一种新的基于二阶导数的图像去噪算法

本文阐述了基于散度的和基于二阶导数的图像去噪算法之间的关系,提出了新的基于二阶导数框架的图像去噪算法,给出了切向扩散系数以及法向扩散系数.实验结果表明当法向扩散系数为递减函数,在边缘区域该系数的值较小,有效地保留了法向方向的边缘,在平滑区域扩散该系数的值较大,起去噪作用;切向扩散系数则维持在较大的常量对切向方向噪声起较强的去噪作用;在此情况下基于二阶导数的算法能够取得较好的图像去噪效果.     

铝合金钨极氩弧焊熔池被动视觉信息传感

采用自行设计的三光路传感器,获取了多方向上清晰的填丝脉冲铝合金熔池图像,并对斜后方图像进行了处理.针对斜后方图像特点,采用退化恢复、滤波、边缘检测、自动阈值分割、投影细化方法进行了预处理;对于预处理后的图像噪声,经过阈值滤波去除,获得间断熔池边缘图像;最后采用任意位置椭圆来拟合熔池边缘,拟合结果可以较好地反映熔池形状.     

语音端点检测的常用方法及改进

语言是人类最重要的、最有效的、最常用的和最方便的通信形式。人们在与机器的信息交流中利用语音识别技术更加的方便、自然。语音识别中最基本的一些技术仍在不断发展。本文首先介绍了语音信号处理中端点检测的若干方法,着重分析了两种传统方法。而后简要介绍了它们的优劣和几种对它们的改进方法。最后提出了利用图像处理技术中的边缘检测技术进行语音端点检测的思路。     

机器视觉系统测量电机磁瓦尺寸失真的分析

介绍了机器视觉系统的基本结构及测试过程中遇到的尺寸失真的问题,在不同相机参数下进行电机磁瓦的图像采集,分析采集的图像质量,选取其中两组关键参数下相机采集的图像,对其进行图像的边缘分析,找出造成测量长度失真的原因,并提出了相应的解决方法．     

半自动图像分割

半自动图像分割是图像分割的方法之一,本文提出了一种半自动图像分割的方法,即首先用手工粗略地将图像中的对象勾画出来,将图像划分为目标区域和背景区域,再利用边缘检测、最佳阈值分割、数学形态学等算法对图像的目标区域边缘进行优化,通过大量试验,得到精确的对象形状信息。     

哈夫变换在直线特征识别中的应用

本文论述了哈夫变换(Hough Transform)在图像直线特征识别中的应用。首先讨论了哈夫变换之前所应做的图像预处理工作,根据不同的图像设计不同的处理流程,主要包括:图像滤波、图像分割、边缘提取、骨架提取等。文中运用两个图像直线特征识别的例子说明了哈夫变换的应用效果。     

图像边缘检测的研究与分析

边缘检测是数字图像处理中的重要内容,它是底层视觉处理中最重要的环节之一也是实现基于边界的图像分割的基础。本文对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析,通过运用MATLAB对常见的边缘检测算子进行仿真。     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测算法研究

本文首先对几种经典边缘检测算法进行了讨论,例如Roberts边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子等。然后深入研究小波变换理论和图像边缘检测理论方法,通过理论分析和MATLAB软件仿真结果,将小波算法和经典边缘检测算法进行比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

多阶段边缘检测算法

提出一种新颖的图像边缘检测算法,包括边缘检测和边缘增强两个阶段.在边缘检测阶段,新的检测算子不仅可以克服传统算子对边缘拐点、终点的漏检现象,还可以有效地去除噪声,从而更加精确地定位边缘.在边缘增强阶段,引入Hopfield神经网络,通过迭代计算网络优化的能量函数,逐步地弥补缺失边缘、消除假边缘,达到边缘增强的目的.最后针对不同类型图片进行边缘检测,得到较好的结果,证明了该算法的可行性.     

基于图像处理技术的烟丝检测系统

烟丝结构是影响卷烟质量的重要指标,而整丝率和碎丝率是烟丝结构的两个主要参数,对整丝率和碎丝率的检测直接影响整个烟丝结构检测的效率。本文针对现有烟丝结构检测方法存在的效率低、测量结果滞后、人为因素影响大等缺点,提出了利用数字图像处理技术进行烟丝结构在线检测的方法。对离线烟丝结构图像进行了分析,结果显示:整丝率为90.23%,碎丝率为0.86%。因此,图像处理技术运用于烟丝检测系统是可行的,并且具有实时智能检测等特点。