基于计算机视觉的受电弓滑板磨耗图像的识别

根据计算机视觉原理、数字图像处理与识别理论,针对受电弓滑板图片,文章提出边缘提取和上边缘搜索等改进算法,实现滑板磨耗超限故障图像的辨识。将图片进行滤波去噪等预处理,再进行边缘定位检测、图像分割、图像增强、图像复原等处理。综合运用改进的Canny算法、Hough变换、BP神经网络来识别滑板厚度。文章的研究成果对高速铁路受电弓滑板磨耗超限等典型故障的检测与识别具有一定的理论研究价值和工程实用价值。     

基于改进多尺度小波的受电弓滑板边缘检测

受电弓滑板边缘检测的主流方法是Canny算子和多尺度小波边缘检测。前者单边响应较强但存在边缘断裂现象,后者提取边缘连续但存在边缘冗余的缺点。文中结合两种方法的优点,给出一种基于Canny准则的多尺度小波边缘检测方法。改进方法兼备良好的边缘连续性和较强的单边响应性,无须进行后续边缘连接和细化操作,大大提高了系统算法效率。峰值信噪比分析说明边缘检测性能明显优于Canny算子和传统多尺度小波,边缘定位精确,细节清晰,且有很好的噪声性能。     

基于双目视觉的受电弓碳滑板磨耗检测

将数字图像处理技术和机器视觉应用于受电弓碳滑板磨耗测量,是碳滑板磨耗测量的主要发展方向,文章提出了一种基于双目视觉的受电弓碳滑板磨耗检测方法。该算法首先对双目测量系统进行相机标定,得到双目相机的标定矩阵,然后对双目相机采集得到的碳滑板图像进行边缘提取,利用标定矩阵计算得到两个相机中碳滑板边缘点的对应关系,最后利用对应点计算出碳滑板边缘点的实际空间坐标,从而计算出碳滑板的厚度值。实验及数据处理结果表明：系统的测量误差较小,且此系统安装方便,受外界因素的影响较小。     

受电弓滑板磨耗检测中边缘连接算法的研究

基于相机和对射式光电传感器设计了一套在线检测受电弓滑板磨耗系统。介绍了系统主要设计流程图;给出了硬件设计方案;运用边缘连接算法等对受电弓磨耗图像进行了处理。实验及数据处理结果表明：系统的测量误差较小。此外,本系统成本较低,测量原理简单,安装方便,受外界环境因素影响小。     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

基于参数化对数图像处理模型的光照不均匀图像的边缘检测算法

由于低照度以及场景光不均匀的环境下图像的成像特点,普通的边缘检测方法无法有效检测出完整清晰的边缘图像.本文结合参数化对数图像处理(PLIP)模型对低亮度图像敏感、处理效果接近人眼视觉观察的结果等优点提出一种新的边缘检测算法.首先,利用PLIP模型理论推导出新的梯度算子,然后分析传统Canny算法检测边缘过程的不足并加以改进,并将推导出的新梯度代替了传统Canny算法中的梯度,运用Canny算子的三个最佳边缘检测标准提取图像的边缘.最后,通过对微光实验平台获取的低照度和场景光不均匀环境下的图像进行边缘检测对比验证.实验结果表明,新算法边缘检测的线型连接程度相较于传统Canny算法、Sobel算法和原对数图像处理模型(LIP)算法分别提升了约10％、30％和4％,其检测效果更佳.     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对激光主动成像图像特点,分析了双数复值小波变换的优点和Canny算子存在的不足,提出了一种基于双数复值小波变换和Canny算子相结合的边缘检测算法.首先对激光主动成像图像进行双数复值小波变换得到小波系数序列,再对小波系数进行滤波,最后运用Canny三条检测规则逐层检测图像边缘.通过对实际激光主动图像进行边缘检测实验,结合视觉效果和可匹配性指标,可以看出本文的算法具有图像边缘细节保护好、检测结果可匹配性强等优点.     

三种保偏光纤几何参数测量算法

介绍了利用光纤端面图像采集和图像处理技术进行熊猫型保偏光纤几何参数测量的方法,重点介绍了三种图像处理算法——基于灰度分割和直方图分布的算法、基于Canny边缘检测和改进Hough变换的算法、基于Canny边缘检测和圆边界点选取的算法及其实现。利用三种方法对不同的光纤端面图像进行了处理,并对处理结果进行了对比分析。结果显示:三种算法均可用于熊猫型保偏光纤几何参数测量,针对不同的光纤端面图像选择合适的处理算法,可以实现快速、准确的测量。通过提高端面图像的分辨率,可以提高保偏光纤几何参数测量精度,基于该方法开发的自动化测量系统已成功应用于保偏光纤的质量与一致性实验。     

Flame Image Edge Detection Based on Multi- scale and Multi-strncturing Elements Morphology

针对从工业锅炉采集到的火焰图像边缘形态和噪声的不同,以数学形态学梯度边缘检测算子为基础,结合多结构元素和多尺度的特性,提出了一种基于多尺度多结构数学形态学图像边缘检测算法,并将其应用于火焰图像的边缘检测.仿真结果表明,与经典的Sobel算子、Canny算子和传统的算法相比,提出的算法具有边缘定位准确、轮廓清晰、图像细节保留较多、噪声不敏感等显著优点.     

激光主动成像图像边缘检测

针对激光主动成像图像的特点,分析了Canny边缘检测算子存在的不足。应用小波多尺度分解算法对激光主动成像强度图像进行小波变换,应用Bayes Shrink自适应阈值法对小波系数进行滤波,把滤波后的图像按照Canny三条检测标准进行边缘检测,并给出衡量图像边缘检测效果的指标。通过比对各种实际激光主动图像的边缘检测算法的结果可以看出本文的算法达到了很好的效果。