基于形态滤波和梯度模糊GHMT的组合边缘检测

提出一种基于形态滤波和梯度模糊GHMT(灰度击中击不中变换)的组合边缘检测方法.先利用广义多结构元形态滤波器对图像进行平滑去噪,然后再引入一种梯度模糊GHMT算子提取边缘,该算子将模糊逻辑融入梯度GHMT边缘检测算子,为梯度GHMT在处理图像边缘不确定信息时提供了一种强有力的工具.实验结果表明,本文提出的组合边缘检测方法能够在较高噪声条件下,得到较为理想的图像边缘.     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

一种改进工件边缘检测方法的研究

针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。     

基于数据融合的图像边缘检测算法研究

提出了一种基于数据融合的图像边缘检测算法。该算法对原始图像分别采用Canny算子和小波变换两种方法进行边缘提取,再将两种方法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。实验证明,融合后的图像边缘包含了原始图像丰富的细节信息和较完整的轮廓,该算法优于单独采用Canny算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘检测方法。     

基于ROEWA与Hough变换的SAR图像边缘检测

指数加权平均比率(ROEWA)算子是SAR图像常用多边缘检测算子之一,但该算子只能检测图像的边缘强度,无法得到边缘的方向。为此利用Hough变换优秀的抗噪性能和方向选择性,提出了一种基于Hough变换的SAR图像边缘方向计算方法。首先使用ROEWA算子对SAR图像进行边缘检测,然后在传统非极值抑制定位方法的基础上,进一步细化边缘,最后利用Hough变换对细化后图像计算边缘方向。SAR图像对比实验结果表明,该方法能够更准确地计算边缘位置与边缘方向,为SAR图像线性目标检测提供了一条有效途径。     

分块平均的噪声图像边缘检测

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果好坏直接影响到后面的图像分析。针对传统的边缘检测算子对噪声的干扰较大,本文提出一种被噪声污染的图像边缘检测的新方法。将模板窗口平均分成不同方向的8块,计算不同方向的平均灰度值的绝对差,然后判断窗口中心像素是否为边缘点。实验结果表明,该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面,优于传统的边缘检测算子。     

基于SLIC超像素算法和密度聚类的TA2钛板表面缺陷定量化评估研究

由于边缘效应的影响,TA2钛板涡流C扫描图像中缺陷区域与背景区域混杂,边缘对比度低,难以实现缺陷区域定量化评估。针对以上问题,提出了一种基于简单线性代聚类(SLIC)超像素算法和密度聚类算法的涡流C扫描图像分割方法。首先对TA2钛板进行涡流无损检测,获得包含有TA2钛板表面缺陷的涡流C扫描图像;然后利用SLIC超像素算法将获得的C扫描图像预分割成若干小区域;最后通过密度聚类算法对预分割后的C扫描图像进行区域合并,得到受检测TA2钛板C扫描图像中的缺陷区域,通过对缺陷区域进行细化处理和轮廓跟踪可以得到TA2钛板缺陷区域的估计长度,实现对TA2钛板表面缺陷的定量化评估研究。实验结果表明,该方法能够有效地实现受检测的TA2钛板表面缺陷的可视化、定量化分析,与传统的图像分割方法相比分割效果更优、准确性更高。     

基于改进Canny算子的电力设备图像检测研究

图像边缘检测技术在电力行业的应用越来越广泛,但仍然存在些许问题限制了其在工程中的实际应用。对于复杂的现场电力设备图像,结合最优阈值灰度分割法和Canny算子等图像处理技术,提出了基于改进Canny算子检测电力设备图像。首先利用最优阈值灰度分割法得到的阈值作为Canny算子的高阈值Th;然后利用高低阈值的对应关系确定低阈值Tl,。由此可实现改进Canny自适应检测电力设备图像的目的。实验结果表明,该方法可取得较为理想的边缘检测效果,具有一定的实用性。     

基于机器视觉的风机叶片缺陷检测

针对风机叶片缺陷难以检测的问题,提出一种基于机器视觉的风机叶片缺陷检测方法.首先,使用非局部均值方法去除图像中的背景噪声,同时平滑缺陷边缘;其次,使用自适应对比度增强方法进行图像增强,提升图像的整体质量;然后使用双阈值 OTSU 大津法分割增强后的图像,提取得到缺陷区域;最后,使用 Canny算子和形态学 变换对缺陷区域进行边缘检测,得到缺陷区域定位.试验结果表明,该算法具有一定的有效性和准确性.     

