基于小波变换与改进的Roberts算子融合的图像边缘检测

本文提出了一种改进的Roberts算子,并在此算子边缘检测框架基础上,采用了一种小波多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过改进的Roberts算子对子图像进行空间微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。

基于改进的Roberts算子二项式插值亚像素的同心圆检测

本文提出了一种基于改进的Roberts算子二项式插值亚像素的同心圆检测的方法,不仅计算量小,其定位精度可以达到亚像素级,且具有较好的抗噪性能在机械零件尺寸测量中有很高的应用价值。

基于混合交叉算子改进NSGA-Ⅱ算法的董铺—大房郢水库优化调度研究

以安徽省董铺—大房郢水库为例,以水库缺水率最小和补水量最少为最优准则,考虑董铺—大房郢水库水源连通工程水量补偿式调节和接受上游淠河灌区水库群补水的特殊机制,构建董铺—大房郢水库双目标优化供水调度模型,并采用基于混合交叉算子改进的NSGA-Ⅱ算法求解模型。结果表明,算数交叉算子(ACO)混合模拟二进制交叉算子(SBX)的收敛时间较单一SBX算子缩短11.48%,较单一ACO算子缩短2.58%;其中混合算子SBX-ACO求得的解集质量更好,对应评价指标世代距离(GD)值(8.13×10^(-4))、反世代距离(IGD)值(3.1×10^(-4))为所有计算方案中最小。优化调度模型求解的供水方案中两库补水量比不优化条件下的补水量减少11.5%。在计算效率及解集质量上综合验证了所提出的改进算法的有效性,同时为区域水资源优化调度提供科学依据。

一种改进roberts算子边缘检测

常用的边缘检测方法在检测出弱边缘时,会产生不同程度的干扰杂纹,特别对旧照片效果更差。本文提出了基于roberts算子改进的边缘检测算法,通过实验表明在将强弱边缘检测出同时且能有效削弱杂纹。

基于Roberts算子的激光夜视图像自动分割方法

激光夜视图像分辨率较低,边缘信息难以检测,导致图像分割过程存在效率低、精度较差等问题,为此设计基于Roberts算子的激光夜视图像自动分割方法。使用相机采集夜间场景色彩信息,采用加权平均法重构图像数据,输出完整的激光夜视图像。拟合图像周边相邻像素,利用三次样条插值函数平滑处理图像,运用Roberts算子计算图像梯度,实现激光夜视图像边缘检测,得到图像插值后的平滑信息,提升夜视图像分辨率。通过模糊C均值聚类明确聚类范围,引入混沌粒子群算法实现图像分割。实验结果表明,所提方法分割差异率在3%以下,图像分割Dice相似性系数在0.97以上,图像分割平均耗时为9 s。

基于Roberts算子的车道线图像的边缘检测研究

图像预处理是车道线识别的前提,其中边缘检测的作用十分关键。本文以良好道路条件下采集的车道线图像为研究对象,进行了图像处理实验,在图像灰度化和二值化基础上,研究了不同的边缘检测算子的检测效果,通过比较发现在同等条件下,对于道路车道线图像的分割,Roberts算子边缘检测方法对车道线目标分割效果较优,最后通过优化边缘检测阈值参数进一步改进了Roberts算子的检测效果。

一种改进的Roberts和灰色关联分析的边缘检测算法

针对Roberts算子容易漏检及对噪声较敏感的问题,提出一种改进的基于灰色关联分析方法的边缘检测算法GRA-Roberts。通过改进Roberts算子提高其检测精度和抗噪性能,结合灰色关联分析方法,将改进后的Roberts算子作为参考序列,通过计算灰色关联度来检测图像边缘。实验结果表明,GRA-Roberts算法能有效克服Roberts算子算法易漏检和对噪声敏感的问题,且比其他灰色关联结合算法具有更好的检测效果。

