一种基于灰度差统计的边缘检测方法

提出了一种新的基于灰度差统计的边缘检测方法。该方法基于全图的灰度差统计获得初步边缘判定阀值，可以降低边缘检测结果对噪声的敏感程度，并且不需要进行边缘方向估计，而是引入灰度脊跟踪优化算法，使边缘检测结果其有连续性和准确性。由于使用了检测结果优化算法，有效地避免了一条真实边缘对应多条边缘检测结果的情况。实验证明该疗法应用在大部分真实图像的边缘检测效果优异，同时运行速度能满足大部分边缘检测应用的需要。     

一种改进的平面方格角点检测方法

根据平面方格图像的特性,提出了一种改进的边链-中心判据的角点检测算法。该算法综合应用了Canny边缘检测算子和高斯函数作为权值的灰度重心法,能有效地检测出平面方格图像角点的亚像素坐标。该方法对不同光照和不同拍摄角度的平面方格图像有很好的鲁棒性。实验证明,该方法适应性好,角点定位精确。     

针对棋盘格角点快速检测的一种新方法

棋盘格图像在摄像机标定及视觉检测中有着广泛的应用。针对目前棋盘格图像角点检测的局限性,提出了一种棋盘格图像角点快速检测方法。该方法是利用存在过渡区和角点处灰度分布的独特性质,设计了环形检测方法。仿真及实测实验结果表明：该方法实时性强,对棋盘格图像的旋转变换、亮度变换和边缘模糊具有良好的适应性;与经典Harris角点检测算法相比,易于实现、计算量小。     

基于USAN的改进的角点检测算法

提出了一种基于USAN的改进的角点检测算法。该算法在原有SUSAN算法的基础上做了如下改进：使用一个3×3的方形预检测窗口对图像的像素进行预检测，在精确检测角点前剔除掉大部分的背景点、边界点及脉冲噪声点，提高了算法的效率；根据图像不同区域对比度不同的特性，采用根据对比度自动调节核心点与其邻域像素的灰度差值门限的方法，使所检测出的角点分布均匀；利用基于USAN定义的角点所应具有的特征(角的边缘及USAN的连续性)来剔除伪角点，降低了角点虚报和漏检的发生率。仿真实验证明了该文所提出的算法具有抗噪能力强、运算量小的特点，适于实时实现。     

基于Harris算法的图像角度计算方法

在识别图像中￡型角点及计算其角度大小时,会检测出较多错误角点且角度计算误差较大。为此,提出一种融合图像边缘特征和灰度特征的Harris角度计算方法。利用高斯窗口内边缘线权重和,以边缘梯度的平均值替代边缘上的梯度,通过比值影响函数筛选出L型角点。采用加权平面近似灰度表面,使用有关像元的主曲率幅度值拟合加权,以这2种方式的角点响应函数值相等为条件,推导角度计算公式。实验结果表明,该方法可使角点误检率从24．6％降为3．3％,L型角点角度计算平均误差率从10．21％降为3．82％。     

一种局部最佳阈值预测的自适应角点检测方法

为解决图像角点检测阈值选取方法计算量大的问题,提出一种新的自适应角点检测方法。分析能够反映图像灰度分布、对比度和相关性因素的9个基本统计特征,通过提取4 848幅样本图像的基本统计特征,并按主成分分析方法计算4项反映图像不同属性的综合指标。建立多元非线性局部最佳阈值预测模型,由训练数据对模型参数进行优化估计,得到指导角点检测自适应阈值选取的预测模型。实验结果表明,预测模型的引入能够改善图像显著角点检测质量,与原始检测算法相比,复杂图像中显著角点检出率平均提高45%,非显著角点误检率平均降低81%。     

基于粗糙集阴影区域的检测与分类

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具。本文提出一种基于粗糙集阴影边缘分类方法。该算法根据粗糙集理论、梯度、最大邻域差及噪声的条件属性，将一幅图像划分为不同的子图像；然后对子图像分别进行处理，得到阴影边缘点；再利用边缘生长对边缘点进行细化和跟踪，删除那些假边缘点；然后根据阴影边缘构出假想的阴影区域，并统计这些区域的灰度直方图，求得阴影区域的灰度区间。根据该灰度区间可以得到阴影区域，再根据这些区域的灰度、形状、面积等特征对阴影进行分类。通过对所得结果进行分析可知，结合粗糙集理论的阴影图像边缘检测算法与其他的常规检测方法相比，无论从视觉效果还是检测精确度上都有所改善。     

基于像素点灰度差的Harris角点检测算法

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。     

基于改进Harris角点提取算法的网格图像破损检测

针对周界网格状围栏破损预警问题,提出一种基于改进Harris角点的网格图像破损检测算法。传统Harris角点提取算法需要对图像中每个像素点计算横纵方向上的一阶导数以及角点响应函数值,算法复杂度高,通过引入灰度“相似度”的参数来计算像素点与其周围像素灰度值的相似程度,从而滤除伪角点,减少Harris角点提取时间,最后通过分析角点分布信息来界定破损区域。对移动机器人采集的典型围栏破损图像进行了检测试验,由实验结果可看出,Harris角点提取时间大大减少,表明该算法有效且满足围栏破损检测实际应用要求。     

一种改进的快速图像拼接方法

为了提高图像拼接的速度,提出了一种快速的图像拼接方法.首先在SUSAN角点检测算法检测出图像角点的基础上,采用图像分块和邻近角点剔除的方法来保证图像角点分布均匀并且避免出现角点聚簇现象,利于提高拼接的精度.其次,利用灰度相关性进行特征角点的匹配并消除伪匹配.然后采用改进的RANSAC算法快速地估计变换矩阵,该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,加快了算法的速度.最后进行颜色融合,生成无缝拼接图像.实验结果表明,该方法在得到较高精度的情况下,大大减少了运算量,提高了图像拼接的速度.     

