基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

带结构检测的非局部均值图像去噪算法

针对非局部均值(NL-Means)图像去噪算法有大量结构残留的问题,提出一种带结构检测的NL-Means滤波算法。首先使用一个结构分析器对噪声图像进行预处理,突出图像中的细节信息,然后利用边缘检测的结果调节NL-Means算法相似性度量,为了保留图像的边缘内容让具有相似边缘内容的像素能够获得更大的权,而边缘内容不相似邻域有较小的权（或为零）。实验结果表明：该算法提高了NL-Means算法的去噪能力,滤波后的图像结构相似度更高,改善了图像的视觉质量。     

一种工业CT图像的分割算法

文章根据工业CT图像的特点,提出了一种适用于工业CT图像分割的算法。该算法是一种结合数学形态学和CANNY算子边缘检测的图像分割算法。实验结果表明:该算法能有效地提取出实际工件的轮廓,并将实际工件的CT图像从CT切片中分割出来。     

基于C#的模板算子法数字图像边缘检测技术分析与实现

边缘检测是图像处理中的重要内容,边缘是图像中灰度值不连续或突变的结果。边缘检测的方法有很多,本文仅就典型的模板算子法进行分析并对原Sobel算子、Prewitc算子边缘检测方向模板进行扩展,然后用C≠编程语言实现这些算法。     

鼓风机转子工件尺寸和对称性的检测方法

针对工业生产中鼓风机转子工件的尺寸和对称性经常出现不符合标准的情况，本文利用转子工件图像，基于边缘检测技术设计一种转子尺寸和对称性的检测方法。为了减少原始图像的噪声点，本文方法基于高斯滤波对原始图像进行降噪和二值化处理，在此基础上，使用基于Canny算子的边缘检测算法和基于最小二乘法的圆拟合方法，对工件内部孔洞进行检测；同时，使用基于改进的Canny算法对工件外部边缘进行检测，获取较为连续的边缘像素点，设计比对方法和动态模拟实验对尺寸和对称性进行检验。实验表明本文提出的检测方法对转子工件的尺寸和对称性的检测效果良好。     

工件圆弧边缘特征点检测与匹配方法

在利用双目视觉测量工件圆弧半径的过程中,圆弧边缘特征点的检测与匹配是至关重要的一环.针对工件圆弧边缘特征点的检测,通过改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法拟合椭圆,在求得内点中筛选出边缘特征点;针对工件圆弧边缘特征点的匹配,本文通过极线约束使得两幅图像对应的极线平行从而满足扫描线特性,在此基础上,以确定的椭圆中心为匹配参考点,对圆弧边缘特征点进行逐行匹配.在得出匹配点对后,利用改进的RANSAC算法排除误匹配对.通过实验验证提出方法的可靠性与准确性.     

机器视觉技术在工件分拣中的应用

研究了机器视觉技术在工业分拣问题中的应用,介绍开发过程中使用的主要图像处理算法.利用VisualC++编程软件建立图像处理的算法库,实现对规则几何工件的识别和定位.分析视觉算法库中的摄像机模型,并且求解出摄像机内外参数、畸变参数、旋转和平移向量.然后对图像序列进行图像预处理、Hough圆检测、角点提取和轮廓识别等运算分析.提出计算多目标中心的算法和一种角点特征结合轮廓特征识别算法.仿真结果表明,该视觉算法可以有效解决规则几何工件的分拣问题,并且能准确地计算工件中心,周长,面积和边缘,以达到分拣的目的.     

异型冲压工件边缘检测算法研究

为了不断提高产品质量和生产效率,冲压工件缺陷自动在线检测技术在生产过程中显得日益重要。针对这一需求,提出了基于小波分解的神经网络和快速模糊算法相融合的异型冲压工件边缘检测算法。神经网络算法的引入,克服了快速模糊算法在图像边缘检测时高频信号得不到有效利用和检测速度较慢等问题。在提高算法效率的同时,增强了算法的适应性。与经典的边缘检测算法相比较,得到的处理图像更加清晰完整。     

基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测

在复杂工件的边缘检测过程中,噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。针对这一问题,提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。首先对原始图像进行非下采样Contourlet变换,然后对得到的高低子频图像采用不同的方法进行边缘提取,最后通过合理的融合规则得到图像的边缘图像。仿真实验表明,该算法对图像边缘细节的提取比其他算法更加丰富,并具有较好的连续性、抗噪性和鲁棒性。     

基于鲁棒主成分分析的Canny边缘检测算法

为提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的Canny边缘检测算法。该算法对图像进行RPCA分解得到图像的主成分和稀疏成分,利用Canny算子对主成分进行边缘检测,从而实现对图像的边缘检测。该算法将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题,消除了图像信息中“污点”对检测结果的干扰,抑制了噪声。仿真实验结果表明,该算法在边缘检测的准确性和鲁棒性方面优于Log边缘检测算法、Canny边缘检测算法和Susan边缘检测算法方法。     

