到子像素级检测精度,对噪声不敏感,具有良好的稳定性.     

基于互补曲线拟合的格雷码亚像素边缘定位

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.     

基于最近点拟引力场的图像配准方法

针对基于图像边界Hausdofff距离场的图像配准方法存在的问题，提出一种基于最近点拟引力场的图像配准方法：假定参考图像边界点形成最近点拟引力标量场,用浮动图像边界点在该引力场中受力的均值作为相似度函数．该方法弱化了浮动图像中多余边界的作用，提高了算法精度，降低了误配率，解决了浮动图像中存在多余边界情况下的配准问题．     

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     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

基于直线段上下文的红外与可见光图像匹配

成像设备、所用光谱和拍摄时间等因素的差异给红外与可见光图像匹配带来了较大的困难。考虑到边缘直线段在异源图像中的稳定性,提出一种基于线段上下文的红外与可见光图像匹配方法。首先,采用LSD(line segment detector)算法检测出图像中的直线段,接着按照几何约束规则挑选出关键直线段,并计算它们的交点,将交点与Harris角点一起组成图像特征点;通过计算特征点四象限邻域内线段的得分,得到每条线段对特征点的贡献,在此基础上采用圆形阵列的方式,构建基于线段上下文的特征描述子;最后运用双向匹配策略和RANSAC算法实现红外与可见光图像的匹配。实验结果表明,所提方法能够对灰度差异较大的红外与可见光图像实现精确匹配,并且在鲁棒性和时间效率方面都要优于主流异源图像匹配算法。     

基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别

针对现有结构化道路车道线弯道检测识别技术的准确性和鲁棒性不高的问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线识别方法。首先利用Canny边缘算子进行车道边缘检测,其次对比相邻区域距离内的Hough变换峰值参数值,将小于设定阈值距离的直线段进行连接,拟合形成车道线检测区域,然后根据消失点的横坐标距离图像中心点的位置来预测车道线方向,最后借助MATLAB平台完成车道线的识别。验证结果表明:该方法避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,实现了直、弯车道的识别统一化,识别准确率为95.3%,平均耗时0.036s,具有很好的实时性和鲁棒性。     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

发动机叶片ICT数字切片图像特征边界的提取

目的 实现数字切片图像特征边界的提取。方法 针对有噪声信号影响的发动机叶片ICT(Industrial computed tomogmphy)数字切片图像，根据图像特征边界点相邻像素灰度值变化特点，通过预先确定提取边界所占矩形区域的大小、方向和预提取图像边界的数量，沿垂直某一矩形边的方向自动产生与提取边界点数量相等的一组等距平行线，并将每一平行线穿过图像的像素灰度变化拟合成一条三次样条曲线或B-样条曲线。结果 根据拉普拉斯边界检测算法在出现边界点处一阶段数为最大和二阶段数为零的特性，计算机边界点的坐标，实现灰度图像特征边界的提取。结论 通过实验得到的测量误差，使用统计的方法进行分析，该算法不但能够达到1／4像素的亚像素精度，而且还有计算效率高的特点。     

任意形状二值线图边缘跟踪的实现

边缘跟踪是计算机数字图象处理中一种重要的处理方法，本文通过对实现边缘跟踪条件的分析，提出了邻域连续性的概念，得出了边缘跟踪方法能正确跟踪所有边缘的充分条件，从而实现了任意形状线图的边缘跟踪、实际用于处理手画图结果表明，这种方法是可行的．