基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测

提出了一种基于 D2 样条插值和 LOG算子的亚像素边缘检测方法 .将被检测的图像块在 1 /2 p精度上行列分离分别进行一维 D2 样条插值 ,得到亚像素图像 ,然后将不同尺度的 LOG算子与之卷积 ,所得边缘图像经过边缘融合后得到亚像素边缘     

基于Arimoto熵和Zernike矩的刀具图像亚像素边缘检测

为满足基于机器视觉的刀具尺寸测量系统快速及高精度的要求,提出一种基于直线截距直方图的Arimoto熵和Zernike矩的图像亚像素边缘检测方法.首先,通过高斯滑动窗口获取图像的邻域平均灰度,构造图像的灰度-邻域平均灰度二维直方图,并利用直线截距法将其降为一维直方图;然后,针对得到的直线截距直方图,依据Arimoto熵准则进行阈值分割,并将所得阈值映射回原二维直方图实现目标区域及像素级边缘的提取;最后,由基于Zernike矩的边缘模型对获取的像素级边缘进行重定位,以完成刀具图像亚像素级边缘的提取.通过对刀具图像进行的大量实验,将文中方法与基于Canny的、基于空间矩的、基于灰度矩的以及基于Zernike矩的边缘提取方法进行对比,发现文中方法运行速度更快且提取精度更高.     

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。     

光学触摸式投影机中亚像素边缘检测

针对光学触摸式投影机中,像素级边缘检测不能满足测量精度要求的现状,提出亚像素寻边检测方法.该方法利用二次函数逼近高斯函数,将二次函数极值作为图像亚像素边缘,使边缘定位更加准确.实验结果表明:该亚像素边缘检测方法,能有效提高光学触摸式投影机图像边缘的检测精度.     

陶瓷基片检测中Robert边缘细化算法

陶瓷基片检测中为了对亚像素进行精确定位,需要对基片图像进行灰度边缘细化.为了得到保留信息的细化灰度边缘,对边缘细化算法进行了研究,提出了Robert边缘细化算法.先对基片图像进行均值滤波,然后用Robert算子进行两次边缘检测,最后将两次检测结果进行减法运算得到边缘细化的陶瓷基片图像.实验表明,该算法可以得到允许范围内的单像素连通的细边缘,保留边缘灰度信息,为下一步对图像进行亚像素细分,提高测量精度打下良好的基础.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

基于Fourier-Mellin矩边缘检测的改进算法

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的高精度和抗噪声要求,提出一种基于正交Fourier-Mellin矩亚像素边缘检测的改进算法.首先,建立亚像素边缘理想模型,推导了新的Fourier-Mellin矩7×7模板,利用各级矩的卷积来提取边缘点细节特征.然后,根据幅值旋转不变性原理,通过分析图像边缘旋转至垂直方向后各阶次Fourier-Mellin矩之间的关系,得到被测点亚像素边缘的各级参数.再根据改进的边缘判据,利用其高阶矩的细节描述能力和低阶矩的噪声抑制能力,确定图像中实际边缘点的亚像素坐标.实验结果表明,改进算法具有更高的检测精度和更强的抗噪性能,对含噪直线和含噪曲线的定位精度可达0.07像素和0.10像素,更好地满足了图像边缘定位的稳定可靠、高精度测量要求.     

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。     

亚像素级细分在CCD光靶中的应用研究

由高速线阵CCD相机基于交汇原理组成的弹丸立靶坐标、射击密集度测试系统,其测试精度与弹丸图像的边缘位置密切相关,弹丸穿过大靶面的边缘区域时成像模糊,其灰度值呈连续变化状态,常用的图像边缘检测算子已经不能适应这种情况.对8 m×8 m的靶面,一个像素就会在物方最大引起±10 mm的测试误差.将Sobel边缘检测算子的粗检测定位与三次样条函数差值的细检测相结合,先用sobel算子粗检测,再构建三次样条函数,利用三次样条插值对弹丸图像边缘进行亚像素级细分.实弹射击试验结果证明,这种方法能够将系统的最大测试误差降低到±2.5 mm.     

微零件图像亚像素边缘定位算法

为快速而精确地检测微零件图像边缘,提出了一种新的图像亚像素边缘定位算法.此算法与常用亚像素边缘定位算法区别在于不需要进行边缘初定位,而直接提取亚像素边缘点.应用一种新的图像坐标排序方法,使无规律的边缘点能够按照一定时针顺序链接成闭合曲线.以微齿轮图像作为实验对象测试了算法的精度与速度,结果表明该算法在边缘定位精度满足亚像素的情况下,能够快速提取边缘曲线,处理时间不超过1s.     

基于改进的Zernike矩亚像素边缘提取算法外螺纹非接触测量

为了进一步改善螺纹图像轮廓提取效果、提高螺纹参数的计算测量精度,在分析基于Zernike正交矩亚像素边缘检测算法的基础上,建立了边缘灰度阈值与一阶导数相结合的模型,提高了亚像素边缘点的定位精度,并在此基础上提出了计算螺纹中径和牙型角的新方法.结果表明,该方法对于克服工件表面水油污染、提高检测精度具有显著效果.     

基于计算机视觉技术的微钻刃面自动光学检测

为了实现微钻刃面尺寸和缺陷的自动光学检测,建立了影像检测系统并研究其图像处理算法.根据微钻刃面的特征,设计了专用的照明系统来获取清晰的、变形小的微钻刃面图像.采用改进的小核值相似区边缘提取算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线和圆弧拟合等一系列算法对微钻刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测.实验结果表明:自动光学检测方法的准确率达到了99.5%,微钻的检出精度达到了微米级,说明该方法能够满足微钻刃面尺寸测量和缺陷检测的要求.     

基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

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.     

圆型图像特征点检测算法

为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等,提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测,然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心,最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度,结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.     

Sobel算子和最小二乘法在汽车前照灯近光检测中的应用

本文通过对当前汽车前照灯近光图像边缘检测方法的分析,对影响前照灯近光图像边缘测量精度的原因进行了研究。为提高汽车前照灯近光图像边缘的测量精度,设计了一种基于Sobel算子和最小二乘法的边缘检测方法,经实验验证测量精度有了较大提高。     

基于Halcon的硒鼓缺陷检测与一维尺寸测量

为实现硒鼓表面缺陷检测和尺寸测量的自动化, 运用图像处理算法中的数学形态学算子对硒鼓表面点缺陷和线缺陷进行精确检测与分类, 并根据亚像素测量方法对硒鼓尺寸进行精确测量, 通过机器视觉专用软件Halcon和.NET开发了硒鼓缺陷自动检测与尺寸测量系统。测试结果表明, 该方法与应用像素级测量法相比, 其精度提高1~2个像素, 具有精度高、 稳定性强等优点。     

热轧窄带钢模糊边界的精确求解

在基于图像处理的非接触式热轧带钢宽度测量中,存在采集图像边缘模糊的情况.由于图像边缘模糊导致边缘检测不准确,从而严重影响宽度测量精度.为了正确定位,消除模糊边缘对测量精度的影响,在分析比较各类边缘算子的基础上,改进了边缘检测算子,提出并应用双模板法,获得了稳定的和较精确的测量结果,并成功地应用于热轧带钢宽度的工业测量.实测证明了双模板法可以比较精确检测出模糊边缘的带钢宽度.     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。