采用图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法

提出基于图像定位与轮廓检测的喷墨宽度测量算法.首先,根据图像灰度熵特征与旋转定位函数,提出基于动态阈值熵函数分割与EmguCV的产品定位算子,得到产品中心点坐标与旋转角度;然后,传递给机器人Robert,引导Robert到产品边缘喷墨上方进行局部图像采集;最后,采用大律法分割法处理喷墨边缘图像,设计基于Canny边缘检测与轮廓检测的测量算子,从而完成喷墨宽度测量.实验数据显示:与当前目标宽度测量技术相比,文中算法具有更高的测量精度与稳定性.     

基于改进活动轮廓模型的人脸分割

人脸图像往往轮廓边界模糊、梯度不明显,常规活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果。为实现准确的人脸轮廓定位及分割,结合人脸检测、活动轮廓模型和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案,并提出一个改进的活动轮廓模型,有效提高了人脸轮廓定位精度和算法收敛速度。实验结果表明该模型可以有效地检测出局部模糊或分断边界而且演化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割结果;此外,本文提出的C-V模型的窄带实现方法使计算量减少60%。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割； 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

基于水平集和视觉显著性的植物病害叶片图像分割

为了提高植物病害叶片图像分割的准确性和效率,提出了一种基于水平集和视觉显著性的彩色图像分割方法.首先采用基于小波变换的显著性检测算法得到活动轮廓模型中曲线演化的初始位置,并构造一个基于显著区域的图像活动轮廓模型,再设计一个向量值图像的边界检测算子,引入到距离正则化水平集演化的改造中,以构造一个初始化轮廓更灵活,演化速度更快,目标分割更精确的新的水平集能量泛函.最后的实验对比表明,该方法具有较好的叶片病害部位分割效果.     

基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测

为降低晶圆缺陷对半导体制造的影响,设计一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷在线自动检测技术。首先,针对晶圆中单个晶元可能出现缺角或者遮挡,设计一种基于轮廓匹配的晶元定位方法;其中选取轮廓完整的良品图,经过图像拉伸、中值滤波、边缘检测、形态学处理,得到外边缘轮廓和内部圆点轮廓,建立外边缘轮廓模板,搜索晶圆图像金字塔进行模板匹配。其次,针对晶元背景是有一定规律排列的几何图案,缺陷可能与背景几何图案相似的问题,利用仿射变换原理,设计一种几何图案轮廓仿射变换与分区域检测方法;在此基础上,裁剪几何图案内部区域和几何图案外部区域,分别进行阈值分割和形态学处理,提取缺陷。再次,将缺陷做并集,得到总的缺陷,并进行标记,完成缺陷检测。实验结果表明,所提检测算法能有效解决晶元缺角或严重遮挡无法匹配定位和缺陷与背景几何图案相似的问题,且能有效检测出各种缺陷,单个小晶元的检测速度约430 ms,算法效果好,检测速度快,符合工业要求。     

基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法

图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一．由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题．针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法．该模型的新颖之处在于：（1）同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;（2）基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;（3）基于G^0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;（4）基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性．针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA／JPL AIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点．     

汽车车身涂膜缺陷的计算机视觉检测方法

将计算机视觉检测技术应用于汽车车身表面涂膜缺陷的检测,根据汽车涂膜及涂膜缺陷的特征,提出了侧向照明方式,获取了特征明显的涂膜缺陷图像．针对汽车涂膜缺陷边缘模糊,传统的微分检测算子无法有效检测的情况,提出了基于图像中心化和图像去背景操作相结合的检测分割算法,算法原理简单,性能稳定,能够有效检测出绝大多数涂膜缺陷的模糊边缘．     

基于机器视觉的齿轮中心定位算法

齿轮加工精度影响因素复杂，精度测量要求高，齿轮中心(基圆圆心)的定位精度在检测过程中至关重要。为降低工业视觉检测中缺陷与噪声对齿轮中心定位精度的影响，文章提出一种齿顶圆弧分割结合改进随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法定位齿轮中心。对采集的齿轮图像采用Canny算子检测边缘，使用Freeman码进行边缘跟踪；以最小二乘法拟合得到圆心粗基准，通过比较轮廓点到粗基准的距离快速分割出齿顶圆弧；采用亚像素边缘与更精确的阈值对圆弧进行精分割，并结合随机抽样一致性算法对圆弧进行拟合，得到齿轮中心。实验结果表明该算法具有较高的定位精度和较强的实用性。     

聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法

针对当前图像分割算法存在的分割误差大、 分割时间长及无法进行在线图像分割的不足, 提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法. 首先, 对原始图像进行去噪处理, 采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割, 将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线; 其次, 将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合, 实现图像的精细分割; 最后与聚类分析算法、 活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验. 实验结果表明, 本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷, 提高了图像分割效率和精度, 对噪声不敏感, 并具有较强的鲁棒性, 图像整体分割效果显著优于对比算法.     