抗噪Roberts算子边沿检测器

图像边缘检测是图像分割、目标识别、区域形态提取等图像分析技术的基础。边沿检测的软件实现有很多方法,但其一般无法保证在低成本计算平台上的实时性。因此文中基于形态学滤波和Roberts边沿检测算法提出一组数字电路,用以实现低成本、实时图像边沿检测器。文中还对比了Roberts算子的Matlab上实现和硬件实现的实际效果,发现实际硬件的边沿检测精度更高,噪声更多,必须采用去噪电路。该检测器消耗ALTERA-EP4CE115中2139个逻辑单元,每秒可处理30帧分辨率为640*480的RGB图像。

基于Roberts算子的牡丹红斑病叶病斑边缘检测方法比较

为了准确快捷地获取牡丹红斑病叶病斑边缘,使用Roberts算子对图像进行边缘检测分析,研究了不同染病阶段病斑的特点及边缘检测阈值。根据不同染病阶段的病斑边缘检测阈值的范围,提出了适用于牡丹红斑病边缘检测的改进Roberts边缘检测方法。结果表明:Roberts算子能够对牡丹红斑病病斑边缘进行检测,传统Roberts算子检测的方式对目标叶片的病斑边缘平均检出率为63%。改进Roberts算子对牡丹红斑病病斑边缘检测的效果有所提高,病斑边缘平均检出率在73%左右,其检测阈值选取较传统算法更加合理。从一定程度上减少了病斑边缘检测的人为干扰因素,客观上提高了检测的自动化水平,增强了模型的鲁棒性,降低了选择阈值时的数据损失。

基于改进Canny算子的含噪图像边缘检测

针对含噪图像的边缘检测较低、无法准确提取出真实边缘,导致图像视觉效果较差的问题,提出基于改进Canny算子的含噪图像边缘检测。改进Retine对图像进行增强,获取增强后的反射图像;经各向异性扩散滤波法对增强后图像进行去噪和平滑处理;优化Canny算子,采用Canny算子中梯度幅值双阈值作为判定依据,对去噪后的平滑图像进行边缘检测,提升图像边缘检测效果。实验结果表明,该方法对含噪图像去噪后,信噪比为57.96,均方根误差为3.12e-04,噪声指标从1左右降到了0.13左右,增强后图像有效解决了光晕现象并可实现暗区域增强,边缘检测不存在间断,且无虚假边缘。由此说明,应用该方法实现良好图像去噪的同时,保证了图像边缘锐度,提高了图像视觉效果。

基于改进的Canny算子的工艺品裂纹提取方法

针对传统的Canny边缘检测对非线性噪声检测效果不明显,且边缘弱化较为严重的不足,对其进行改进并将其应用于工艺品裂纹边缘提取中。首先对采集到的工艺品缺陷图像进行预处理操作,利用伽马变换对图像进行图像整体增强,突出工艺品缺陷图像表面特征。使用双边滤波器法取代了原来Canny算子中的高斯滤波法实现了对图像边缘信号的保留,使用经过改进的Scharr算子取代了原来的Sobel法计算梯度,以及采用Otsu阈值算法取代了原来的双阈值法得到阈值。与传统方式相较,提出的改进方式可以获得更为清晰完美的图像边缘。

融合随机重启爬山算子的改进遗传算法求解FJSP

针对传统遗传算法在求解柔性车间调度问题时,存在种群的动态适应能力差、容易陷入局部最优等问题,提出一种融合随机重启爬山算子的改进遗传算法。通过双种群交叉,增强种群间的信息交流能力。引入收敛准则,在维护种群多样性的同时防止种群的优良个体被过度破坏。结合随机重启爬山法的思想进行局部搜索,提升了算法的局部搜索能力。仿真实验表明,所提出的算法在不同规模的问题中,都有着明显的寻优能力。

