应用目标稀少特征的织物疵点图像分割

应用自适应阈值分割方法进行织物疵点检测,其阈值选择一直是研究的难点问题,为此,在研究目标特征的基础上,提出了一种利用目标稀少特征确定最佳阈值的织物疵点图像分割方法。首先,对采集织物图像进行滑动均值滤波,以抑制正常织物纹理信息对疵点检测的影响;然后,对织物图像进行预分割以确定最佳稀少度,在此基础上计算出最佳分割阈值;最后,利用最佳阈值进行织物疵点图像分割,并采用形态学滤波消除伪目标及噪声。结果表明,本文方法能够解决织物疵点分割中的最佳阈值确定问题,能够从织物纹理中有效分割出疵点信息。

一种适用于特征稀少零件的图像精确拼接方法

针对特征稀少零件的图像精确拼接难题,提出了一种基于相位相关法和闭环运动控制的图像精确拼接方法,以充分发挥软硬件的综合优势。该方法以具有足够特征信息的零件为对象,获取成像系统分别沿X轴和Y轴运动时的零件等距序列图像并预处理,再利用相位相关法求解图像配准参数。在闭环运动控制系统的良好重复定位精度支持下,将上述图像配准参数视为系统配准参数,以进行特征稀少零件的图像拼接。典型零件的图像拼接实验表明,该拼接方法用于特征稀少零件的图像拼接具有无像素级拼接错位和拼接速度快等优点。