基于显著性模型和区域生长法的药卷缺陷检测

针对工业炸药生产过程中药卷表面裂痕的包装缺陷问题,运用机器视觉技术,提出一种基于显著性模型和局部方差区域生长法的药卷缺陷检测方法。该方法经过图像预处理,对药卷图像进行背景估计与差分;利用显著性模型,提取缺陷特征;通过局部方差区域生长法,分割目标区域,完成对缺陷药卷的检测。实验结果表明,该算法可快速有效地提取缺陷区域,平均检测时间为55.72 ms,缺陷检测率高达96.36%。     

一种基于粗糙度估计的红外小目标检测算法

根据红外图像的特点，提出了一种基于红外图像背景粗糙度的自适应小目标检测快速算法，该算法首先通过对背景的粗糙度的估计来自适应调节LOG算子的两个关键参数；高斯分布因子σ及强度因子k的值，用经过参数调整后的LOG算子进行边缘检测，检测出目标的大致轮廓，根据目标轮廓定出目标的中心点（即种子点），然后由中心点开始进行区域生长，最后得到比较理想的目标分割图像，实验结果表明了该算法的有效性及实用性。     

基于圆形均分法耦合双重制约的图像伪造检测算法

提出了基于圆形均分法耦合双重制约的图像伪造检测算法采用Forstner算子对图像中的特征点进行检测,使得算法的检测精度得以提升.利用Haar小波响应值,设计圆形均分法,对SURF生成特征描述子进行改进,改善算法的检测效率.随后,利用特征点及其对应的特征向量,构造双重制约模型,对特征点进行正确匹配.最后,利用余弦度量规则对特征点进行归类,完成对图像的伪造检测.实验测试结果表明,与当前图像伪造检测算法相比较,本文算法具有更高的检测精度以及较强的鲁棒性.     

自动识别并分割太赫兹图像中的可疑物

分析了太赫兹图像的特征,基于图像处理技术提出了一种新颖并且快速检测人体太赫兹图像的算法。使用改进的非局部均值滤波器来减少太赫兹图像中的噪声;应用主动形状模型(ASM)检测人体轮廓;采用基于TSED(total square euclidean distance)的k-means算法分割可疑物。实验结果表明,提出的算法能够很好地检测和分割太赫兹图像中的可疑物体。     

基于模糊TS-MRF模型的无监督声纳图像分割

为解决声纳图像本身特征信息较弱,而树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)算法在分割中过分依赖祖先节点,且在标号分割中仅考虑区域内部一致性而忽视区域边缘的各向异性的问题,提出了一种模糊树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)模型的声纳图像分割算法.在TS-MRF势函数中引入广义模糊算子,以模糊隶属度作为像素相似度度量,将邻域信息融入到分裂节点参数的确定中,使得先验概率的刻画更加精细.已知图像观测特征前提下定义分裂增益系数来反映分裂前、后标号后验概率的比值,并将对增益系数的判断作为确定二叉树节点分裂的依据,降低求解后验概率最大的计算复杂度.结合区域分裂合并方法完成对声纳图像无监督分割.实验结果从视觉效果和客观评价表明:本分割方法相比于传统MRF和TS-MRF等分割算法,具有较高的分割精度和高鲁棒性.     

一种基于偏微分方程和Canny算子的图像分割方法

边缘轮廓的分割与提取是基于图像处理方法检测线束端子压接质量的前提。针对传统图像处理方法自动提取线束端子截面边界轮廓不准确的问题,以偏微分理论为基础,结合Canny算子边缘检测方法,提出一种基于偏微分方程和Canny算子的边缘检测模型。利用卷积边界自动填充图像边界,通过梯度非极大值抑制选择阈值最大化区分目标和背景。理论研究和实验结果表明,该模型不仅能比较准确地检测图像边缘轮廓,而且对噪声、模糊有一定的抑制作用。该模型已经应用在线束端子断面轮廓自动测量系统中并准确地提取边缘轮廓。     

一种基于立体视觉的焊缝成形质量评价方法

摘要： 提出了一种基于立体视觉检测而实现焊缝成形质量评价的新方法.从采集的焊缝原始图像中分割出表征成形特征的焊缝图像，在确定相似性测度函数、匹配窗口大小和相似性阈值的基础上，建立了基于图像灰度的焊缝区域匹配算法；由视差图建立了焊缝轮廓的三维坐标，完成了焊宽、余高的提取和焊缝的三维重构；依据焊缝外观尺寸的检验标准(GB10854-89)建立了焊宽最大差、余高最大差、填充度和直线度等焊缝成形质量参数的评价指标.实际验证结果表明，所建立的焊缝视觉评价方法和指标可以快捷有效地评判焊缝成形的质量.     

基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法

针对现有的主动轮廓算法多为人为给定初始轮廓线的问题,提出一种基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法。该算法首先利用数学形态学算子对图像进行平滑预处理,然后将选择性注意机制引入到基于区域的无边界主动轮廓模型中,对单目标和多目标图像分别采用基于显著图的方法以及基于选择注意与小波变换相结合的方法进行掩膜初始化,最后应用水平集方法进行图像分割。结果表明,该算法不仅可以减少迭代次数,当图像中存在多个目标时还可以得到更精确的分割结果,有效地提高了主动轮廓算法的效率。     

基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法

为了进一步提高工业现场中工件自动测量的精度,在详细分析了目前工业检测过程中角点提取准确度低、检测时间长等问题产生原因的基础上,提出了一种基于Harris度量的轮廓尖锐度工件图像角点检测优化算法.首先利用Freeman链码法提取工件图像的轮廓,通过计算轮廓尖锐度获取轮廓上的候选角点,然后针对两种不同类型的伪角点,分别采用...     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.