基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测

针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题,提出一种基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测算法。首先通过小波变换将原始图像分解,对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度,对高频分量采用改进的阈值函数进行去噪,并通过小波重构得到增强图像。其次对传统Canny算法进行改进,通过改进的自适应加权中值滤波进行平滑,并增加梯度方向模板;然后采用迭代式最优阈值选择法与最大类间方差法来求取高低阈值,提高算法的自适应性。最后采用形态学处理对缺陷边缘填充,并去除干扰边缘及毛刺,得到带钢表面缺陷区域。实验结果表明,所提算法对带钢表面缺陷的检测效果较好、精度较高,适用于多种类型的带钢表面缺陷检测。

基于改进Canny算法和Hough变换的脉冲氩弧焊坡口边缘提取研究

针对脉冲氩弧焊中被动光传感采集的图像存在光亮变换快,目标像素少,难以提取出坡口的问题,提出一种基于改进阈值选择和双阈值检测的Canny算法。通过中值滤波和双边滤波代替传统Canny算法中的高斯滤波对图像进行滤波,引入背景像素与前景像素的数量比改进Otsu算法的最大方差,计算得到了靠近坡口的梯度值的阈值,依据改进后的双阈值检测获得完整的坡口边缘信息,对边缘信息进行Hough变换提取出清晰的坡口边缘。实验结果表明,和传统Canny算法相比,改进后的Canny算法提取坡口成功率提高,获得的坡口边缘信息也更加完整。

基于计算机视觉与Canny算法的服装纸样轮廓提取

为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的Canny算法对纸样图像进行边缘信息的提取,使用自适应双边滤波保边去噪;在原Sobel算子上增加了45°和135°方向的梯度模板计算梯度;采用自适应双阈值确定边缘;融合形态学算法处理轮廓;最后按需进行轮廓骨架提取。结果表明:本文方法适用于二维纸样的轮廓提取,其提取误差在0.15~1.50 cm之间,可实现单独对服装纸样的外轮廓、内轮廓及内外轮廓图的提取,完成轮廓的无差别提取,减少后期人工对轮廓图的编辑,提高二维纸样数字化录入效率。

融合加窗和自适应加权引导滤波改进的Canny算法

针对Canny算法滤波过程中图像细节部分缺失和无法有效去除噪声,并且无法动态识别图像边缘的问题,提出一种融合加窗和自适应加权引导滤波的Canny算法。该算法对Canny算法做出两点改进:一是使用加窗滤波器对图像进行处理,有效滤除噪声,然后对图像进行数学形态学滤波处理,有效增强图像边缘;二是引入分段权值模型对引导滤波算法的正则化参数自适应修正,使其能够根据梯度信息区分边缘和非边缘,从而达到动态识别图像边缘的效果。相比传统Canny算法,改进算法处理后的信噪比提高了1.05~5.22 dB,品质因数提高了0.16~0.35。实验结果表明:改进算法能有效滤除椒盐噪声,识别出比较清晰和完整的边缘。

基于改进Canny算法的化工厂指针仪表读数方法研究

针对当前化工厂指针仪表读数方法效率低、误差大等问题,本文提出了一种基于改进Canny算法的指针仪表读数方法。首先,采用目标检测算法YOLOv5对仪表表盘及指针进行定位检测,从而能够更加准确的得到指针所在位置;其次,采用导向滤波方法对图像进行预处理,得到清晰的仪表图像,同时利用改进的Canny算法对指针边缘进行提取;最后,利用霍夫变换方法得到指针所在直线,并计算倾斜角度,采用角度法计算出实际读数。通过实验验证,本文所提出的仪表读数方法的读数精度为93.6%,较改进前提升了3.1%,该方法有效提升了化工厂的指针仪表读数效率,具有较高的实用价值。