3D计算中高速图形转换器算法设计

在图像处理过程中的分析图像的特征,需要达成特征提取,为后续的图像处理和分析。在目标图像的提取过程中,本文选定了特征角点特征。角点定位准确的图像匹配在三维重建中起着重要的作用。角落像素相对于外在的像素灰度值的突变或凸形状的像素点较为集中。本文分析了三个角点提取方法:苏珊角点检测方法,哈里斯角点检测方法,多尺度结合苏珊算法改进,亚像素角点检测方法,以便满足系统对精度的要求。     

基于弧思想的改进的角点检测算法

针对传统的角点检测方法速度较慢、精度不高的情况,为提高速度抑制噪声,提出了一种快速、高精度的角点检测算法。算法在设计上考虑的是USAN区域所对应的弧的像元灰度与角点的相似性来完成角点的提取,使得处理的数据大为减少,同时能保证检测的准确性等其他指标;并且针对阈值k和t固定选取的问题,采用了一种自动选取阈值的方法。通过该算法和SUSAN算法、CSS算法在正确性、漏检、精度等方面的综合比较,结果表明该算法无论对模拟图像还是真实图像均具有良好的性能。     

SUSAN角点检测算法稳定性改进研究

SUSAN算法在图像旋转和有噪声的情况下是比较稳定的角点检测方法,但也有漏检和误检的问题。针对其缺陷,提出改进的角点检测方法。改进的办法是将原方法的SUSAN核同值吸收区,替换为在响应圆域内与核像素点灰度值相同,且与核像素点邻接连通的区域。通过改进,避免了原方法漏检和误检的问题,仿真试验结果证明改进方法的正确性和有效性。     

一种改进的快速SUSAN角点检测算法

着重分析SUSAN角点检测速度慢的缺点,提出改进的快速SUSAN角点检测算法。该算法首先比较待测点与其周围半径为R的圆周上像素的灰度,统计连续的具有非相似灰度值的像素个数,根据判定准则得到初始角点,再使用非极值抑制函数选择最优角点。实验结果表明：该改进算法有效地减少角点检测过程的计算量,使得角点检测的效率大大提高。     

基于形状识别的X型棋盘格角点检测

棋盘格角点检测是相机标定的一个重要环节,其准确率直接影响相机标定的精度,常规角点检测存在对棋盘格图像质量要求较高、检测准确率不高的问题.对此,依据棋盘格图像灰度分布的对称性,利用双层增强滤波器将其角点区域增强为X形状,待检测角点即为X形状中两个分支的交点,将角点检测问题转换为X形状的识别.进行X形状识别时,首先提取待识别区域像素的极坐标作为形状识别的初始特征集合,经特征选择后依据角度特征进行X形状识别.最后在识别出的角点区域内通过直线拟合确定亚像素级角点.实验结果表明,所提出方法进行棋盘格角点检测的准确率较高,且抗干扰能力较强.     

基于小波变换的油液金属颗粒检测算法研究

为了实时掌握发动机滑油系统的磨损状况,需要在线监测系统连续监测发动机内部磨损情况.随着发动机的工作时间与磨损状态的不同,其金属磨粒的浓度、成分、尺寸等参数均发生不同的变化.因此,滑油油液中金属颗粒参数的变化可以作为重要指标来反映发动机的磨损状态,需要专门的传感器系统进行实时在线监测.但由于使用环境等因素影响,往往会使油液金属颗粒信号包含噪声,对信息检测造成影响.提出一种基于小波变换的油液金属颗粒检测算法,充分利用小波变换对时域和频域的良好局部化性质以及多分辨率分析的特点,并结合发动机实际工况下的信号特征对信号进行降噪及检测,并对算法进行了实验验证.结果表明,该算法可以有效地实现信号降噪及检测.     

一种改进的灰度图像角点检测算法

针对SUSAN 角点算法在检测某些“X”型角点时会失败的局限, 提出了一种有效的提取灰度图像中的角点的算法。新算法在分析SUSAN 算法仅仅考虑USAN 区域的面积这一局限性的基础上, 通过增加一个考察USAN 区域之形状的步骤实现了对所有“X”型角点的有效提取。实验结果表明, 改进的算法在计算量相当的情况下提高了角点检测的准确性。     

基于机器视觉PCB裸板缺陷自动检测研究

运用参考比较法对机器视觉PCB裸板缺陷检测进行了研究。在相机摄像头下同一位置采集多幅标准PCB图像累加求平均值得到标准电路板图像,运用Harris角点算法进行标准电路板图像和待测电路板图像的配准,分别对标准电路板图像和待测电路板图像进行灰度变换、中值滤波、二值化、异或等图像处理检测出缺陷区域,然后通过形态学消除伪缺陷,实验证明,该检测方法有较高的准确率。     

一种基于条件骨架的拐点检测方法

把原始图像看成一个多边形,则形态条件骨架的延长线一定通过多边形的顶点,通过检测条件骨架中最大圆盘半径为零的点来获得凸点的拐点,并由它的补图来获得凹点的拐点.全部拐点由原图及补图的拐点进行逻辑异或操作获得并可去掉离散化后产生的网格拐点.此方法定位精度高、速度快,易于硬件实现和并行处理.由于先用较大圆盘做初步检测,可以降低噪声干扰.利用两种新的大圆盘,此方法可推广到灰度图像的拐点检测.