基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法

为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法进行图像分割,突出轨头和焊缝区域图像,并采用连通域法提取轨头和焊缝区域轮廓;最后,采用多次最小二乘直线拟合法获取焊缝拟合直线,计算拟合直线与轨头上边缘直线的交点作为定位点,实现钢轨焊缝自动定位.对60 kg/m钢轨焊缝区域的检测实验表明,所提方法具有精度高、稳定性好的优点,可用于焊轨基地焊缝的在线实时自动检测.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

基于直方图参数估计CFAR的SAS图像目标检测算法的研究

给出了一种合成孔径声纳图像目标检测的新算法,利用这类图像目标相对于杂波所占的像素数目比很小的特点,以图像的直方图为基础,与典型背景杂波分布的概率密度函数进行快速拟合,并采用最小均方误差准则来确定最终的杂波分布及参数.根据得到的参数进行恒虚警率检测,从而将目标从图像中提取出来.实践表明,本算法计算迅速,检测概率高,能够为...     

一种彩色图像质量评价方法

人眼视觉系统对图像的结构信息高度敏感,且与色彩信息密切相关.但是基于结构相似性图像质量评价方法大多是在不考虑颜色的情况下实现的,为此提出了一种新的图像质量评价方法.首先根据人眼视觉系统特性提取彩色图像的亮度、色调和饱和度,将亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像亮度通道的边缘特征得到亮度变化强烈部分的边缘特征,同时将色调和饱和度作为色彩特征进行处理;其次提取图像灰度化后的边缘特征以得到亮度变化缓慢部分的边缘特征;最后融合以上特征建立彩色图像质量评价模型.在LIVE数据库上进行的对比实验表明:和其他被广泛采用的图像质量评价算法相比,该算法评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性.     

基于FPGA的图像边缘检测算法设计

通过研究Sobel原理和算法,在FPGA内部用流水线的方式来实现数据的具体提取、计算和存储,最终实现了对任意Bmp格式图像的边缘检测图像的计算和提取,并显示出来,证实Sobel算法有比较好的边缘检测效果,而且采用流水线的技术,可以有效提高数据计算的效率,实现了一个时钟周期就输出一个像素图像的导数值。     

基于光学相干层析图像的珍珠质厚度自动测量算法

利用OCT成像技术提供了一种珍珠厚度自动测量方法。该方法应用Canny边缘检测算子提取珍珠质的上边界,原始的边界利用先验知识拟合成圆,通过极坐标变换将图像从拟合的圆变换到极坐标系中,使用单侧差分与像素强度相结合的方法提取下边界。最后,用概率密度投影得到珍珠质厚度的概率分布。实验证明利用本方法进行厚度测量比原有手工测量结果的精度大幅提升,可以满足实际应用的需求。同时实验结果也证明了本方法对边界噪声、边界间断有很好的有效性与健壮性。     

基于卷积神经网络的时空权重姿态运动特征提取算法

在传统姿态运动特征提取过程中存在有效提取效率低的问题,于是提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）算法的时空权重姿态运动特征提取算法。针对所选择的运动时空样本,提取相应的时空运动关键帧并以静态图像的形式输出;采取运动目标检测、图像增强等多项措施完成初始运动图像的预处理工作;借助CNN将运动特征矢量化;采用时空权重自适应插值方法减少运动边缘检测误差,从姿态边缘特征和姿态运动时空特征两方面实现姿态运动特征提取,并输出提取结果。与传统算法进行对比实验的结果表明,所提出的算法在有效特征数量方面得到了提升。     

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一. 为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法. 首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心. 仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位. 理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

用Normalized Cut法自动提取乳腺超声图像中的肿瘤边缘

提出一种带权重邻域灰度信息的normalized cut(Ncut)方法,该方法能够全自动提取乳腺超声图像的肿瘤边缘.通过Ncut分块乳腺超声图像中的各块灰度及空间分布特征来识别待检测肿瘤的轮廓.对于少数分割不精确的结果,可用结合局部能量项的动态轮廓模型对所提取的初始边缘进行修正,使其更接近真实目标轮廓.对包含112幅乳腺肿瘤超声图像的数据库进行边缘提取,结果表明:该方法无需人工干预,能够准确有效地实现肿瘤分割,且计算量小,有望提高计算机辅助诊断的自动化程度.     