基于改进Canny算法的拉线塔拉线边缘检测算法

基于Canny算法基本原理,针对拉线塔拉线边缘检测传统算法识别精度差、响应速度慢、误检率高等缺点,提出了改进后的Canny-Cauchy算法。此算法采用自适应中值滤波对椒盐噪声进行处理,使用柯西分布的一阶导数作为边缘检测函数。参考常规边缘检测三准则进行了理论分析,并基于BSDS500数据集进行了检测实验。实验表明Canny-Cauchy算法对噪声的抑制能力、对真实边缘的响应能力以及对边缘检测的连续性相比其他算法显著提升。

基于改进Canny算法的道路标识检测方法研究

随着自动驾驶技术迅速发展,道路标识检测越来越重要。为解决当前道路标识检测中存在的边缘缺失和环境适应性差等问题,通过改进传统道路标识检测算法并在OpenCV平台上进行验证。首先,在图像处理阶段采用改进的双边滤波代替高斯滤波去除噪声保留边缘信息;其次,使用Scharr算子的x、y、45°和135°等4个方向计算图像梯度幅值;最后,针对Canny算法选取阈值自适应差、选择困难等问题,运用最大类间方差法(Otsu)进行阈值分割。在道路标识图像的实验表明,改进Canny算法相较于其他传统算法在单边缘响应方面表现更好,具有更高的边缘检测准确性和鲁棒性,处理时间相对较短。

基于改进Canny算法与深度残差网络的车顶绝缘子憎水性识别方法

定期检测绝缘子憎水性等级(hydrophobicity class,HC)能及时避免污闪事故的发生,为了解决目前车顶绝缘子憎水性检测方法识别效率低、人工判断主观性强的问题,提出一种基于改进Canny算法与深度残差网络的车顶绝缘子憎水性识别方法。首先,通过喷水试验获取HC1—HC7的车顶绝缘子伞裙表面喷水图像;然后,采用改进Canny算法提取绝缘子伞裙表面的水珠边缘轮廓图,从而消除绝缘子伞裙色彩、光照阴影等因素对憎水性图像识别的影响;最后,采用ResNet101神经网络进行迁移学习,针对憎水性图像水珠形态多变,引入可形变卷积网络(deformable convolutional networks,DCN)加强了模型的鲁棒性。试验结果表明:利用改进Canny算法对绝缘子憎水性图像作预处理,结合DCN-ResNet101模型进行判断,测试准确率达到92.9%。

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对经典Canny算法应用中常出现的无法滤除椒盐噪声且滤波后图像细节信息易丢失、Sobel卷积核定位的边缘信息精度较差、双阈值选取存在偶然性等问题,对Canny算法进行改进。首先采用自适应中值-高斯滤波法代替传统的高斯滤波,并融合Laplace边缘增强法,滤除大量噪声的同时保留图像边缘细节信息;使用精度更高的Scharr算子代替Sobel算子计算图像梯度幅值和方向;然后通过最大类间方差法自适应计算图像的最优阈值;最后选用BSD500数据集进行实验,结果表明:文中算法相对于经典Canny算法,峰值信噪比平均提升14.5 dB,边缘检测评价指标C/A提高0.07~0.24,C/B提高0.06~0.14,算法性能指标提高24.8%。

改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取

红外人脸图像的边缘轮廓特征对于红外人脸检测、识别等相关应用具有重要价值。针对红外人脸图像边缘轮廓提取时存在伪边缘的问题,提出了一种改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取方法。首先通过对引导滤波算法引入“动态阈值约束因子”替换原始算法中的高斯滤波,解决了原始算法滤波处理不均匀和造成红外人脸图像弱边缘特征丢失的弊端;接着对原始算法的非极大值抑制进行了改进,在原始计算梯度方向的基础上又增加了4个梯度方向,使得非极大值抑制的插值较原始算法更加精细;最后改进OTSU(大津)算法,构造灰度-梯度映射函数确定最佳阈值,解决了原始算法人为经验确定阈值的局限性。实验结果表明:提出的改进Canny算法的红外人脸轮廓提取方法滤波后的图像,相较于原始Canny算法滤波处理,信噪比性能提升了34.40%,结构相似度性能提升了21.66%;最终的红外人脸边缘轮廓提取实验的优质系数值高于对比实验的其他方法,证明改进后的算法对于红外人脸图像边缘轮廓提取具有优越性。