高压输电线路红外图像的边缘检测

高压输电线路的导线，金具及绝缘子串等的红外图像的特点有：边缘模糊，对比度差，空间域上存在孤立的点和小块噪声。采用中值滤波方法。在保护图像边缘细节信息的前提下有效地降低了图像空间域高频噪声，用分段线性灰度变换增强了图像边缘的对比度，提高了图像的温度分辨力和空间分辨力。通过对Roberts边缘算子、Sobel边缘算子、Prewit边缘算子、Laplace边缘算子和Laplace改进算子等常用边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析，选用Roberts算子完成了图像的边缘轮廓检测，并对不连续边缘进行跟踪和连接，得到了清晰连续的图像边缘，完成了高压输电线路红外图像的边缘特征提取。以一幅耐张绝缘子串的红外图像为应用实例，验证了图像预处理及边缘检测方法的有效性。     

基于改进Canny算子的绝缘子裂纹检测研究

为解决绝缘子图像中由于背景的复杂性 导致边缘检测 存在噪声及伪目标问题,提出了基于二维阈值分割的Canny算子边缘优化法。首先,在HSI颜色空间通过对S分量进行强化,有效弱化背景,突出绝缘子目标;其次,针对传统canny算子在提取绝缘子边缘时由于部分噪点突出导致检测裂纹的精度较低,提出对Canny算子中的阈值选取进行改进,采用二维直方图灰度-局部方差法对经预处理的图像进行阈值处理。所提改进算法能够有效优化绝缘子航拍图像处理结果,提高检测绝缘子裂纹准确率。     

面向混凝土裂缝检测的级联神经网络算法研究

针对传统深度学习的裂缝检测方法在复杂环境下鲁棒性低、边缘区域识别精度差、损伤量化结果误差大的问题,本文提出一种复杂环境下基于级联神经网络的混凝土裂缝检测方法。该方法分为三步：第一步利用改进的语义分割模型对复杂环度参数获取算法计算裂缝宽度。试验结果表明,相较于传统裂缝识别方法,本文方法在精确率、召回率、准确率、F1分数和交并比五项评价指标上均有提升,且总体检测准确率在95%以上,能实现复杂环境下境下的裂缝进行初步识别,判断图像中裂缝的大致感兴趣区域;第二步采用本文所提基于金字塔池化的掩膜优化方法对粗分割图像进行优化,精确捕获裂缝边缘上下文信息;第三步采用二维码靶标的图像像素解析度和裂缝宽混凝土裂缝的检测与定量分析。     

相控阵和TOFD在焊缝裂纹检测中的应用

使用相控阵和TOFD两种方法对焊缝中的裂纹缺陷进行检测,并对不同的检测方法所得出的结果进行分析和比较,总结TOFD和相控阵作为新型无损检测方法在焊缝裂纹检测中的技术优势,提出综合选用各种检测方法的建议。     

基于可调证明滤波器的球团矿生球图像裂缝检测方法

球团矿生球制造是炼钢工业中的重要环节,而裂缝检测是生球质量指标(落下强度)检测中的关键步骤。 目前生球裂 缝检测仍采用人工目测,效率低且检测结果具有主观性,而现有的基于图像处理的裂缝自动检测方法主要针对桥梁、道路、太阳 能电池等物体的平直表面上的裂缝,对生球这种小目标曲面上的裂缝检测能力有限,且难以克服生球图像中原材料污渍、生球 边缘轮廓、球面反光等多种噪声的干扰,易造成裂缝的误检与漏检。 针对这一问题,提出一种基于可调证明滤波器( SEF)的球 团矿生球图像裂缝检测方法。 首先,针对图像背景中存在的原材料污渍与碎屑干扰,采用主动轮廓模型从图像中分割出感兴趣 区域(AOI);然后,针对生球边缘轮廓和球面反光造成的干扰,采用可调证明滤波器生成生球裂缝响应图,实现 AOI 图像粗分 割;接着,利用形态学处理与连通域分析法消除粗分割图像中的生球边缘及噪声点,获得精确的分割结果;最后,采用连通域分 析法检测生球是否存在裂缝,并计算出裂缝条数。 为验证所提出的方法,搭建了生球图像实验采集平台,采集了约 300 张具有 不同背景和裂缝数量的生球图像。 实验结果表明,与现有的 5 种裂缝检测方法相比,本文方法在裂缝分割准确率、精确率、加权 调和平均评价指标上均具有明显优势,检测生球是否存在裂缝的准确率为 96%,检测裂缝数量的准确率为 90%。 本文研究成 果为生球落下强度质量指标的自动化、智能化检测奠定了基础。     

