基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

基于方向空间的数字图像边缘检测理论与应用研究

成果简介：该项目给出一种新的边缘检测方法，“方向空间边缘检测”，其基本原理是，建立一个方向空间，在方向空间内通过一组不等式判断，分别提取方向Ridge边缘像素和方向Valley边缘像素，构成二值化方向Roof边缘图。再在相邻的方向Ridge边缘像素和方向Valley边缘像素之间，通过求取差分极大值的方法提取方向Step边缘像素，构成二值化方向Step边缘图。最后将二值化方向Roof边缘图和方向Step边缘图通过逻辑“或”操作分别合成为二值化Roof边缘图和Step边缘图。从20世纪60年代提出用梯度方法提取边缘像素至今，尽管众多算法被提出，但边缘检测质量一直没有得到根本解决，因此，边缘检测一直是国际计算机视觉研究领域的热点课题之一。在经典边缘检测算子基础上发展起来的边缘检测算子，主要可以分为最优算子、多尺度方法和自适应方法三大类。[第一段]     

一种基于数学形态学的多形状多尺度边缘检测算法

基于数学形态学的边缘检测过程中,不同形状、不同尺度的结构元素在滤除噪声和保持边缘细节方面的作用是不同的,为此提出了一种基于多形状多尺度结构元素的自适应边缘检测算法,分别使用不同方向和大小的结构元素提取图像边缘,通过计算信息熵自适应确定权重系数,对多形状结构元素和多尺度结构元素检测的边缘做融合处理.实验结果表明,该算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声影响,提高了检测精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.     

板带钢表面缺陷检测系统的多尺度边缘检测算法

针对冷轧带钢表面缺陷在在线检测过程中,无法准确地检测到图像中缺陷的边缘问题,提出了一种基于小波变换模极大值的板带钢表面缺陷多尺度边缘检测算法.该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上板带钢表面缺陷的边缘提取.实验结果表明该方法对伪缺陷边缘的去除有很好的效果,同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,具有更好的边缘检测性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像自动分割、缺陷识别等奠定了基础.     

子波变换多尺度能量相关的边缘提取

针对边缘检测中抗噪能力和精确局域化的矛盾，根据信号和噪声子波变换在多尺度间的相关性不同，提出了多尺度不同方向子波变换的能量相关的边缘提取方法。首先增强了图像的垂直和水平边缘分量，再求合成图像的模量极大值，在有效地抑制噪声的前提下，保持了边缘检测的精确局域人，     

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。     

一种新的指纹图像预处理方法

提出了一种基于屋脊边缘检测的指纹图像预处理方法，利用屋脊边缘沿最大主曲率方向的最大主曲率局部极值直接得到指纹的骨架，用最小主曲率的方向得到指纹的方向流结构。实验证明，该方法对于不同质量的指纹图像都妈得了较理想的结果，而且可用于其他方波型屋脊边缘的检测。     

基于小波变换的汽车前照灯图像边缘检测

用改进的基于小波多尺度变换的数字图像边缘检测算法,提取汽车前照灯近光图像的边缘,完成图像的初步预处理,从而为车灯的近光检测奠定基础.采用小波分解算法进行图像增强,针对小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,之后通过边缘跟踪补偿和平滑细化得到图像的边缘.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的数字图像边缘算法对汽车前照灯近光图像的处理结果较好.     

基于Halcon的圆形陶瓷片表面缺陷检测方法

针对圆形陶瓷片的产品特性以及厂家检测的需要,设计了一种基于Halcon平台的表面缺陷分区检测算法.通过前期预处理中的灰度化、图像增强处理以及ROI的选取后,再针对不同缺陷分别采用阈值分割、极坐标转换及边缘提取等方法获取产品缺陷区域并进行检测.实验结果证明本检测算法具有较高的准确性,并能较好地满足实际检测要求.     

