基于数字图像的螺纹检测研究

介绍了数字图像处理技术在螺纹检测中的应用,通过对中值滤波、边缘检测、二值化等的讲解,探讨了数字图像处理的一般性技术．并给出了螺纹几何尺寸的测量的算法。从理论和实践中证明了此种方法的正确性和研究的必要性。     

基于MATLAB仿真实验的边缘检测算法的比较

数字图像处理技术的关键就是对图像进行边缘检测。本文对边缘检测算法进行了理论分析：主要是sobel边缘检测算法,LoG边缘检测算法。LoG并对边缘检测算法和sobel边缘检测算法进行了MATLAB仿真,并把仿真结果进行了比较。     

基于霍夫变换的直线检测技术

直线检测是数字图像处理的重要内容,在道路识别,建筑物识别,医学图像分析等领域都有十分重要的应用。通过对已经获得的图像进行边缘检测,然后用Hough变换对边缘检测进行直线检测。该方法简单,受直线中的间隙和噪声影响较小。在Matlab环境下对该方法进行了仿真实验,并对图像中直线目标进行了检测,结果表明用该方法对图像中直线目标进行检测是快速有效的。     

数字图像处理中边缘检测算法的实验对比研究

边缘检测在数字图像处理、计算机视觉中有着重要的应用。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,并通过VC 编程对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,为实际应用采用哪种算法提供对照和参考。     

数字图像处理在网纹自动检测系统中的应用

随着数字图像处理技术的发展,图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术,针对织网制造企业人工检测织网网纹方法的不足,提出一种利用数字图像处理、比对进行网纹无损检测的新方法.介绍了网纹自动检测系统的结构、检测方法以及涉及的有关数字图像处理算法.实验结果表明,将数字图像处理应用于网纹检测,精度高,操作简便,可显著提高工作效率.     

油田井管视频测量系统的设计

基于数字图像处理技术,构建了油田井管视频测量系统。系统采用光学摄像机采集下井管图像,应用图像增强、边缘检测、图像识别等数字图像处理技术,采用中值滤波法进行图像增强,改进的边缘算子检测法实现井管边缘识别,针对具体测量对象及条件设计了测长算法,实现了以非接触方式对油田下井管的实时长度测量,及测量结果的显示和传送。该系统测量准确性高,实时性好,是在线图像检测技术应用于工业生产现场的一个典型实例。     

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。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

基于MATLAB的若干苹果边缘检测方法及其特性的对比研究

首先介绍了数字图像处理中边缘检测的基本原理以及常见方法.这些方法包括Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子、Kirsch算子和Gauss-Laplace算子.然后在实验室条件下,通过MATLAB编程将这些方法用于苹果边缘的检测.最后将这些方法及其特性进行系统地对比,结果表明:在当前实验室条件下Kirsch算子用于苹果边缘检测效果较好.     

数字图像处理技术在桥梁裂纹测量中的应用

基于对桥梁裂纹图像特征的深度分析,综合应用图像连通区域检测和图像边缘检测等数字图像处理技术,研发了一套基于现代数字图像处理理论的远距离非接触式裂纹几何尺寸图像识别系统。户外条件下对在役桥梁裂纹检测的对比试验结果表明,该系统对于桥梁微小损伤的远距离无损检测具有较高的工程应用价值。     

低反差环境图像特征与噪声优化处理

通过综合应用数字图像处理和模式识别技术中的图像边缘检测、图像解析曲线分析和图像分割等方法，把图像特征转化为图像噪声进行优化处理，实现了在一个低反差的环境中，让计算机准确识别是否已安装与背景相似的新剖件的工作。该技术具有一定的通用性，可用于多种领域的模式识别。     

玻璃表面缺陷检测算法研究

利用数字图像处理知识,介绍了玻璃表面缺陷检测的方法和原理,提出了基于图像处理技术的玻璃表面缺陷种类自动识别方法。对缺陷图像进行了预处理,边缘轮廓提取,并运用特征矢量法对得到的边缘轮廓信息进行处理分析。实验表明,该算法简单、速度快,能有效的对玻璃表面的气泡和裂痕两种缺陷进行识别,为玻璃表面缺陷种类识别提供新的可行性方法。     

