活塞表面缺陷图像的亚像素边缘检测技术研究

针对活塞图像对比度低、缺陷区域小、缺陷种类多、人工检测效率低等问题,提出一种结合区域生长法和亚像素边缘提取的活塞表面缺陷检测方法。利用图像处理软件采集活塞图像,分析活塞表面图像中缺陷区域与正常区域灰度值的差异。使用区域生长法进行图像分割,结合Canny算子对活塞表面缺陷边缘进行初步定位。通过定位感兴趣区域的位置,进行亚像素级别提取,并平缓感兴趣区域边缘。实验表明,所提算法比传统的边缘提取方法得到的缺陷区域更精确、平滑。

基于亚像素边缘检测的板材直径测量研究

因像素级边缘检测精度低,导致板材的测量存在较大的误差。为此,提出了一种基于亚像素边缘检测的板材高精度测量方法。该方法假设物体边缘穿过的像素单元灰度值是不连续的,在各个边缘像素单元的矩形邻域内建立模型,准确计算出边缘的亚像素位置。通过张正友标定法校准相机,将图像坐标系与世界坐标系建立联系,计算出圆形PVC板材的直径。实验结果表明,在合成圆位置检测方面,半径的均方误差为0.034 1,检测精度较高。在实际图像测量方面,板材直径的均方误差为0.018 6,验证了该方法具有较高的稳定性和精度。

基于机器视觉的亚像素边缘检测算法研究

详细综述了基于机器视觉的亚像素边缘检测算法,旨在全面总结该领域的研究现状和进展。首先,介绍了亚像素边缘检测的重要性及其在图像处理和计算机视觉领域中的广泛应用;其次,归纳了不同亚像素边缘检测方法,包括基于梯度信息、基于模型拟合和基于最小二乘法等;然后,分析了各种方法的优缺点,并对其比较和评价;再次,提出了当前亚像素边缘检测算法面临的挑战和研究方向,如提高算法的鲁棒性、适应性和效率等;最后,强调了该算法的研究意义和价值,提出了未来研究的发展方向。

基于气门油封的亚像素边缘检测

针对气门油封的尺寸检测问题,本文提出了一种基于Zernike矩改进算法的亚像素边缘检测方法.首先,对比分析了高斯滤波和双边滤波的预处理效果,结果表明双边滤波在滤波和保留边缘信息方面具有更好的表现.然后,采用Canny算子进行边缘粗定位,并利用自适应的Zernike矩过度模型进行亚像素级定位.最后,采用最小二乘拟合圆法获取圆心坐标和半径.经试验证明,优化后算法的边缘定位平均误差更小,精度更加准确.

视觉检测系统中亚像素边缘检测技术的对比研究

在视觉检测系统中 ,亚像素边缘检测的定位精度是其最终测量精度的关键 ,国内外很多学者对该问题进行了广泛的研究 ,提出了各种边缘检测的方法 ,但是各种方法的定位精度及抗噪声能力的优劣都自圆其说 ,难以验证。也有很多学者对各种算法进行了对比研究 ,但使用的评价图像与实际系统采集的图像相差甚远。本文根据视觉系统采集图像的原理生成理想图像 ,使用各种边缘检测算法对该图像进行亚像素边缘定位 ,以理想点坐标和实际采集的点坐标的均方差作为标准来比较各个算法的定位精度 ,并定量地加入噪声 ,分析各处算法的抗噪声能力以及计算时间。

一种快速亚像素边缘检测方法研究

提出了一种新的亚像素边缘检测方法。此种方法先经过传统模板算子确定边缘的大致位置 ,然后用曲线拟合方法求出边缘的精确位置 ,经过粗、精两次定位 ,在不牺牲速度的情况下 ,就可获得亚像素级的定位精度。由于B 样条函数所具有的优越性能 。

通用亚像素边缘检测算法

研究了针对不同边缘类型进行同步亚像素级检测的问题.通过详细分析3种基本边缘类型(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,提出了一种基于形体质心思想的通用算法,并对其进行了严格证明.该算法能同时对这3种基本类型边缘进行亚像素级检测与定位,且不存在原理性误差.对算法进行离散化处理,给出了便于计算机实现的离散算法.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.

