基于图像Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法

针对高温工程结构测量问题,将图像处理中的边缘特征检测技术应用到高温结构测量中,提出一种基于Canny边缘检测和Hough变换算法的高温结构测量方法,解决了高温结构测量的实际需求.该方法先对试件结构测量位置进行边缘检测和提取,并以分段直线形式确定待测边缘,再计算得到宽度等结构测量结果,并将其转换为材料力学性能参数.该方法充分利用了图像处理技术的优点,测量条件低且环境适应性强,同时采用分段检测的优化设计,测量精度高,稳定性好.     

基于DIC-边缘检测的大尺度测量技术研究

为研究和完善大尺寸测量技术,提出了将数字图像相关方法与边缘检测相结合的大尺度测量技术.首先,在待测结构表面待测点上粘贴预制散斑图,将结构分为若干段;然后,通过数字图像相关方法计算相邻测点间像素距离;再通过边缘检测计算边界部分像素距离;最终将像素距离转换为实际结构尺寸.本文还对大型机械进行测量,实验结果表明该方法可以实现大尺寸结构测量,也为大尺寸测量技术提供了一种新的思路.     

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.     

结合Wiener滤波和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种将Wiener滤波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法.首先用自适应Wiener滤波对含噪图像去噪,然后构造6种具有代表性的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,自适应确定权重,将多结构元的边缘检测信息加权求和,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘.实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法.     

多尺度结构元素的数学形态学边缘检测新方法

针对不同尺度的形态学结构元素具有不同的图像边缘检测效果,提出了采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘的方法.该方法通过小尺度结构元素的膨胀来获取大尺度结构元素,然后进行加权合成来获得边缘图像.仿真实验表明,对于具有单色背景的混有不同噪声的灰度图像,随着膨胀次数的增加,检测得到的合成图像的边缘更清晰完整,细节更丰富;将该方法应用于具有期望PSNR值的噪声图像,和其他的传统边缘检测方法相比,其检测到的轮廓更加清晰,对噪声不太敏感,能够很好地提取边缘.     

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.     

基于线性CCD阵列的弹头轮廓误差测量

提出了一种运用CCD成像测量技术进行大型机械零件轮廓测量的图像测量方法，该方法利用CCD成像技术获得零件轮廓的图像，并使用Marr边缘检测算子精确确定零件轮廓的边缘位置，利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置，并对轮廓分段识别。最后采用直线和任意曲线轮廓拟合的数学模型及误差评定方法，判断所测零件的轮廓度是否满足公差要求。该方法代替了传统的模板手工测量，测量效率高，实验表明，此方法达到了理想的测量结果。     

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.     

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。     

基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘的准确定位.仿真实验表明,该边缘检测算子定位准确,保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力.     

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.     

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。     

基于Unit-Linking PCNN的灰度图像边缘检测

利用Unit-Linking PCNN模型,结合最小交叉熵准则,边缘检测预处理,均匀分块处理,将灰度图像分割成二值刚像,在二值分割图基础上实施unit-Linking PCNN边缘检测.边缘检测预处理以块状增强方式增强了图像对比度,强化r图像边缘;均匀分块处理实现了灰度图像的近似多阈值分割.分析了边缘检测预处理中各步骤的作用,比较了不同均匀分块数目对边缘检测结果的影响.与Canny算子和相关文献结果相比,该研究检测的边缘体现了更丰富的图像细节,且神经元模型参数对图像边缘检测结果的影响较不敏感.仿真结果表明,该方法具有较理想的灰度图像边缘检测结果,具有较好适用性.     

形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法研究

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域.针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了基于形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法.首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行增强处理,由形态学运算调整结构元素尺度,采用抗噪型算子进行边缘检测,依据边缘图像的信息熵确定权值进行融合,改进了数学形态学边缘检测算法.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力.     

基于小波变换的齿轮图像边缘检测

在基于计算机视觉技术的齿轮测量中,齿轮图像中的边缘信息是极为有用的,它是进一步进行齿轮图像分割的基础,直接影响到齿轮几何参数测量结果的正确性和可靠性。传统的边缘检测算子大都是基于边缘的灰度不连续性利用梯度局部最大值或二阶导数过零点来检测边缘,容易受噪声干扰。文中采用图像的多尺度小波变换局部模最大值进行边缘检测。检测结果表明,此方法降噪能力强,定位精度高,克服了传统方法的缺点。     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

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Hermite插值的彩色图像边缘检测技术

针对现有的边缘提取方法存在的不能同时解决抑噪能力强和保证边缘连续性好的问题,提出了一种基于Hermite插值的彩色图像边缘检测技术算法.该算法与多通道彩色图像边缘检测算法相结合,根据图像自身的彩色、梯度信息,依靠多尺度Hermite曲线插值技术对边缘线段进行连接修复,保证了算法抑噪和检出边缘曲线光滑连接的能力.实验证明,与现有的算法相比,该算法能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的连续性.     

基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.