边缘检测算子在提取图像金色区域中的应用

为了提取图像中适合金墨印刷的金色区域,对边缘检测的方法进行了深入探讨,运用各种边缘检测算子分割图像。利用MATLAB对Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子、Canny算子进行实验验证和分析。结果表明,边缘检测的方法基本上可以实现边缘轮廓的闭合,简单图像能产生连续的闭合轮廓,相比复杂图像效果要好,特别是对于那些背景不是太复杂的图像,图像分割的效果比较理想。分析比较几种算子,运用Canny算子进行边缘检测分割效果较好。     

基于Canny算法的大米粒形边缘检测应用研究

目前,数字图像处理在大米外形检测方面已有一定应用.而基于Canny准则的算法在数字图像处理中应用较广,因此,在详细阐明Canny准则及其算法的基础上,讨论了采用Canny边缘检测算子来实现对大米外形的检测并取得了良好的结果.     

基于数学形态学改进Canny算法的红外图像边缘检测

在应急搜救中,红外图像边缘检测起到至关重要的作用,众多学者都致力于研究如何能够进一步提高红外图像边缘检测的性能,本研究提出一种将数学形态学与Canny算子进行融合的算法,称为应用于红外图像边缘检测的改进Canny算法。算法研究完成后,将通过Matlab仿真软件进行仿真,将改进后的Canny算法与传统Canny算法的仿真结果进行比较,可以发现该算法在边缘检测和细节处理方面的性能更为优良。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好、定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

基于自适应Canny算子的印刷滚筒表面缺陷提取技术研究

印刷滚筒作为印刷机械的核心部件,常常因为使用酸性油墨、酒精等化工原料而腐蚀滚筒,导致局部塌陷或斑点。金属滚筒表面缺陷边缘是缺陷图像的主要特征之一,选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息是金属滚筒表面图像处理的关键步骤。针对传统Canny算子边缘检测时出现假边缘的问题,提出利用最大类间方差法来自适应Canny算子的高、低阈值。首先利用改进的Canny算子进行边缘检测,得到边缘信息;然后再进行缺陷的定位和矢量化。利用该方法对印刷滚筒表面缺陷进行提取的实验结果表明,自适应Canny算子比传统的边缘检测方法得到的边缘连通性好,定位精度高,该方法能快速提取滚筒表面缺陷,具有较强的实用性。     

基于Android的植物叶片图像病害检测

针对目前农业智能系统开发平台多基于Windows Mobile操作系统,开源性、免费性和人机交互性等方面较差等问题,提出了基于Android平台的一种最大类间差法和Canny算子结合的植物叶片图像病害检测方法.该方法首先用自适应中值滤波对叶片图像进行平滑处理,再对图像进行灰度变换,然后用最大类间差法对图像进行二值化,最后基于Canny算子对图像进行边缘检测.实验结果表明,该方法实现了Android平台下的图像检测,能有效减少边缘噪声,并且能够有效提取叶片图像病害部分的边缘,具有很好的鲁棒性、有效性和准确性.     

基于边缘和误差扩散的半色调图像水印算法

为使水印具有不可见性,提出了一种基于图像边缘和误差扩散的数字半色调图像水印算法。Canny算子去噪能力强,在边缘检测和噪声间能取得较好的平衡。先对灰度图像进行Canny边缘检测,得到灰度图像的边缘,然后将灰度图像的边缘近似作为半色调图像的边缘,并在灰度图像使用误差扩散算法进行半色调的同时,在边缘位置进行二值水印的嵌入。对水印图像进行了Arnold预处理,增强了水印的抗剪裁和涂抹攻击的能力。结果表明,该算法不会造成图像的明显失真,能很好地抵抗剪切、涂抹J、PEG压缩、噪声攻击。     