用Roberts算子进行边缘处理

文章主要编程实现用Roberts算子对汽车图片的边缘处理。

改进的经验模态分解方法和解析能量算子在电机轴承故障诊断中的应用

针对电机轴承故障信号能量微弱导致极易被噪声干扰所淹没的不足,进行了电机轴承故障特征提取研究;提出了一种改进的经验模态分解方法,包括谱峭度指标和一种新颖的解析能量算子相结合的电机轴承故障诊断方法;经实际测试与应用实现了对电机轴承故障信号中背景噪声干扰的去除,从而满足了电机轴承微弱故障特征提取的应用;通过与常用的电机轴承故障诊断方法对比验证了所提方法的有效性和优越性,为电机轴承故障诊断提供一个新的思路。

基于灰狼优化算法的改进Canny算子的芯片标识图像边缘检测

为有效进行芯片标识的提取,提出一种基于灰狼优化算法(gray wolf optimization,GWO)的改进动态双阈值的Canny算子来进行芯片标识图像边缘提取。首先,从芯片标识生产环境复杂、图像干扰信息多的角度出发,对Canny算子的双阈值进行改进;其次,使用灰狼优化算法确定其高阈值选取;最后,将本文算法与传统Log、Prewitt、Roberts、Canny、Sobel算子进行实验比较,利用召回率和精确率等方法作了客观评估。实验结果表明,本文所提算法优于传统的边缘提取算法,提取准确度高,为后续识别打下了坚实基础。

基于改进Sobel算子的边缘检测算法的研究

针对传统Sobel边缘检测算法对噪声敏感的缺点进行了分析,提出了自适应权值的改进算法,该权值的大小取决于Sobel算子模板内像素灰度值之和。通过不同形式的噪声图像处理对比,结果表明,该算法不仅计算简单,而且具有较强的抗噪能力,对图像边缘有较高的检验精度,极大地改进了图像边缘识别的效果。

基于图像灰度点特征提取算子的比较研究及改进

现阶段常用的基于图像灰度的点特征算子有Moravec算子、Harris算子、Forstner算子和Forstner改进算子,不同算子的提取速度、定位准确性、稳定性存在一定的差异。通过人造测试影像和真实拍摄影像测评各算子的提取速度、定位准确性、稳定性、参数自适性,比较得出各算子的优缺点,并在此基础上提出一种改进算子。研究结果表明:改进算子具有稳定性强、定位精度高和自动设置阈值的特点。

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法。该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像。最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果。

基于改进的Sobel算子和色调信息的叶脉提取方法

植物的叶脉包含重要的植物生理信息,对叶脉的提取是植物建模和识别的关键。利用HSI彩色空间(color space)提取叶脉的算法,该文提出改进的Sobel算子和色调信息相结合的叶脉提取算法。改进的Sobel算子用于基本叶脉轮廓的提取,色调信息用于主叶脉提取,然后将两者提取的图像融合得到最终的叶脉图像。结果表明,该方法可弥补Sobel算子和HSI彩色空间提取叶脉的不足,能更准确地提取叶脉信息,尤其适合于颜色有变化或光照不均匀的植物叶子样本,为进一步对叶脉尺寸和形态的分析打下基础。

改进能量算子Nuttall窗频谱校正的闪变测量方法

电压闪变已成为当前电力系统的重要污染,如何在复杂环境参数下实时提取闪变包络参数、准确统计闪变值是当前电能质量分析中的难题。分析了复杂闪变包络实时提取误差,构建了改进Teager-Kaiser能量算子包络提取误差修正因子,采用Nuttall窗加权修正能量算子提取结果,再将修正结果进行改进FFT谱分析与校正,推导出电压闪变包络提取的各幅值和频率的修正算式,简化IEC推荐的闪变测量过程,提出并建立了基于改进Teager-Kaiser能量算子Nuttall窗频谱校正的闪变包络实时提取与闪变值计算方法,据此研制了基于ADS8556+TMS320C6745架构的电压闪变在线检测仪。仿真分析和试验结果表明,本文提出的算法能有效克服单一调幅波频率变化、多频率调幅波、电网基波频率波动、谐波与间谐波以及白噪声对闪变检测结果的影响,与传统电压闪变检测方法相比,闪变包络提取实现简单、计算量更小,测量结果准确稳定,可用于电压闪变参数的实时分析与在线检测。