视觉模型标定中的高精度图像特征提取算法

针对平面网状标定样板建立了一种获取图像特征的高精度提取算法经过亚像素边缘提取和边缘跟踪等步骤,区分开样板图像中的十字线与小方块,确定十字线的中心线与小方块的中心点,获得精确的图像特征对噪声仿真图像和真实图像进行处理。

向量空间的彩色图像边缘检测

边缘检测是图像处理的重要组成部分之一。拓展小波变换为向量空间形式,并提出了基于向量小波变换的彩色图像边缘检测方法。根据小波变换的特性,检测模值局部极大点作为边缘点。引入大小自适应的卷积模板,小波变换尺度为 2j时,大小为(4×2j-1)×(4×2j-1),使计算量得到有效控制。实验结果证明,该方法继承了小波变换的性能,并充分利用了彩色信息,能完全地检测出彩色图像边缘。

基于平均局部熵的显微立体匹配算法

本文在特征提取和立体匹配研究中引入熵的概念 ,建立了一种基于平均局部熵最大单元立体匹配算法。由于采用了目标识别与栅格化 ,提高了匹配准确度 ,减少了时间消耗。实验结果表明 。

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。

快速向量中值滤波算法

滤波一直是图像处理中不可缺少的部分.基于向量的1-范数和2-范数距离和排序,结合均值滤波算法,建立了一种适用于彩色图像的向量中值滤波算法,对脉冲噪声和高斯噪声具有很强的去噪性能.针对向量中值滤波计算量大的缺点,提出了一种快速算法,算法综合了各种有效的加速算法,使滤波速度提高了76.261%～93.389%.噪声仿真图像的滤波实验,验证了该算法的优秀滤波性能和高效率性.