采用纹理平滑的印花织物图案轮廓提取

为丰富印花产品的种类,提出了一种可有效提取出印花织物中图案轮廓的方法,可提取出高精度的印花图案边缘轮廓。首先对图像进行平滑,通过控制平滑程度参数和空间尺度参数,平滑掉织物图像中的纹理结构。再用Canny边缘检测算子检测图案边缘,Canny分割的判别阈值采用默认自动选择阈值就能成功提取织物上图案的轮廓,分割后的图像轮廓清晰,边缘连续,并且能分割出印花织物图像中的细小结构。通过实验证明,在RGB颜色空间对图像平滑和边缘提取的效果要优于其他颜色空间,比较了其他边缘检测算子分割印花织物图案的效果,结果证明Canny算子分割效果最好。     

一种改进的Canny边缘检测方法

传统Canny边缘算子通过像素点的梯度幅值是否大于梯度方向两侧的像素的梯度幅度值来判定边缘.针对传统Canny边缘算子的判断边缘的方法,分析Canny边缘算子在边缘检测时容易出现边缘点的漏检而造成边缘不连接现象,结合Harris检测算法改进Canny边缘算子来连接断开的边缘并提高检测准确率.实验结果表明,改进的算法检测边缘连接性好并具有更好的检测准确度.     

融合边缘检测的四帧差分运动目标检测

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象,为了对其进行改进,本文提出了一种融合边缘检测的四帧差分运动目标检测算法。首先对四帧连续图像采用Canny边缘检测算子快速提取边缘图像,然后对四帧连续的边缘图像进行四帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,该算法计算简单,连通性好且准确率高,可满足实时检测的要求。     

基于边缘检测的原棉杂质图像识别方法适用性分析

针对如何选择适合原棉图像的边缘检测方法,高效地进行含杂分析与识别的问题,选取Sobel算子、Roberts算子、LoG算子、Canny算子4种边缘检测方法进行适用性分析,实验选取原棉作为样本,在检测效果、检测耗时、检测概率比3个方面对各算子进行了对比与分析。结果表明,相比其他算子,Canny算子在高阈值为1.5时,低阈值为0.2时杂质边缘定位准确、背景噪声小,尤其对于破籽类杂质的识别,检测概率比达到92.5%,检测效果优于其他算子,更适用于原棉杂质图像的分析与识别。     

基于Canny算子的滤棒数量检测方法

为解决生产中无法精确统计滤棒数量等问题,提出了一种基于Canny算子的滤棒数量检测方法。该方法利用图像处理技术,通过Canny算子对整个托盘的滤棒进行边缘检测,再利用图像形态学中的膨胀运算增加检测边缘的清晰度,同时结合滤棒圆形特性精确定位滤棒位置,实现滤棒数量检测。以长支烟、中支烟和短支烟滤棒样品为对象进行测试,结果表明:该检测方法能够实现滤棒数量的精确统计,准确率达到99.27%,且适用于检测各种圆周滤棒,具有较好的通用性和鲁棒性。该方法可为降低滤棒材料消耗提供技术支持。     

基于最大熵快速迭代算法和边缘算子的织物疵点分割

将信息熵引入图像处理中,把疵点图像分为背景和目标两部分,分别对两个区域进行处理;通过求最大熵值的快速迭代算法,在满足信息熵最大要求的前提下对织物疵点区域进行分割,然后利用Canny边缘检测算子对分割后的疵点图像进行边缘检测,从而达到识别织物疵点的目的。仿真实验结果表明,将最大熵快速迭代算法与边缘算子结合进行疵点分割识别的方法是有效的。     

