碎片图像字符特征提取方法研究

字符特征提取是含文字碎片图像拼接的关键环节,直接影响拼接效果。提出了一种包含文字信息的碎片图像特征提取方法,首先,对原始碎片图像进行预处理,分别得到字符和碎片背景的二值图像;然后,利用边缘检测算子提取字符和碎片背景的单像素边缘;最后,利用结构算子检测碎片图像中字符与碎片背景边缘的交叉点,并根据交叉点的信息提取字体边缘方向特征。仿真实验结果表明本文提出的碎片图像字符特征提取方法思路合理,能够快速、准确地提取出碎片图像中的字符特征,为后续的匹配拼接奠定基础。     

基于次序统计滤波器的阶跃边缘检测

在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。     

一种基于视觉测量的亚像素边缘检测算法

图像边缘检测精度决定了目标实际尺寸的测量精度。利用亚像素边缘检测技术来解决工业生产中芯片管脚的测量和检测问题。针对传统空间矩算子存在计算量大和边缘定位精度不足等缺点,首先利用改进的Prewitt算子快速提取连续性较好的像素级边缘,然后推导了空间矩算子原理误差并利用改进的空间矩算子进行亚像素级边缘定位。实验结果表明该方法速度快,定位精度高,并且具有较强的抗噪能力。     

基于机器视觉的加工刀具磨损量在线测量

针对实际生产中测量刀具磨损需要人工操作、停机检测等问题,开发了一个基于机器视觉的加工刀具磨损测量系统.首先提出基于Laplacian算子边缘信息的Otsu分割算法将图像二值化,再通过基于形态学的Canny算子边缘检测粗定位及图像配准提取清晰的刀具磨损区域.最后,使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法提高测量精度,并通过主曲线方法拟合亚像素边缘点得到光滑的边缘曲线,实现了刀具磨损量的在线测量.实际加工过程中的刀具磨损测试结果表明,该系统检测自动化程度高、运行速度快、测量精度可以达到微米级,可以有效地应用于工业上对加工刀具磨损的实时监控.     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目的 研究一种新的提取图像边缘特征的方法。方法 依据图象的多分辨率小波分解及其所表现出的多尺度特性、局部化分析特性及方向选择性等特点,通过二进尺度下小波变换局部极大值的检测提取图象边缘特征,结果 利用此方法在计算机上对２５６×２５６×８ｂｉｔｓ／像素的Ｌｅｎａ图像做了边缘提取,得到不同尺度下的连续、光滑、单像素宽的边缘链图象,结论 边缘提取准确,表明这种特征提取方法是有效、可行的。     

基于模糊熵和结构特征的边缘检测方法

为了使检测的图像边缘结核定位好,并且产生边续的精细边缘,同时能有效滤除边缘图像中的噪声,提出一种基于模糊熵与边缘结构特征相结合的新的图像边缘检测方法。该方法首先将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,计算出每个像素在模糊熵特征空间的相异测度,结合3×3 邻域内的12种有效的边缘结构,提取图像中每个像素的结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列,然后对结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列实施非极大抑制,确定最终的边缘像素图像。实验结果表明该方法所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确,有较好的抗噪性。     

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.     

一种Roberts自适应边缘检测方法

针对Roberts算法对噪声比较敏感且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Roberts自适应边缘检测方法.利用Roberts算子的基本原理,扩充了检测方向,再根据待检像素周围的3×3像素邻域的平均像素灰度值,结合人眼视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Roberts算子的可并行处理、快速运算、边缘较细等优点,还对噪声有一定的抑制作用.同时,针对Roberts算法边缘检测相对粗糙、边缘细化效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,即先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤其伪边缘,再对图像边缘进行细化处理,从而得到单像素边缘.实验比较表明,所提算法能够自适应地生成动态阈值,提高图像边缘细节信息的提取性能.     

视频图像内文字的自动提取新方法

提出了一种基于彩色边缘检测、形态学和逻辑与运算的视频文字提取方法,首先,分别运用垂直、水平、对角三个方向的彩色边缘检测算子提取出原图的边缘图像,然后分别对上述三幅边缘图像进行数学形态学运算,得到三幅不同方向的连通域图。最后,将这三幅连通域图相与,消除无用的信息,得到最终的文字区域。实验证明,该方法具有高的文字提取率和好的鲁棒性。     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

一种线性提升小波的方向断面边缘检测法

提出了一种基于线性提升小波的方向断面边缘检测法．构建了一组提升小波预测函数，并推导了一个线性更新函数．通过对原始影像进行“分裂”、“预测”与“更新”运算，实现影像的小波分解，并利用分解后的小波系数构成影像的小波梯度图和方向图．在小波方向图和梯度图的引导下，根据方向断面检测原理实现影像的边缘提取，也利用方向图实现了边缘的跟踪与准确定位．结果表明，由于方向图对于线性特征更加敏感，所提出的方法对于线性目标的检测更加有效．     

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。     

混合神经网络在颗粒图像边缘检测中应用

提出了一种应用混合神经网络进行颗粒图像边缘检测的方法·边缘候选图像是通过采用基于灰度极小值算法提取边缘候选像素获得,神经网络以边缘候选图像中的边缘候选像素及其邻域像素的二值模式作为训练样本·对经过噪声污染的图像进行实验表明,该方法获得的边缘图像封闭性较好、边缘描述真实,适用于颗粒图像的边缘检测·     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法.首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法.     

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。     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子。该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC＋＋6.0编程实现。实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力。     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子.该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC++6.0编程实现.实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力.     

边缘检测算法在小目标提取中的应用

文章采用拉普拉斯边缘检测算子对图像进行边缘检测,比较三种拉普拉斯算子模板提取小目标的效果。试验表明:Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性,它的幅值产生双边缘,不能检测边缘的方向;LOG算子具有较强的抗造能力,定位精度较高得到的边缘检测连续性较好。     

一种改进的自适应各向异性LOG算子

针对经典各向同性高斯-拉普拉斯(LOG)算子在具有方向性差异的场合中不适用的问题,引入多尺度,多角度参量,使之能对各个方向的边缘更加有效地检测,进而提出一种自适应各向异性LOG算子。该方法由独立强度传播(DS)模型调整长轴尺度,由像素的邻域平滑度决定长短轴的比例,然后通过8邻域一阶偏导决定长轴方向。实验表明,与传统LOG算子相比,该算法很好地解决了不同方向边缘的提取,还完全保留了经典LOG算子原有的优点。