改进Canny算法检测直缝焊管焊缝位置

针对传统Canny算法在识别直缝焊管焊缝边缘时易受噪声干扰、强弱边缘连接不佳等问题,通过分析直缝焊管图像特点,提出一种改进的Canny算法检测直缝焊管焊缝位置方法。首先在进行非极大值抑制中引入了梯度方向局部均值偏差;其次对非极大值抑制之后的点利用大津法计算阈值;最后通过实际采集焊管图片强弱边缘分布特点将强边缘边界所连边界作为附加连接条件。通过实验验证改进的非极大值相对于传统方法抑制能够有效的抑制噪声点并保留边缘信息,在直缝焊管焊缝边缘位置识别中改进的Canny算法相对于传统边缘检测算法能够抑制噪声干扰,保留更多的焊管边缘与焊缝边缘,因此较好的满足实际使用需求。

基于改进Canny算法的图像边缘检测

针对传统Canny算法对椒盐噪声敏感,在计算梯度幅值时只考虑了水平与垂直方向、在非极大值抑制过程中仅依据梯度方向的梯度幅值,从而导致梯度计算不准确、滤波后图像边缘模糊等问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。首先,结合自适应中值滤波与引导滤波的混合滤波器不仅能有效去除图像中的椒盐噪声,还能更好地保存图像边缘;然后,利用4个方向Sobel算子模板计算图像梯度;最后,在非极大值抑制过程中,采用自适应线性插值方法提升边缘检测精度。仿真实验表明,所提算法不仅能有效滤除椒盐噪声,并且相较于传统Canny算法能检测出更多边缘细节。

基于Canny算法的双圆柱涡振干扰效应试验研究

基于Canny边缘检测算法,借助于流动可视化手段,研究大长细比双圆柱的涡激振动干扰效应。研究结果表明:当双圆柱串列布置时,下游圆柱通过干扰上游圆柱旋涡的形成与尾流运动,在量纲一下游顺流向位置X*=1.5处对上游圆柱最大振幅A^(*)_(max)的放大作用最大,在X*≥15.0处对上游圆柱的A^(*)_(max)无干扰效应,但上游圆柱的涡振退出风速比单圆柱的略大;上游圆柱改变了下游圆柱的来流条件,当下游圆柱在X*=2.0处时上游圆柱对其A^(*)_(max)的放大作用最大,且在X*=20.0处放大作用仍然存在。当双圆柱并列布置,量纲一横流向间距Y*=1.0时,双圆柱之间的干扰效应对A^(*)_(max)的放大作用最大,此时并列双圆柱可看作组合后的单一柱体发生大幅振动;当Y*=4.0时,双圆柱之间的干扰效应对A^(*)_(max)几乎无影响,但并列双圆柱的涡振锁定区间仍比单圆柱的涡振锁定区间略大。当双圆柱错列布置,下游圆柱位于1<X*<8且1<Y*<5处时,会明显抑制上游圆柱的A^(*)_(max);相比而言,上游圆柱对下游圆柱A^(*)_(max)的干扰效应较弱,当下游圆柱在(0,1D)位置附近时具有较强的放大作用。

基于改进Canny算法的受电弓碳滑板边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对碳滑板边缘进行检测时存在提取不准确、不连续和易受噪声影响等问题,文章提出一种基于改进Canny算法的受电弓碳滑板边缘检测方法。首先,使用各项异性扩散和双边滤波相结合的级联滤波器代替原算法中的高斯滤波器对图像进行去噪,提高算法对多种混合噪声的平滑能力,并采用伽马变换突出图像的边缘特征;采用Scharr算子确定边缘梯度幅值;引入Otsu算法改进原算法中高低阈值需人为设定的不足,使算法在确定双阈值时拥有更好的自适应性;最后利用形态学思想和Zhang-Suen细化算法对边缘轮廓进一步完善,消除边缘中可能出现的细微空洞。试验结果表明,改进后的算法相较于传统算法能更准确地提取碳滑板的边缘信息,并且具备较强的自适应性与抗干扰性,为受电弓碳滑板的后续检测提供了有效的理论支持。

