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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
建立了机器视觉的几何测量模型,采用机器视觉系统采集物料袋图像,应用对比度增加、图像二值化、一阶微分边缘检测、膨胀腐蚀、图像细化,去除噪声等图像处理技术得到了目标物体的边缘图像,用Harris角点检测算法得到了边缘图像角点,证明了提出的图像处理方法具有很强的鲁棒性。  相似文献   

2.
曹彪  刘奇 《中国测试技术》2007,33(5):114-117
针对噪声严重的超声图像,提出了一种结合数学形态学和Level Set的分割方法。首先采用全变差模型进行图像滤波,再通过交互式区域选择和数学形态学方法获得感兴趣目标的二值化图像,并把该二值化图像轮廓作为水平集方法的初始曲线。改进隐式测地活动轮廓模型(GAC)中的边缘检测函数,增强了处理弱边缘的能力。分割结果表明,该方法能够准确地提取出目标轮廓,同时减少了迭代次数和运算时间。  相似文献   

3.
基于小波变换与形态学的车牌定位方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对信号噪声环境下的车牌定位问题,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像定位方法.该方法先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出车牌的边缘;然后用数学形态学方法对阈值二值化后的边缘图像进行系列形态运算,进一步消除无用信息;最后用基于车牌底色识别的方法进行车牌定位.实验结果表明,该方法定位效果好,适于有噪声的车牌图像进行定位.  相似文献   

4.
基于LoG算子边缘检测的图像二值化处理   总被引:3,自引:0,他引:3  
田自君  刘艺 《中国测试技术》2007,33(6):109-110,136
摘要:数码管图像的目标和背景分离不明显,直方图分布较复杂。针对该问题,提出基于拉普拉斯高斯(Laplacian of Gaussian,LoG)算子边缘检测的全局二值化方法对其进行处理,该方法通过提取图像边缘部份的像素灰度获得图像二值化的阈值。处理结果表明,与传统的几种方法相比,该方法能够快速选取良好的二值化阈值,较好地区分目标和背景,在相当大模板宽度内图像二值化的结果都令人满意。  相似文献   

5.
玻璃小球直径的图像测量方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘文耀  王兵振 《光电工程》2005,32(10):70-73
提出了一种基于数字图像处理技术的微小玻璃球直径的测量方法。该方法采用Sobel算子计算目标的梯度图像,取阈值对其进行二值化处理;根据边缘成像特点,通过数学规划法计算小球边缘的初始位置;在此基础上,采用空间矩亚像素定位算法对目标边缘进行精确定位;通过拟合这些边缘点,即可求得目标直径。实验结果表明,该方法对二值化阈值的依赖性小,抗噪声能力强:在一定的范围内,阈值的不同对该算法重复精度的影响小于0.06个像素;由于采用交互方式选定处理区域,算法的计算速度较快,完成一次计算的时间不到1S。  相似文献   

6.
为了解决传统检测方法只能检测工业管道中波纹补偿器的整体轴向位移,而不能检测其相邻波纹之间轴向位移的问题(相邻波纹之间轴向位移变化不均匀,超出一定限度会导致波纹补偿器损坏),提出了一种基于图像识别的波纹补偿器轴向尺寸检测方法。首先,应用Sobel算子对经高斯滤波平滑处理后的波纹补偿器图像进行边缘检测,最大限度地保留原始图像的边缘特征。然后,对图像进行灰度化、Otsu算法阈值分割处理,经过对图像进行取反、孔洞填充操作之后,得到目标灰度值为1、背景灰度值为0的理想二值化图像。最后,基于波纹补偿器形状的特殊性,对校正后的二值化图像中灰度值为1的部分的上下、左右边缘特征点进行计算,并通过比例关系得到波纹补偿器及其相邻波纹之间的实际尺寸。实验结果表明,所提出的方法能够准确地检测出不同打压程度下波纹补偿器的整体轴向尺寸以及其相邻波纹之间的轴向尺寸。该尺寸检测方法有效地解决了因相邻波纹之间轴向位移变化不均匀而造成的波纹补偿器损坏问题,对于保证波纹补偿器平稳工作及维护生产安全具有重要意义。  相似文献   

