基于改进Otsu算法的游标卡尺缝隙检测

工业检测过程中,根据分辨率的高低,采集的图像分为加工纹理清晰和模糊两种情况。提出一种基于改进Otsu算法的游标卡尺卡爪缝隙检测方法,基于四叉树理论解决目标像素点较少时Otsu算法效果不好的问题。高分辨率图像下的游标卡尺表面纹理清晰,难以区分纹理特征和缝隙特征。为解决此问题,对采集的缝隙图像进行预处理,利用改进Otsu计算其阈值,进行边缘检测、缝隙特征提取和直线拟合,以完成对游标卡尺缝隙的自动检测和准确识别。建立一套实验装置,利用纹理清晰的缝隙图像验证所提缝隙检测方法的有效性。结果表明:该算法可以实现对缝隙边缘的精确自动提取和检测,同时单张图片的检测时间约为400 ms,满足工业实时检测的要求。

改进Otsu算法与ELM融合的自然场景棉桃自适应分割方法

针对动态行进过程中拍摄的自然棉田场景图像的棉桃分割问题,提出了一种改进的自适应优化分割方法。首先利用改进的Otsu分割算法定位棉桃区域,对棉桃和背景区域像素点的RGB值分别采样;将样本用于训练ELM(extreme learning machine)分类模型;把图像分割转化为像素分类问题,用分类模型对棉桃图像进行像素分类以实现棉桃图像的分割。对晴天和阴天场景下自然棉田的图像进行了算法验证,能正确分割棉桃并定位棉桃位置,实现了非结构光环境下对棉桃的无监督的采样和分割定位,每幅图像的平均分割时间为0.58 s,晴天和阴天状况下棉桃的平均识别率分别达到94.18%和97.56%。将该算法与经典分类算法SVM(support vector machine)和BP在增加纹理特征和采用RGB特征的情况下进行对比,并分析了该算法在分割速度和识别率上都有较大优势的原因。试验证明该算法在棉桃分割中有很好的实时性、准确性和适应性,可为智能采棉机的棉桃识别算法提供参考。

基于细菌觅食与改进Otsu算法的自适应阈值边缘提取

针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法(Otsu算法)相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。

基于改进Otsu算法的TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统

针对TFT-LCD点缺陷自动光学检测时,缺陷与背景对比度较低难以用传统阈值分割算法处理的难题,提出一种改进的Otsu算法,并构建了TFT-LCD点缺陷自动光学检测系统。首先,通过Gabor滤波去除了纹理背景的影响。然后,利用威布尔函数形态参数分段取值时,其分布函数呈现的不同分布特性,改进了传统Otsu阈值提取函数。最后,进行了离线测试试验和在线测试试验。试验表明,改进的Otsu算法在点缺陷与背景对比度较低的情况下分割效果优于传统Otsu算法。将该算法移植到TFT-LCD点缺陷自动光学检测硬件平台上进行在线测试,正确检测率可达到94%,单个样本最短检测时间可缩短至150ms。降低了TFT-LCD人工检测点缺陷的工作量和劳动强度。

改进的二维Otsu算法在SF_6压力表盘图像分割中的研究

为了提高SF_6压力表盘图像分割准确度,对比了传统二维Otsu和Otsu双阈值分割算法,给出了一种改进二维Otsu算法。针对二维Otsu算法选取最佳阈值时存在的缺陷,将整体阈值再区分并结合离差平方和作为适应度函数选取最佳阈值,提高了目标图像的阈值分割效果。实验结果表明:所提算法不仅满足对SF_6压力表盘图像进行目标区域分割,同时具有更高的稳定性、快速性和分割精度。

一种改进Otsu与人工蜂群优化的图像分割算法

针对图像分割过程中处理图像计算复杂度高、实时性差等特点,提出一种分割二维Otsu图像的新算法。首先,针对传统二维Otsu算法提出一种新的判别函数;其次,将人工蜂群算法进行优化,反向学习策略产生新蜜源;最后将改进的二维Otsu算法与优化后的人工蜂群算法相结合,通过引领蜂、侦察蜂以及跟随蜂之间的信息共享和分工合作寻找到最佳阈值。仿真实验结果表明,所提算法相较于传统二维Otsu分割算法,能够达到理想的分割效果,且分割速度较快。

基于Canny算子改进的边缘检测算法

针对经典Canny算子在噪声去除、高低阈值选取和边缘断裂等问题,提出了1种改进的Canny算子边缘检测算法。首先用自适应中值滤波取代高斯滤波;然后采用改进的Otsu算法根据图像梯度幅值自适应地生成Canny算子的高、低双阈值;最后采用多特征融合技术修复断裂的边缘。实验结果表明,改进的算法具有较好的检测精度和抗噪声能力,能有效地修复图像断裂边缘,很好地控制断裂边缘的错误连接。

改进的红外弱小目标检测方法

为了进一步提高红外弱小目标检测的准确性和实时性,针对红外图像的特点利用修正的Top-Hat算子对目标图像进行背景抑制以提高目标检测概率。根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景和噪声的干扰。利用改进的OTSU算法进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,把快速递推算法推广应用到了本文算法中。实验选取了不同类型的红外图像,将本文算法和其他文献中算法的分割结果进行了比较。实验结果表明,本文算法具有更好的分割效果,目标分割准确,运算速度提高了60%以上。属性直方图可以针对具体问题,利用已有的先验知识灵活构造,具有较好的通用性。

