一种改进的快速并行细化算法

对二值化的图像进行细化处理在目标识别中有着重要的应用.Zhang快速并行细化算法是一种常用的细化算法,其细化结果保持了原图像的连通性,且形态结构保持较好,无毛刺现象.但是细化后结果不能保证为单一像素,这为图像的后期处理带来了困难.本文对Zhang并行细化算法进行了改进,实验结果表明改进后的细化结果保证为单一像素,且又保持原有算法的优点.

快速并行细化算法在焊缝识别中的实现

针对焊接部分和其他部分的特征区分不明显,在焊缝质量检测的图像采集中可能会存在大量噪点从而导致焊缝识别出现偏差的问题,提出一种基于图像快速并行细化的焊缝识别方法。文章给出图像获得、图像灰度转化、图像二值化、图像缩小、图像快速并行细化的处理步骤及采用C#语言对焊缝识别的编程实现,并对实际焊缝图像进行实验验证。该算法对图像的焊缝骨架提取较为准确,同时具有运行效率高和易于移植的特点。

改进的EPTA并行细化算法

为了解决现有细化算法中像素冗余、分叉、畸变等问题,在ZS(ZHANG和SUEN)并行细化算法的基础上增加了两个映像子过程,获得了更加接近中心线的骨架图像;通过增加判决条件并设计消除模板,提出了一种改进的EPTA并行细化算法,解决了EPTA细化算法的像素冗余、二像素宽度斜线细化局限性畸变等问题。实验结果表明改进的EPTA细化算法能得到更准确的完全细化结果。

基于ZS细化改进算法的仪表盘指针读数方法

目的:针对目前汽车仪表盘质量检测中采用人工读取指针示数方法导致的效率低下、误差较大等问题提出一种基于ZS细化改进算法的汽车仪表盘指针读数方法.方法:首先利用面阵CCD相机获取汽车仪表盘原始图像并进行预处理,运用ZS细化算法获取初始细化图像;然后采用先斜线再十字的搜索和方向判别方法对ZS细化算法进行改进,实现了对初始细化图像的充分细化;最后利用最小二乘法进行直线拟合,并计算出指针读数.结果:实验表明,该方法解决了ZS快速并行细化算法中局部像素冗余、细化直线存在分叉的问题,从而提高了直线识别的准确度.结论:该方法较原算法的平均相对误差降低了0.55%.