基于机器视觉的凹版网点变形检测技术

本文提出应用机器视觉检测系统在凹版制造过程中对网点变形进行检测,可以提供检测过程实时报告和详尽完善的分析报告,能及时发现问题并进行调整,对生产过程进行跟踪,更有利于科学的生产管理。凹版网点变形机器视觉检测系统将凹版网点图像的模拟信号转换成数字信号,通过MATLAB图像处理软件对其进行实验图像的读取和直方图均衡化,利用Sobel算子和Canny算子提取网点边缘,分别用不同的阈值和sigma值进行实验,对比实验结果发现,使用Canny算子的提取效果比Sobel算子的提取效果好,且当sigma值为16时Canny算子提取的边缘效果最好。根据本次研究所用的图像网点雕刻工艺确定标准的通沟值为d₀=125,暗调值为s₀=394,所以其通沟值和暗调值的标准范围为d₀±10和s₀±10。测量凹版网点的通沟值和暗调值,当d、s同时在标准范围内时,输出1该网点判定为合格,输出0判定为不合格。提出了两种凹版网点变形的机器视觉检测系统方案,并从照明设备和图像传感器的性能和经济性进行分析比较,确定最终执行方案。     

织物疵点图像边缘检测算法研究

阐述了一阶、二阶微分，Canny和基于小波等多种图像边缘检测方法，并对织物疵点图像进行了边缘检测，分析了各种方法在图像边缘检测应用中的优势和缺陷，结果表明，Canny和小波检测算法对织物疵点图像的边缘检测能够得到满意的效果，提供了较好的织物疵点边缘检测的途径。     

边缘检测在纸病图像分析中的应用

边缘检测是纸病图像处理的重要方法,也是各类纸病识别的前提。选取孔洞、脏点和褶皱三种有代表性的纸病为研究对象,通过C++编程探究了Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子在纸病图像检测中的效果。通过研究发现,Prewitt算子可以很好地检测出同时含有孔洞、脏点和褶皱的纸病图像的边缘,并且识别率在93.8%以上。为纸病识别的进一步研究奠定了基础。     

一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术

针对传统Canny算子边缘检测时容易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的植物叶片病斑区域边缘提取技术。运用最大类间方差法对病害图像进行二值化,添加对两个斜方向上梯度信息的提取,更加完整地保存了梯度信息,从而得到更完整的边缘图像。实验结果表明,本文方法能够有效地滤除图像中的噪声,检测到细节梯度,去除伪边缘和噪声边缘,得到更加精确的病斑区域边缘。     

基于参数可调均值迁移滤波实现筒子纱的识别检测

为了提高机器视觉对纱筒图像识别检测的准确率,课题组提出了一种参数可调均值迁移滤波算法.在图像采样过程中,先对源图像进行锐化处理,再对图像空间窗口与颜色窗口同时进行卷积操作,筒子纱的边缘轮廓得到完整保留,且通过滤波处理去除图像噪声;采用Canny算子边缘检测,完成对筒子纱的轮廓提取;几何矩计算轮廓质心和横纵比过滤判别筒子...     

基于图像融合的边缘提取新方法研究

提出一种基于数学形态学和Canny算子边缘提取的方法。传统的基于形态学的边缘提取方法有较好的去噪能力,其得到的信息往往不完整,不能反映图像全部的边缘信息。为了得到比较完整的图像边缘信息特征,利用数学形态学的方法和Canny算子方法先对图像分别进行边缘提取,然后将两种方法处理后的图像利用小波分解进行图像融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界较细腻完整,且具有较好的抗噪性。     

基于三维重建技术的汽车底盘检测研究

随着世界各地恐怖活动的加剧,汽车炸弹等各式袭击事件频繁发生,汽车底盘进行检测的必要性也越来越明显,不断呈现升温趋势的汽车底盘携带炸弹或危险物品等事件。为了确保社会稳定和人民生命财产安全,现有的人工检测和二维检测的方法存在很大的弊端,检测技术还不是十分完善。因此,对汽车底盘进行三维重建技术研究至关重要。通过汽车底盘检测中三维重建模块进行研究,相机标定和三维重建技术研究作为重要组成部分,利用Canny算子进行边缘检测,引入特征匹配的约束条件,提取汽车底盘图像边缘,完成了特征匹配。采集到的常见汽车底盘图像进行了三维重建,描述汽车底盘图像,计算汽车底盘图像三维重建结果。