7.
针对传统图像边缘检测抑制噪声能力弱的问题,给出了一种小波变换和局部梯度场内奇异值分解相结合的边缘检测方法.首先在图像预处理阶段,为了提取准确的边缘特征,文中利用小波变换的时频局部化特性,对图像进行小波变换.该文对用小波求取的梯度场使用局部梯度奇异值分解的方法;利用奇异值的特性和良好的稳定性,使提取的边缘特征更加突出并且能够达到抑制噪声的目的.实验证明该文方法既能在无噪声影响的图像中提取出清晰完整的单边缘,又能在有噪声干扰的情况下提取出理想的边缘.  相似文献   

8.
针对传统TV去噪复原算法以梯度模值作为图像的边缘检测算子,无法清晰地识别边缘和灰度渐变区及去除平坦区内的孤立噪声的问题,提出了一种基于局部坐标二次微分的边缘检测算子对传统模型进行改进。改进后的模型能根据各像素点的新检测算子信息,自适应选取复原模型中决定扩散强弱的参数,并且利用图像局部信息对正则化项和保真项进行加权。同时在数值实现上,采用一种基于梯度矢量的方向变化的方法来实现散度离散化,以更加有效地保留图像的局部细节信息。数值试验表明,该算法在克服灰度渐变区内的阶梯效应和保留图像的细节边缘方面明显优于传统算法。  相似文献   

9.
本文提出了一种快速抗噪声的边缘检测算法.首先对原始灰度图像应用快速Kirsch边缘检测算法.这样就得到了边缘的梯度和方向信息.然后基于这些信息进行边界跟踪,达到抗噪的效果,最后是细化和二值化,得到的是一个视觉上有意义的二值图像.用的是一个投票准则.为了检验本算法的有效性,将本算法与一些经典的边缘检测算子,如经典的Kirsch,Canny算子的性能进行了比较.  相似文献   

10.
为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法。该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像。然后通过分析噪声(主要是椒盐噪声)污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进。改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测。实验表明,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。  相似文献   

11.
为了提高V型坡口焊缝特征提取算法的效率和准确性,对V型坡口光条图像预处理,在图像感兴趣区域(Region of Interest,ROI)开窗基础上构建差异化卷积模板,经图像差分后实现光条纹增强及噪声颗粒化.通过形态学开运算和小连通域去除提取出二值化光条,并采用几何中心法完成光条骨架细化.通过对光条形态学特征分析,初步定位角点,分区域提取光条中心线,最终获得焊缝的精确特征点.实验结果表明,采用该方法能够有效去除噪声,准确提取出亚像素级特征点,相较传统角点检测算法效率提升60%,满足工业应用的高精度和实时性要求.  相似文献   

12.
针对检测超声图像的边缘问题,介绍了一种基于Gabor奇部滤波器进行边缘检测的综合方法。为了去除图像噪声,首先进行基于小波变换和中值滤波的降噪处理,然后利用高斯函数平滑图像。在边缘检测过程中,使用Gabor奇部滤波器检测边缘。最后,使用非最大值抑制得到最终结果。结果表明该方法是对超声图像进行边缘检测的一种有用方法。当然,该方法也具有普遍性,可以应用到其他图像。  相似文献   

13.
直线拟合方法在一维图像边缘检测中的应用   总被引:7,自引:1,他引:6  
在线阵CCD测量系统中采用直线拟合方法检测一维图像边缘。首先,测量系统通过线阵CCD获得一维图像,基于阈值比较法,对图像信号设置高、低阈值,截取边缘信号的中间部分作为拟合窗口;然后,利用最小二乘法,对拟合窗口内的边缘信号进行直线拟合;最后,利用图像亮、暗电平的中间电平作为阈值截交拟合直线,以此交点作为图像边缘点的位置。实验结果和分析表明,与阈值比较法相比较,直线拟合方法具有重复精度高、稳定性好的优点,能有效抑制随机噪声的影响,因此可以有效检测一维图像边缘位置。  相似文献   

14.
刘丽  穆平安  张仁杰 《包装工程》2019,40(3):179-185
目的 发动机缸套内面网纹角直接影响到发动机的性能,为了高效准确地检测出内纹角,舍弃残次品,拟研究网纹夹角的检测方法。方法 采用邻域运算和自适应中值滤波对网纹图像进行图像增强,达到去除噪声和保留细节的双重效果;然后对其进行边缘分割处理,得到边界分明的边缘图像;再对其进行二值化,以减少Hough变化所用时间;最后提出一种基于Hough变换与清零法相结合的直线提取算法,并根据提取的直线特征计算网纹角。结果 实验结果表明,基于所提算法检测出来的夹角,对比传统方法和国外通用的仪器,平均检测误差降低为0.43%。结论 所提算法具有夹角误差小、准确度高、用时少等优点,能代替昂贵的进口仪器。所提算法在直线检测和包装条形码领域有较好的应用价值。  相似文献   