应用启发式边缘生长的遥感影像分割

基于边缘的遥感影像分割方法有两个难点：边缘点检测和边缘线连接. 文中提出一种基于启发式边缘生长的分割方法. 首先对Canny 算子进行三方面的改进以准确提取边缘点：自适应小波去噪、最优双阈值计算、基于邻域全变分的边缘决策. 定义一个新的边缘连接异质性指标,包括空间异质性和光谱异质性. 在此基础上提出启发式的全局交互最优决策技术以正确连接断裂边缘线. 文中用快鸟影像和航空影像进行分割实验,并与eCognition 的分割结果进行定性和定量比较. 实验表明启发式边缘生长分割方法能正确地连接绝大多数边缘线,并提供准确的分割结果.     

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

基于简化Mumford-Shah模型的活动轮廓边缘检测模型

在Chan-Vese活动轮廓模型(C-V法)的基础上,提出了一种新的边缘检测模型.在该模型中,图像被定义为两个同质区域的组合,图像边缘检测问题转化为基于Mumford-Shah泛函的能量函数最小化问题.本文在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,通过调节该项的权重因子,可以得到基于不同灰度强度的图像边缘图.该方法采用了水平集数值技术,因此活动轮廓具备了拓扑变化的能力,并能克服C-V模型检测不出离灰度均值较远的边缘的问题,实验表明了其有效性.     

利用边缘密度特征提取高分辨率遥感影像中的居民区

居民区相对于其他区域具有更明显更丰富的边缘特征. 根据这一特点,提出一种利用边缘密度特征差异
进行高分辨率遥感影像居民区自动提取的方法. 该方法首先利用Mean Shift 算法平滑原始影像,然后检测平滑影
像上的边缘并拟合成直线段,最后利用影像中的边缘密度分布构建空间投票矩阵,并结合Ostu 阈值分割方法提取
居民区. 实验表明：该方法可用于提取场景比较复杂的影像中的居民区,且具有较高的准确率和鲁棒性.     

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法比较的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高。该算法首先利用改进的尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数进行拼接和融合。该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响。经实验证明,该方法可实现高质量快速的拼接系统。     

基于空间矩和Zernike矩的亚像素边缘检测

介绍了两种矩的理论,然后根据建立的四参数边缘模型,分别利用两种矩的性质推导出边缘参数与矩之间的关系,利用矩得到图像边缘参数,最后由边缘参数确定图像边缘.两种矩方法得到的边缘的边缘定位精度都已达到亚像素级.     

数字图像边缘检测方法的对比分析及优化

由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法.     

关于图的边容错的注记

F·Harary 和 J·Hayes 引入了如下的图的边容错的概念:图 G称为关于图 G 是k一边容错的,如果从 G 中移去任意 k 条边所得的每个图都含有图 G。本文得到了关于路,乘积图,有向路及有向圈的边容错的一些结果。     

基于帧间单映变换的视频序列超分辨率重建

针对帧间单映变换的视频序列提出了一种超分辨率重建算法。首先在最小二乘的基础上给出超分辨率重建的数学模型;其次采用基于模型的等级估计法估计相邻帧的单映变换矩阵;然后采用基于RANSAC的特征点匹配方法对非相邻帧进行带指导的改进估计,使其能够达到要求的亚像素级精度;最后运用共扼梯度算法进行迭代重建,并详细讨论了主要的矩阵向量乘法计算。实验结果表明该算法的重建相当有效。