基于三次样条插值的亚像素边缘检测方法

为了实现图像边缘的亚像素定位,针对阶跃形式的边缘类型,提出了一种基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法,根据样条插值原理,获得一维边缘的连续灰度分布,通过计算边缘点两侧三次样条函数的二阶导数为零点,实现一维边缘点的亚像素定位;利用一维曲面拟合方法,获得边缘投影方向,根据一维曲面投影方向像素灰度不变理论,利用投影公式将数字窗口中所有三维点投影到相同的投影平面,从而可将二维边缘检测问题转化为一维边缘检测,利用一维边缘检测方法获得边缘点位置,结合投影方向,最终实现二维边缘定位。通过与现有亚像素边缘检测方法的比较,可知算法对噪声具有较好的鲁棒性,同时计算时间相对较快,因此在实际应用中具有较好的适用性。

基于边缘像元投影的微小轴承亚像素边缘检测

对于微小轴承的内径测量,基于机器视觉的非接触测量技术具有广阔的应用前景。针对轴承的边缘像素点,投影将感光像元划分成感光值不同的两个部分,像素单元的最终灰度值为投影两侧局部灰度统计值的面积加权平均值,取该像素的矩形邻域,并对其邻域灰度值进行高斯加权处理,将边缘投影按泰勒公式展开为二次曲线得到高精度亚像素边缘。针对微小轴承进行实验,将本文算法与基于直线拟合的方法进行比较,每毫米包括约217.18个像素,检测的圆度提高0.04%以上,标准差减少不少于7.27%,因此可更准确获取微小轴承内径的亚像素边缘。

基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度测量

为了精确地评价纱线的表观条干均匀性,提出一种基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法。首先通过图像采集装置获取纱线图像;然后对纱线图像进行亚像素边缘检测获取纱线边缘点集;利用开运算对获取的边缘点集进行处理,进而获得纱线条干的边缘;最后采用坐标直方图方法计算纱线平均直径和条干CV值。为验证方法的有效性和准确性,对多种不同线密度的纯棉纱线进行测试,并将测试结果与电容式条干仪的均匀度检测及基于模糊C均值分类和Otsu图像法的检测结果进行了对比。结果表明:基于亚像素边缘检测的纱线条干均匀度检测方法与电容式的测量结果有着较好的一致性,证明所提方法可得到准确的结果。

基于主轴分析和EDISON-Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测

本文分析了目前常见的亚像素边缘检测方法,提出了一种综合运用主轴分析法、Zernike矩和嵌入置信度的彩色图像亚像素边缘检测算法。首先获取影像三维空间中的主轴,然后利用嵌入置信度的边缘检测算子快速检测出所有可能的边缘点,再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定位边缘。实验表明本文算法优于其它的边缘检测算子,充分利用了图像的彩色信息,定位精度能够达到0.13个像素,并且该方法还具有良好的抗噪声干扰性和处理效率。

基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测方法

由于传统基于拟合的亚像素边缘算法的模型较复杂且求解时间较长,文章提出了一种基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,利用根据提出的一维反正切边缘模型,通过最小二乘拟合给出一维边缘检测方法;随后,利用矩的旋转不变性理论计算边缘投影方向,可以将二维边缘曲面投影为一维边缘曲线,从而将二维边缘检测问题转化为一维边缘检测。实验结果表明,在不影响精度的前提下,文章提出的方法的运算时间要低于传统基于拟合方法,如基于高斯模型的检测算法。因此,基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法基本满足图像测量的稳定可靠、高精度、强实时性要求,具有较好的实用性。

一种快速亚像素边缘检测算法

基于正交多项式拟合提出一种快速亚像素边缘检测算法,并给出计算边缘点的直接表达式.结果表明,该算法有效地解决了目前亚像素边缘检测算法的检测精度和检测时间不能同时兼顾的问题.通过与Gauss和空间矩两种亚像素边缘检测算法进行比较,该算法能快速准确地求得亚像素级边缘位置.