15.
路正佳 《包装工程》2020,41(7):205-208
目的为了有效滤除药片包装视觉检测系统中的噪声,提升图像清晰度,保证后期图像分割、边缘处理顺利进行。方法针对药片视觉检测图像中存在大量不确定噪声,提出一种自适应模糊神经网络的图像滤波算法。在模糊神经网络结构中引入一个鲁棒性较强的隶属函数,并通过梯度下降法对模糊神经网络中的参数进行优化训练,利用优化后的网络结构对被噪声污染的图像进行滤波处理。结果仿真结果表明,该算法能够在保留较完整的图像边缘和重要细节的前提下,有效滤除药片中的噪声。结论该滤波算法有效提高了药片图像的清晰度,对于后期药片图像分割以及边缘化处理具有重要意义。  相似文献   

16.
针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地震断层检测方法。该方法首先对预处理后的地震相干图像进行边缘检测并对边缘图像进行Hough变换以检测出边缘图像中的线段,然后根据倾斜角和位置信息对线段进行自适应聚类以获得更完整的线段,最后根据初始地震图像对完整线段中的各点进行调整以获得准确、平滑的断层。为验证该方法的有效性,在实际地震图像上进行了对比实验。实验结果表明,该方法可正确检测地震图像中的多个断层,正确率达到90%以上,与现有方法相比,峰值信噪比提高了约10%。  相似文献   

17.
本文在彩色图像的HSI颜色空间中,根据其分量的不相关特性,针对H、S分量建立了彩色图像的复变函数模型,并给出其边缘检测方法,得到H、S分量的边缘图像.抽取彩色图像的1分量构造灰度图像,利用当前成熟的灰度边缘检测方法(基于小波的多尺度边缘检测方法)得到1分量的边缘图像.最后,利用信息融合技术,将上述获得的两幅边缘图像进行信息组合得到最终的边缘检测结果.从试验的结果来看,本文所采用的方案充分利用了彩色图像所包含的信息,对图像的彩色边缘比较敏感,获得了满意的边缘检测结果.  相似文献   

18.
《成像科学杂志》2013,61(5):436-446
Abstract

A novel hybrid technique of combining an improved morphological gradient operator and Zernike moments, named MGZ edge detection algorithm, is developed to meet the stringent requirements for measuring accuracies of charge coupled device metrology system. The mathematical morphological gradient and Zernike moment algorithm are discussed based on the pixels grey-scale and spatial structure information of the images. To improve the algorithm process, the image edge is oriented and extracted by using improved morphological gradient operator firstly; then, the calculation errors of the typical ideal step edge model are analysed and corrected by the proposed error compensation formula. The edge point is relocated with sub-pixel accuracy by means of Zernike moment operator based on the edge point vectors and the threshold value. Finally, the sub-pixel edge detecting of the image is attained. The extensive experimental results show that the measuring error of the edge point is compensated reliably and accurately, and the new algorithm has short operation time, more precise and stronger robustness to noise than the prior similar algorithms. Meanwhile, the proposed method can well meet the need of charge coupled device metrology system for sub-pixel edge detection.  相似文献   

19.
基于变差函数的噪声图像的多尺度边缘检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
李惠光  孙昌平 《光电工程》2007,34(9):108-114,128
基于区域化变量理论,针对受噪声污染的图像,本文提出了一种基于变差函数的多尺度边缘检测新方法.该方法根据图像各个不同区域的数据的不同方向的变差函数值来判断该区域是否存在边缘以及边缘的方向性,然后根据该区域边缘的方向性,在水平和垂直方向分别进行不同尺度的小波变换,进而达到在确保边缘定位准确的同时,尽最大可能去除由于噪声以及图像灰度不均匀产生的伪边缘点.仿真实验表明,本文算法在对受高斯白噪声污染较严重的图像进行边缘检测时能有效的去除噪声对图像边缘检测的影响,从而证明了该方法的可行性、有效性.  相似文献   

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