图像处理技术在纱线毛羽检测方面的应用

数字图像处理技术是一种可用于纱线检测的新型测试手段,通过计算机图像处理与分析可实现纱线外观的数字化表征和测试自动化。着重介绍了国内外数字图像处理技术在纱线毛羽方面的发展应用现状,并对基于数字图像处理技术的新型测试方法与传统的检测方法进行了比较和分析。与传统的方法相比,基于图像处理技术的纱线检测方法具有客观、快速、准确等优点,是纱线外观检测领域的一个重要发展方向。     

Sobel边缘检测的细化

边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题,Sobel算子是图像边缘检测中常用的方法之一。首先将Sobel与其他几种常用的边缘检测算子进行分析和比较,对经典的Sobel算子进行更深入的研究,Sobel算子的优点在于检测速度快,对噪声都具有平滑作用,对噪声具有一定的抑制能力;虽然产生了较好的边缘效果,但也存在一些问题:检测出了一些伪边缘,使得边缘比较粗,降低了检测定位精度。针对Sobel算子存在的问题,研究学者提出了一些改进的方法,如:扩展检测模板,边缘跟踪等方法,在分析这些方法的基础上,提出一种新的简单的Sobel算子改进方法。这种方法在经典的Sobel算法检测出的边缘的基础上对边缘进行细化,实验证明该方法有效解决了Sobel算子边缘检测时边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确。     

支持视觉检测的边缘检测技术

本文简述了视觉检测技术在工业中的广泛应用，回顾和总结了立体视觉系统中的边缘检测技术；对边缘检测技术中的各种方法进行了分析、比较。     

图像处理中边缘检测算法的研究

边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种常用的边缘检测算子,并加以实现。最后对它们各自的特点进行了比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。它们各自有其优缺点,在实际中应根据待解决问题的特点和要求决定采用何种方法。     

基于图像处理技术的量表验定系统的研究

随着数字图像处理技术的发展，图像检测的应用逐渐成为许多工程应用中的关键技术。对原有的图像采集、检测系统——量表验定系统深入分析的基础上，调整了系统的结构。提高了系统运行速度。在对图像边缘检测上应用了亚像素插分，提高了精度。投入实际应用中，取得了良好的效果。     

图像处理中边缘检测算法性能的分析

数字图像处理和计算机视觉有一个基本问题就是边缘检测。图像中会有亮度变化比较明显的点就是图像的边缘。图像的边缘表现出了图像的位置信息、轮廓特征等。边缘检测现在只要应用在分析和处理图像中,像提取图像特征、分割图像、增强图像、复原图像、模式识别、图像压缩等。本文介绍了边缘检测算法中的几种经典边缘检测算法,讨论了这几种经典的边缘检测算子的若干性能判据,通过实验验证:不同的边缘检测算子对分辨率不同的图像性能变化是不同的。     

浅谈基于视觉的高速公路车流检测技术

基于视频的高速公路车流检测系统是一种结合数字图像处理和计算机视觉技术的智能化交通检测系统。本文运用数字图像处理和计算机视觉技术,对基于视频的交通流检测进行了原理分析与设计,对数字图像处理和计算机视觉的相关知识作了介绍,并对摄像机标定、背景更新、目标识别和交通流参数检测进行了研究。     

火灾图像边缘检测和轮廓提取算法研究

在数字图像处理中,理想的图像边缘检测算法可以根据挖空法再结合边缘跟踪技术设计算法来实现。而在实际工程应用中,所获取的图像中的噪声很多,现有的边缘检测算法检测出的轮廓一般粗细不一,边缘不连续之处过多。为此在检测出图像中物体的轮廓后,还要花大量的时间来处理躁声,在实际应用中很难实现,并且实时性也很差。为此提出一种基于连通区域面积阈值化的实现算法,可以同时实现噪声消除与轮廓提取,以更好地定位图像中的目标物体。