发电机护环内壁缺陷TOFD检测优化

超声波衍射时差法（TOFD）检测设备缺陷多采用45°、60°和70° 3种常规探头.基于发电机护环的壁厚和材质特性,即便采用45°探头也无法对其内壁缺陷进行准确评定.为此对TOFD检测工艺进行了优化设计,在分析衍射声波传播特性的基础上,提出了20°探头的检测模式,并研制出20°探头.通过对发电机护环内壁自然裂纹进行检测,确定出最佳检测频率为2.25 MHz.在该频率下对模拟缺陷试块进行检测,所得结果与实际情况吻合良好.研究得到的适合发电机护环内壁缺陷的最佳TOFD检测工艺为：20°探头,2.25MHz频率,晶片直径12 mm,声束聚焦深度为护环内壁.按此工艺对壁厚50 mm以内的发电机护环进行检测,能够检出内壁缺陷的最小临界尺寸为2 mm.     

路面病害巡检评估系统中的裂缝检测技术

由于使用手持设备的网络型混凝土路面病害巡检评估系统与车载道路检测系统的病害图片处理方法不同,针对使用手持设备的网络型混凝土路面病害巡检评估系统提出一种基于图像处理的可纠正图像畸变的混凝土路面裂缝检测技术。1)使用张定友法对摄像头进行标定,获得摄像头内外参数;2)对路面病害图像进行预处理;然后,通过阈值分割法检测出路面裂缝,根据背景连通域数量的差异,实现了裂缝分类;通过投影法对出横、纵和斜向裂缝实现分类。3)对线性裂缝提取裂缝骨架细化并根据实际版块长宽,求出裂缝长度、平均宽度等病害参数;对于网状裂缝通过求其最小外接矩形计算其破损面积。     

管道腐蚀视觉测量图像边缘检测算法研究

为实现管道内表面腐蚀图像的边缘检测,分析了经典的边缘检测方法,针对其存在检测精度低和抗噪声性能差等缺点,研究了一种基于BP神经网络的图像边缘检测算法。利用标准图像和经传统边缘检测算法检测得到的边缘图像作为输入输出数据,并用大量数据进行训练,构建了可实现图像边缘检测的BP神经网络。用训练好的神经网络实现管道内表面腐蚀图像边缘检测,并与传统的边缘检测算法检测结果进行了比对,实验结果表明,该算法可明显提高检测精度及抗噪声能力,具有广泛的适用性。     

面向视觉假体的复杂图像处理技术

为了更准确地提取视觉假体采集的复杂图像中的信息,提出了一种基于视觉显著性的复杂图像视觉焦点检测和基于多尺度信息融合的图像边缘特征提取算法。算法首先利用GB算法计算复杂图像显著性图,然后利用双阈值分割和形态学方法提取出复杂图像中的视觉焦点区域。其次,针对传统边缘检测中单尺度微分算子的不足,提出了融合多尺度Sobel的边缘检测方法。提出的复杂图像处理策略既简化了图像信息编码的复杂度,又提高了边缘提取算法的噪声稳健性。     

不锈钢焊缝中超声传播特性及TOFD检测方法研究

为提高对不锈钢焊缝内部缺陷的超声检测能力,开展了关于焊缝超声波传播特性及其超声衍射时差法(TOFD)的研究工作。通过调整探头间距(PCS)改变检测声束方向,分析检测声束与柱状晶夹角对检测信号信噪比的影响,提出基于超声TOFD技术的焊缝一次波、二次波检测方法;鉴于二次波检测中特征波结构的复杂性,建立了特征波传播模型以识别二次波特征信号。研究结果表明,焊缝中传播的超声波声束呈现明显的各向异性特征,柱状晶与检测声束的夹角是检测信噪比的关键影响因素;与探头置于焊缝根部侧和余高侧相对应,需分别采用一次波和二次波检测方法进行TOFD检测;当检测声束与柱状晶夹角在35°~48°且检测区域具有较高声压时,可有效提高对焊缝缺陷的检测能力。基于声波传播的各向异性特征提出的超声TOFD一次波和二次波检测方法对于提高奥氏体不锈钢焊缝的超声检测能力具有重要作用。     

改进的自适应Canny边缘检测算法

传统Canny边缘检测容易受到环境噪声和光照条件变化等外界因素的影响,导致检测效果不佳,而且需要人工选择参数,算法的灵活性较低。为了提高传统算法的检测效果,使其更好的应用到图像识别等领域中,通过最大类间方差法来获得图像梯度量的最佳分割阈值,动态确定边缘检测的高低阈值参数,能够有效解决传统算法的不足。将改进后的算法用于家用仪表计度轮图像的边缘检测中,与传统算法相比,既去除了噪声干扰,又保留了完整的图像边缘,在取得了良好的检测效果的基础上提高了算法效率。