基于三次B样条小波变换和Canny算法的火焰边缘检测算法

为了更加有效地提取枪口火焰边缘,设计了一种基于融合三次B样条小波变换和Canny算法的边缘检测算法。首先,取三次B样条小波函数对得到的火焰图像进行卷积运算;其次,针对Canny算法存在的问题进行改进,将梯度模板改用Scharr算子在原有方向的基础上增加两个方向,通过引入图像复杂度改进的Otsu算法选取高低阈值;最后,通过一定的融合规则获取高低频分量,进行小波逆变换,重构图像获取最终边缘图像。试验结果表明,该融合优化算法可以准确定位边缘,有效抑制噪声,火焰边缘检测结果完整清晰,客观评价优于单一算法结果。

结合形态学和Canny算法的红外弱小目标检测

为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题,本文提出了一种基于Canny算法、top-hat算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的Canny弱小目标检测方法,本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理,在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息;再用形态学处理中的top-hat算法抑制复杂背景,去除云层;最后使用自适应Canny算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性,本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置,信噪比增益达到10倍以上,排除噪声以及云层的干扰作用较强,具有一定的自适应性。

基于Canny算法的面向对象影像分割

面向对象的影像分析方法是当前信息提取的研究热点,而影像分割是面向对象方法的核心技术,分割效果的好坏直接影响影像对象的提取。将Canny算法在边缘检测上的优势同面向对象信息提取软件eCognition 8.0提供的二次开发平台结合在一起,提出一种基于Canny算法的面向对象的影像分割新方法。试验结果表明,该方法不仅准确可靠,且分割结果连续,很好地解决了"淹没"和"破碎"现象;而且结合了面向对象方法的优势,很好地解决了"椒盐"问题,最大限度地减小噪声对分类的影响,从而达到准确提取感兴趣地物对象的目的。

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法自动化程度不高的缺点,提出一种自适应算法。改进的Canny算法通过尺度自适应调整的高斯滤波器对原始图像进行平滑滤波,保留边缘信息并去除噪声的影响。对经过非极大抑制后的图像梯度直方图采用最大类间方差方法对检测和连接边缘的高低阈值进行了自适应设定。理论和实验结果表明,改进的Canny算法简单易实现,满足了原算法的最优化准则,并且提供了边缘的自动化检测能力,得到了良好的检测结果。

应用Canny算法和灰度等高线的金相组织封闭边缘提取

为了对金相组织的多项组织含量进行定量分析,提出应用Canny算法和灰度等高线相结合的方法来产生封闭金相组织边缘。首先,采用高斯函数对金相组织的灰度图像进行模糊处理,然后,用Canny算法对模糊后的图像获取具有单边缘效应的原始边缘。通过最大类间方差法对原始边缘进行自动计算,获得抑制虚假边缘的阈值,并通过该阈值获取基础边缘。由于基础边缘具有不连续性,因此需根据基础边缘端点的邻域灰度中值计算所需的灰度等高线,同时根据设定的等高线和基础边缘融合的条件,以基础边缘的端点为起点生成封闭边缘。实验结果表明,该算法可有效地生成符合要求的封闭边缘,采用该算法产生的封闭边缘进行金相组织含量测定可使测量误差降低到±1%,可测组织含量范围达到5%～95%。该算法能满足多项金相组织含量测定的定量分析要求且具有普适性。

基于均值滤波的改进Canny算法在核磁共振图像边缘检测中的应用

以腰椎间盘的核磁共振图像(MR图像)为研究对象,采用Canny算法进行边缘提取,并针对MR图像灰度变化不明显的特点,预先对图像分别进行对比度增强和锐化处理。同时针对Canny算法中由于高斯滤波器导致的噪声敏感性问题,对传统Canny算法进行改进,将高斯滤波器改为均值滤波器。试验结果表明,相比于传统算法,运用基于均值滤波改进的Canny算法对增强对比度后的MR图像进行边缘检测,在真实边缘检出率相同、算法复杂度相同的情况下,噪声检出率降低了90%。