基于重心的一种灰度图像边缘检测算法

本文提出一种基于重心的灰度图像边缘检测算法,将灰度图像中每一像素的灰度值,作为该像素的“质量”、三维空间中的Z坐标。判断某像素是否为边界点,取决于在以该像素为中心点的矩形区域内重心偏移量的大小。该算法具有一定的抗噪性,与采用canny算子的边缘检测算法相比较,本文算法对B超灰度图像的实际检测效果更好。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

改进的边缘特征点提取算法

对一种基于图像几何重心的特征点提取算法进行了改进。改进后的算法可以提取任何边缘线上凹凸处的特征点。其基本思想是,首先提取图像的边缘轮廓线,计算封闭边缘线和非封闭边缘线的几何重心。然后以重心为极点,对边缘点极坐标化,形成幅角-极径曲线,在该曲线上寻找局部极大极小值点。最后根据局部非极大（小）抑制原则对极大（小）值点进行取舍获得特征点。模拟结果表明算法计算简单、稳定性好。该方法提取的特征点能准确地反映目标的形状,对目标的识别、跟踪以及三维表面重建等都具有重要的价值。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

基于颜色和基元特征的图像检索

为了有效地提高图像检索性能,提出一种基于基元特征和颜色特征相结合的图像检索方法。检测彩色图像的边缘梯度,对其进行变换获得基元图像。以基元图像的重心为基准点计算各点到重心的距离,求得基元重心距离直方图。对基元图像中的每一个基元在4个不同方向投影,求得基元投影直方图。将彩色图像在RGB空间量化到64色颜色空间,得到彩色图像的颜色直方图。利用以上3个直方图描述图像特征,并用于图像检索。实验结果表明,该算法的查全率和查准率均有较大提高。     

Image segmentation with directed trees

This correspondence presents a simple algorithm to detect and label homogeneous areas in an image, using directed trees for region labeling. The scheme constructs directed trees with the image points as nodes, guided by an edge value computed at every point. These directed trees segment the image into disjoint regions. Because of a valley seeldng property of the tree construction procedure, the boundaries separating the resultant segments pass through the center of the edges. The algorithm thus performs wel1 with thick and wide edges of varying height, because no thresholding of the edge image is involved. The properties of the resultant segments are stated in terms of the edge image. The algorithm is shown to be simple, efficient, and effective for detecting homogeneous segments in the presence of noise. Results of application in the algorithm to segment a LANDSAT multispectral scene of an agricultural area are included.     

一种虹膜定位的新算法

针对虹膜外径边缘图像提取的困难,提出对增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割之后用圆检测方法进行虹膜定位的简便而快速的算法.首先,根据虹膜图像的边缘图像用圆检测随机Hough变换方法提取瞳孔的圆心与半径;然后,对用直方图均衡化方法增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割,提取分割后的图像的二值边缘图像;最后,利用已经提取的瞳孔的圆周参数等先验知识检测虹膜外径与圆心。实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的健壮性与稳定性。     

一种干涉图像处理的新方法

文中提出了一种干涉图像纹理检测的新方法。首先利用Hough变换来确定干涉图像的干涉中心；然后在传统的边缘检测算法，如Sobel算子的基础之上，确定出干涉圆环的边缘，选用效果较好的二值化算法进行二值化处理；最后，结合数学形态学方法，进一步测量每个干涉圆环的半径。很好地解决了在干涉图像质量不好条件下干涉纹理边缘的提取和相应的测量问题，相比传统干涉图像测量中采用单一边缘检测方法，取得了较好的结果。     

基于改进Snake模型的图像分割方法

Snake（主动轮廓线）模型即能量最小化运动曲线模型，最初由Kass在1987年提出，具有良好的获取特定区域内目标边缘的能力，是一种极为有效的图像分割方法。针对传统Snake模型对初始轮廓的依赖性问题，利用围绕目标形心的圆环间平均灰度差异来确定初始轮廓点，对噪声的干扰有一定的抑制作用，并减少了人工选取的工作量。通过离散Snake算法与分段DP算法的有效结合来获取图像的特征边缘点，以提高Snake算法的收敛速度。最后利用单调性原则对边缘点进行分区，在各个单调区间内采用曲线拟合的方法来获得连续的图像边缘。实验结果表明，基于改进Snake模型的图像分割方法可以从图像中提取连续、封闭的边缘曲线，能够较好的将目标从图像中提取出来。     

Zernike矩和曲率的圆形中心亚像素定位

提出了一种基于Zernike矩和曲率不变的圆形标记椭圆图像中心的亚像素精确定位方法。首先采用多结构元多尺度形态学边缘检测算子提取椭圆图像的像素级边缘并滤除噪声,其次构造出椭圆图像的Zernike矩求解模型并结合曲率不变性计算出椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合对椭圆中心进行精确定位。实验结果表明：该方法具有计算速度快、定位精度高的优点,可用于高精度视觉测量。