一种自适应阈值的Canny边缘检测算法

针对传统Canny算法阈值选择困难的问题,本文提出一种基于最大类间方差法的自适应同步搜索高低阈值的方法。该方法首先根据梯度直方图信息将对应的像素分为三类;其次基于改进的Otsu算法定义评价函数,该评价函数描述了类间方差;最后依次搜索评价函数的一个最大值,自动获取Canny算子的高低阈值。该方法不需要人为设定任何参数。与传统Canny算法、直接Otsu算法的结果比较表明,本文方法对不同的图像都能较好地提取真实边缘,特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。

一种自适应的Canny边缘检测算法

针对传统Canny检测算法平滑图像时导致图像模糊及阈值选取的问题,提出一种自适应的Canny边缘检测算法。算法使用混合滤波器代替高斯滤波器对图像进行平滑去噪,结合线性边缘增强与Otsu算法改进传统的双阈值算法,避免人为设置高低阈值的局限性,提高了算法的适应性。文中设计了一系列的实验来验证算法的有效性。实验结果表明,改进算法不仅检测出了更多的弱边缘,而且检测出的图像信息更完整,连接性更好,具有更好的实用性。

汽车轮胎号识别中的预处理问题

为便于对汽车轮胎号字符图像进行识别,对其进行一系列预处理.着重研究胎号图像预处理中的增强、降噪及二值化问题.提出一种将邻域均值滤波法和中值滤波法相结合的图像降噪算法,采用该算法能保护图像边缘和细节.提出一种基于经验知识的改进Otsu算法,可缩小Otsu算法搜索阈值范围,减少计算类间方差的次数.结果表明,胎号增强图像比原始图像清晰,降噪后字符图像边缘不模糊,胎号字符二值化速度得到提高,二值化效果也很好.

基于改进Otsu和Niblack的图像二值化方法

针对常用的图像二值化方法——全局阈值方法和局部阈值方法存在的对输入图像含有噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差以及处理速度慢的不足,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的图像二值化方法。通过在传统Otsu算法中引入类内方差和快速阈值搜索方法,并将其与Niblack算法结合,将图像的每一行看成一个子图,对每一子图使用改进的阈值进行二值化。实验证明,该方法抗噪声能力强,能准确获取图像的目标信息,同时能保持较快的处理速度。

数字图像处理在森林冠层生长研究中的应用

森林冠层半球图像的孔隙度是研究植物群体和群落生长分析的重要参数。本项研究针对森林冠层半球图像,运用数字图像处理的方法进行了单色通道提取、分割和特征提取。结果表明,本项研究采用的改进OTSU算法,结合Matlab应用软件,可以有效地提取出森林冠层半球图像的孔隙度。所提方法与Winscanopy软件相比,具有更好的相关性和更小的误差,为森林生长状况分析提供了有效的依据,为叶面积指数的研究开辟了新途径。

森林冠层孔隙度提取方法比较

选取最大熵算法、OTSU算法和改进OTSU算法对同一副鱼眼镜头的冠层半球图像进行孔隙度提取,并将结果与Winscanopy软件所得结果进行比较分析。结果表明,改进的OTSU算法与Winscanopy具有最高的相关性,改进OTSU算法为有效获取冠层孔隙度开辟了新途径。

基于机器视觉的螺纹牙型角检测方法研究

针对螺纹牙型角测量过程中自动化程度和检测效率低等问题,设计了一种基于机器视觉的螺纹牙型角测量系统,开发了螺纹检测平台控制算法和图像处理算法。该系统采用工业相机获取螺纹图像,利用边缘增强的Otsu算法分割螺纹工件图像,基于分割图像的LSD算法检测牙型角,测得牙型角的侧边缘。分析螺纹图像边界与实际轮廓的关系,基于螺纹牙型与图像阴影区域边界差值方程校正测量结果。采用标定算法标定相机,得到相机径向畸变系数和内参数矩阵。螺纹牙型角检测实验结果表明,系统测得的牙型角与实际工具测量牙型角均值相差0.022°,可知,本系统能较准确地测量出螺纹牙型角,因而可以应用于螺纹牙型角的准确测量。

水库水体面积提取方法

遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法。对处理后的遥感影像使用NDWI(normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割。通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏提取现象得到了很大的改善。

光伏组件故障诊断方法研究

光伏组件工作一段时间后会产生裂纹、热斑等故障,针对裂纹的大小不同对光伏组件发电量的影响不同的问题,提出了一种基于改进Otsu算法的图像处理方法对光伏组件裂纹部分进行分割、提取、量化。改进Otsu算法是在传统Otsu算法的基础上对顶帽变换后的图像进行灰度值拉伸并计算阈值的方法。首先,通过透视变换法,将无人机航拍的光伏组件进行倾斜校正,从校正图像中截取出单片光伏板的图像;其次,运用顶帽变换与改进Otsu算法相结合的方法对图像中的目标区域进行分割提取,并标记提取区域;最后,计算标记出的目标区域即裂纹的面积。实验结果表明透视变换与改进Otsu算法相结合的方法可以自主完成从航拍得到光伏板图像到裂纹面积计算的全过程,且改进Otsu算法对光伏板图像的处理具有运算速度快,计算效果好的优势。

矩形靶标中心点定位技术研究

对靶标中心点的准确定位,是分析射弹散布规律、检验武器射击效能和评估射手技能水平的基础和关键。为实现靶标图像快速自动分割,对Otsu算法进行了改进,有效地提高了Otsu算法的分割效率;在实现靶标图像自动分割的基础上,经过图像形态学处理、边界追踪,通过最小二乘法确定靶标边缘方程,最终准确实现了靶标中心点的准确定位。