基于Arimoto熵和Zernike矩的刀具图像亚像素边缘检测

为满足基于机器视觉的刀具尺寸测量系统快速及高精度的要求,提出一种基于直线截距直方图的Arimoto熵和Zernike矩的图像亚像素边缘检测方法.首先,通过高斯滑动窗口获取图像的邻域平均灰度,构造图像的灰度-邻域平均灰度二维直方图,并利用直线截距法将其降为一维直方图;然后,针对得到的直线截距直方图,依据Arimoto熵准则进行阈值分割,并将所得阈值映射回原二维直方图实现目标区域及像素级边缘的提取;最后,由基于Zernike矩的边缘模型对获取的像素级边缘进行重定位,以完成刀具图像亚像素级边缘的提取.通过对刀具图像进行的大量实验,将文中方法与基于Canny的、基于空间矩的、基于灰度矩的以及基于Zernike矩的边缘提取方法进行对比,发现文中方法运行速度更快且提取精度更高.

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题,提出一种新算法将像素级算子sobel,log,prewitt,roberts,zerocross和canny分别与Zernike矩算子及搜索算法相结合,并对边缘检测结果进行比较,从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测.实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zernike矩算子的缺点,提取的边缘定位精度高,计算时间短,抗干扰性强.

基于亚像素边缘检测的二维条码识别

提出了一种基于亚像素边缘检测的二维条码识别算法,能有效地解决边缘模糊对条码识别的影响。以PDF417条码为例研究了基于亚像素边缘检测的二维条码识别算法。首先定位条码位置并在条码中分割出单个码字符号图像。然后根据分割出来的单个码字符号图像讨论了基于亚像素边缘检测的识别算法。实验结果表明基于亚像素边缘检测的识别算法具有良好的性能,显著地提高了条码的识别率，满足了实际使用的要求。

SLM彩色显微图像的亚像素边缘检测方法

微操作技术的迅速崛起迫切要求显微图像处理技术的发展。在HSI彩色模型的基础上,根据SLM视觉系统的彩色显微图像特点,基于小波变换提出了一种适用于SLM彩色显微图像的边缘检测方法。根据三次样条拟合曲线的一阶导数零点,获取精确的亚像素边缘。试验证明,该方法适用于各放大倍率下的SLM彩色显微图像,能较好地滤除噪声,检测出完整的亚像素边缘。给出了利用该算法处理噪声仿真图像和真实SLM彩色显微图像的试验结果。

基于正交Fourier-Mellin矩的改进亚像素边缘检测算法

提出一种改进的亚像素级边缘检测算法,该算法先用像素级边缘检测算子(Canny算子)定位所有可能的边缘点位置,再利用正交Fourier-Mellin矩(OFMM)算子的低径向阶与旋转不变特性在已有像素级边缘位置上进一步定位亚像素级边缘位置。实验表明,同等条件下该算法运算效率较高,不仅具有较高的检测精度(小于0.2 pixel),且算法耗时较短。

一种新的快速通用二维图像亚像素边缘检测算法

总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法,针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题,提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广,得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题,引入了高斯卷积平滑的预处理方法;引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选,进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.

一种新的亚像素边缘检测算法

总结了目前基于sigmoid函数的亚像素边缘检测算法,针对其计算过程较为复杂的缺陷,本文提出了一种新的亚像素边缘检方法—基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测方法。该算法首先通过Canny算子进行图像整像素边缘的初步定位,并采用反正切函数作为拟合边缘模型,利用边缘像素附近的灰度值拟合边缘模型来获得亚像素的边缘定位。实验结果表明,在不影响精度的前提下,基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法的运行时间要明显快于sigmoid函数的亚像素边缘检测算法的运算时间。因此,反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法基本地满足了图像测量的稳定可靠、高精度、强实时性要求,并对图像噪声有较强的抗干扰能力。