基于计算机视觉的冲压件表面缺陷检测方法

本文提出了一种新的用于检测冲压件表面缺陷的视觉系统。该系统利用一组LED条形光源从冲压件表面的四周打光,这样做可以使光线的主要辐射能量沿着平行于表面的方向,进而增强了表面缺陷和冲孔边缘的成像效果,简化了刮痕等表面缺陷的定位,以及冲孔尺寸和位置的测量。因此,系统可以通过有效的形状和尺寸分析对缺陷进行分类。本文提出的视觉检测系统是整个自动分拣系统中的核心部分,实际运行效果验证了本文系统的有效性。     

基于射线照相的石墨电极缺陷检测与识别

针对石墨电极内部缺陷无损检测难题,提出采用射线检测与深度信念网络相结合的电极缺陷检测方法.为此制作了石墨电极曝光曲线,利用曝光曲线为预制带有不同缺陷的电极试块选取合理的工艺参数、并进行X射线检测.采用去噪增强处理方法改善电极射线图像对比度弱、信噪比低等问题;应用改进的Canny算子边缘检测方法对电极射线图像进行边缘提取...     

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。     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

Improved Roberts operator for detecting surface defects of heavy rails with superior precision and efficiency

An experimental platform accompanying with the improved Roberts algorithm has been developed to achieve accurate and real-time edge detection of surface defects on heavy rails.Detection results of scratching defects show that the improved Roberts operator can attain accurate positioning to defect contour and get complete edge information.Meanwhile,a decreasing amount of interference noises as well as more precise characteristic parameters of the extracted defects can also be confirmed for the improved algorithm.Furthermore,the BP neural network adopted for defects classification with the improved Roberts operator can obtain the target training precision with 98 iterative steps and time of 2s while that of traditional Roberts operator is 118 steps and 4s.Finally,an enhanced defects identification rate of 13.33%has also been confirmed after the Roberts operator is improved.The proposed detecting platform will be positive in producing high-quality heavy rails and guaranteeing the national transportation safety.     

应变片外观缺陷检测方法

应变片是用于测量应变的关键元件,在实际中应用广泛,其外观缺陷检测在工业生产中具有重要意义。本文针对应变片图像缺陷检测存在的难点和人工目视检测应变片外观缺陷存在的成本高、检测结果不稳定、效率低等问题,提出了一种自动检测应变片外观缺陷的方法。其中提出了方向canny边缘检测算法,在准确检测出应变片图像边缘的同时,有效解决了传统canny边缘检测算法的耗时问题;针对应变片图像灰度分布不均、光照剧烈变化等情况,提出了动态阈值法来分割丝栅区和焊接区。首先,对应变片图像采用双边滤波进行预处理,在去除噪声干扰的同时保留边缘信息;然后,根据方向canny算子分割出感兴趣区域;其次,根据动态阈值法分割出丝栅区和焊接区;最后,采用形态学操作的方法,检测应变片存在的缺陷。实验结果表明,本文所提检测方法能够准确有效的检测出应变片外观缺陷,算法稳定性高,满足实时性要求;同时系统人工干预少,检测效率高,能实现自动检测。     

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。     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果，故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT，实现增强图像的功能，再采用传统的Canny算子，提取原始图像边缘的方法，算法综合了两者的优点．实验结果表明，采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性，取得了比较理想的边缘检测效果．     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

基于图像处理的胶管缺陷在线检测系统开发

为实现胶管表面缺陷的在线检测,提出了一种基于图像处理技术的检测方法.采用图像剪切方法选中胶管区域,利用中值滤波和Canny边缘提取处理图像,清除与图像边界连接区,避免胶管边界的干扰,使用形态学膨胀方法对缺陷区域图像分割,根据缺陷特征完成缺陷分类.采用三台CMOS相机环胶管圆周布置,间隔120°,光源采用同轴光源.基架结构具有调节功能,保证胶管在三台相机的中心位置.通过检测系统在车间生产线上试用,测试结果表明缺陷检测正确率在96%以上,可实现胶管表面缺陷自动检测和及时报警.      

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。