一种基于边缘检测的图像融合新方法

提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵、均方根误差、峰值信噪比和互信息等客观评价标准进行评价,结果表明,基于边缘检测的图像融合方法融合效果较好,对于模糊部分不同的源图像进行融合具有一定的通用性.     

一种基于X射线成像的球栅网格阵列封装芯片焊接检测方法

球栅网格阵列(BGA)封装芯片由于其引脚封装在内部的工艺特点,需要采用X射线成像的方式进行质量检查.提出一种基于印制电路板(PCB)X射线图像的自动芯片焊接质量检测方法,采用投影变换的方法确定芯片区域,根据球形焊点特点,利用霍夫变换对引脚焊点进行自动识别.该方法能实现全自动的焊接质量检查,提高焊点识别的效率和准确度,进...     

基于图像边缘区的图像评价方法

通过对图像处理中的缩放算法得到的图像误差进行分析,发现图像误差主要集中在图像边缘区,进而提出了基于边缘稳定的图像评价方法,实验表明,该方法符合人的主观视觉质量需求．     

无铅BGA封装可靠性的跌落试验及焊接界面微区分析

通过进行BGA封装的可靠性力学试验(高加速度跌落试验),研究了机械冲击和应力对无铅BGA封装焊点的可靠性的影响,并通过对失效BGA封装焊点的微观结构和成分的SEM/EDX分析,寻找影响焊点可靠性的主要因素,研究结果表明,焊点的失效模式较为复杂,而在多数情况下,焊点的疲劳失效与焊接界面处的金属间化合物IMC层断裂有关,并对无铅焊料IMC的性质也作了研究.     

基于脉冲涡流热成像的铁磁性构件缺陷检测

针对铁磁性构件损伤探测问题,提出了二维大津法(Ostu)与多尺度形态学梯度边缘检测相结合的方法,该方法基于脉冲涡流热成像的缺陷无损检测技术,处理分析红外图像,得到缺陷边缘特征,用于监测铁磁性构件的健康状态。首先利用脉冲涡流热成像装置对铁磁性构件加热,并使用红外热像仪摄取红外图像;然后利用二维Ostu算法对获得的红外图像进行分割,得到二值缺陷区域,并对其进行连通性计算,从而得到涡流线圈内缺陷区域,提取裂纹缺陷;最后对所得裂纹缺陷进行多尺度形态学梯度边缘检测,并运用物象关系,测量缺陷几何尺寸。构件缺陷试验证明该方法对缺陷边缘检测效果良好,实现了铁磁性构件缺陷的无损检测。     

基于颜色特征的智能焊点定位算法

针对现有自动光学检测系统焊点定位自动化程度低的问题,提出了一种基于颜色特征的智能焊点定位算法.对样本焊点区域的灰度直方图进行统计分析,获得焊点分割的初始颜色阈值,并以最小像素损失为目标对阈值进行修正,得到最优分割阈值,实现了焊点颜色的自动抽取;定位过程中,使用阈值对焊点图像进行二值化,并使用优化后的面积最大法来搜索焊点位置,实现了焊点的快速定位.实验结果表明:文中算法对焊点图像的分割效果理想,定位误差小,定位速度可以满足实际应用的要求.     

上采样深度图像与RGB图像的融合

针对Kinect捕捉的深度图像存在分辨率低的问题,提出了一种新的上采样方法以增强深度图像的分辨率,并描述了基于最优化框架的产生高质量上采样图像的方法。首先,用双三次插值算法上采样一幅低分辨率深度图像,得到高分辨率深度图像。提出一种新的加权机制,使深度图像与高分辨率RGB图像结合以产生更清晰的细节和平滑的边缘。该算法应用到对实际图像的上采样中,并与现有的上采样算法比较。实验结果表明,该算法能够更好地保留边缘,具有最低的均方根误差。     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

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.     

基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割

本文提出一种基于图切割结合区域生长算法的超声图像分割方法.文中采用对图像进行分块后进行图切割的方法,大大降低了算法的时间复杂度,在分割的过程中利用先验知识和图像边缘信息,对分割进行约束和指导,并与区域生长算法相结合从而实现了超声图像的快速自动分割.实验结果证明该方法分割效果良好,具有一定的应用和研究价值.     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.     

基于改进Hough变换的刹车蹄块片 安装孔定位检测法

针对刹车蹄块片质量无损检测系统中参考点建立需求,提出在复杂轮廓边缘中安装孔定位检测方法。该方法首先对刹车蹄块片侧面图像进行多方向Canny边缘提取,采用带辨向梯度Hough变换改进算法,实现对候选圆的粗定位;然后对候选圆边缘区域进行提取,采用最小平方误差拟合法进行候选圆精确定位和测量;最后依据圆完整度信息实现对安装孔的识别筛选。实验表明:该方法能够较准确地识别出安装孔,与其真实边缘之间误差小,取得良好的检测效果。     

CBGA组件热变形的2D-Plane 42模型有限元分析

本文介绍有限元中的 2D Plane4 2模型在CBGA组件热变形中的应用 ,利用有限元的模拟CBGA组件的应变、应力的分布 ,通过模拟表明有限元法是研究微电子封装中BGA焊点、CBGA组件的可靠性的方法     

基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法

针对常规误差扩散方法中的图像细节轮廓损失问题,提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法.该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息.仿真结果表明该算法能够更好的减少图像细节损失,保留图像细节信息.     

基于高光谱图像技术和波长选择方法的羊肉掺假检测方法研究

针对肉类掺假的定量检测问题,建立了基于高光谱图像技术结合波长选择方法以及偏最小二乘(PLS)法的羊肉掺假无损检测方法.试验搭建了羊肉-猪肉的高光谱图像采集系统,对选取的99个样本进行高光谱图像(390~1040nm)采集并提取感兴趣区域光谱.比较了多种预处理方法对全波长模型的影响,标准正态变量校正(SNV)为最优光谱预处理方法,校正决定系数R2CV达到0.93,预测决定系数R2P达到0.96,校正均方根误差RMSECV为8.33%,预测均方根误差RMSEP为6.18%.采用多种波长选择方法对光谱全波段520个变量进行变量选择,最终确定基于竞争性自适应重加权算法(CARS)的简化模型最优,其R2C=0.96,R2CV=0.94,R2P=0.96,RMSEC=6.55%,RMSECV=7.66%,RMSEP=6.10%.高光谱图像技术结合CARS能够对掺假羊肉进行准确的定量检测,可为羊肉掺假的在线无损检测提供理论依据.     

基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.     

一种基于区域的图像融合新方法

提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法.该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割;再对待融合图像进行多尺度小波分解;在此基础上利用Gabor滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度,应用区域相似度及信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后,利用小波逆变换得到融合图像.评价融合算法的性能采用了均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵、互信息5种准则.研究结果表明,该方法具有良好的融合特性.     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

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。     

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。