改进的Roberts图像边缘检测算法

针对复杂背景下图像边缘检测中存在抗噪性能不强、边缘不连续等问题,提出了改进的Roberts边缘检测算法。该算法采用3×3邻域代替Roberts算法中2×2邻域来计算梯度幅值;并利用图像块之间相似性的三维块匹配的去噪模型,提高Roberts算子的检测精度和抗噪性能;通过最佳阈值迭代方法代替人为指定阈值来获取最佳分割阈值,有效地提取图中目标轮廓。仿真实验结果表明,该算法PSNR达到33dB左右,比抗噪形态学边缘检测算法和一种改进的Roberts和灰色关联分析的边缘检测算法抗噪性能好,在抑制噪声干扰的同时,能保留边缘信息,较好提取目标的整体轮廓信息,为后续目标识别奠定基础。

煤矸石二值图像的Roberts快速边缘检测法

根据煤矸石图像处理技术的特点,研究了煤矸石的轮廓提取与边缘加强,分析了Roberts边缘检测算子的特点,提出了针对煤矸石二值图像快速边缘检测的改进Roberts算法,取得了良好的快速性和较好的检测效果。

融合SUSAN算法和Robert算法的图像边缘检测滤波处理技术

研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阈值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过程中的噪声,最后采用图像细化方法对图像进行细化处理。经仿真实验表明,提出的改进算法能够有效地对图像进行检测,降低了算法的复杂度。

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的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Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,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、融合及差影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。

一种改进的roberts算法在焊缝识别中的应用研究

基于弧光反射的弧焊工业机器人智能跟踪焊缝系统能否成功运行,关键问题是需要一个精确、快速的弧光反射照射下的焊缝区工件间隙图像的识别算法。在各种边缘识别方法中,roberts算法的代码执行效率最高,然而该算法对噪声十分敏感。由于焊接条件本身的复杂性,传统的roberts算法受噪声干扰非常严重,提出了一种改进的roberts算法用于该系统。实验证明,改进后的roberts算法在复杂的焊接条件下能够实现焊缝高效、准确的边缘检测和焊缝特征信息的提取,提高了系统的有效性、实时性和环境适应性。

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。

Tracking Target Identification Model Based on Multiple Algorithms

In view of current situation of bad data synchronization, image blurring and tracking station stability in tracking target identification, a kind of tracking target identification model based on multiple algorithms was put forward, firstly establishing the image degradation model, using the wavelet algorithm for image preprocessing, doing image edge segmentation by using Robert algorithm after pretreatment, then using the maximum variance threshold method for image threshold segmentation, then extracting target features from the segmented image, and finally using the ABS algorithm to finish target tracking. Experiments proved the proposed model practical and effective.

基于SGBM算法的可转位刀片几何参数测量

分析现有的可转位刀片三维立体几何参数刀片厚度的测量方法,传统测量方法在测量可转位刀片三维立体几何参数刀片厚度的精度相对较低,搭建了基于双目视觉的可转位刀片立体几何参数厚度测量系统。在本刀片测量系统实验中对相机进行标定求取其内外参数,对图像进行立体校正和立体匹配得到视差图,将基于Roberts算法的改进SGBM算法应用于立体匹配,利用视差图中的距离信息测出可转位刀片厚度。实验结果表明,本测量系统和基于Roberts算法的改进SGBM算法可以实现可转位刀片厚度的精密测量。

立体几何教学软件中的一个线消隐算法

立体几何教学软件要求场景中的几何体具有真实感,几何体被遮挡的边要随着视点的改变动态地以虚线形式输出,这与传统黑板教学中教师将几何体被遮挡的边画成虚线是一致的,符合学生的学习习惯,易于理解和接受。对三维立体场景中有名的线消隐算法——Roberts算法进行了研究并作了改进,在提高效率的同时将它与一定的数据结构相结合,实现了一种满足立体几何教学软件中把隐藏线以虚线形式输出的特殊要求的线消隐算法。经测试证明此算法是完全可行的。

复杂背景下航拍图像的电力线自动提取算法

无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解(2D-VMD)提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像进行分解,通过改进后的点锐度算法,选取带有电力线特征的IMF分量图,并利用Roberts算子进行边缘检测;最后利用形态学改进的Hough变换,完成对电力线的提取。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子结合Hough变换方法、LSD方法、Roberts算法结合形态学改进的Hough变换方法更具精确性、抗噪性、自动化。

边缘检测算法在图像预处理中的应用

边缘是图像最基本的特征,它包含对人类视觉和机器视觉有价值的物体边缘信息,边缘是图像中特性(如像素灰度、纹理等)分布不连续处,图像周围特性有阶跃变化或屋脊变幻的那些像素的集合。由于采集、光照等原因,尿液红细胞所在的区域包含非常丰富的细节(边缘特征很明显),本文利用Sobel算法,对比Roberts算法,然后对图像进行细化,以达到对红细胞进行边缘检测的目的。

运动模糊图像复原技术研究

运动模糊图像复原的关键是运动模糊参数的估计,根据模具保护设备中运动模糊图像的特点,利用Roberts边缘检测算子,提出一种图像清晰度评价函数,从而估计出模糊图像运动方向和尺度。再利用维纳滤波恢复退化图像,然后利用中值滤波去除图像噪声,从而完成对运动模糊图像的复原工作。

对比度和细节增强显著性检测方法研究

针对现阶段已经存在的显著性检测算法存在对比度不鲜明,显著图的图像细节不够明显,背景抑制不彻底的不足,提出一种基于对比度拉伸算法和用拉普拉斯算法改进Robert交叉梯度锐化的全频域显著性检测CRT算法,该方法利用FT算法自身运算速度快,具有去噪效果的优点以及对比度拉伸提升显著图对比度以及Robert梯度锐化算法提升边缘细节的特点以及提出的背景修正算法对背景能够进一步抑制的特点,最终将获得对比度更高,显著图细节更明显,背景抑制效果更好的显著图。该算法使用MSRA10K和THUR15K数据集做显著性检测检验,与其他6种流行的显著性检测方法做对比。从主观上得到显著图的对比度,图像细节均优秀于与它对比的6种算法。客观的指标显示,该算法用MSRA10K数据集进行显著性检测得到的MAE值是0.12,在THUR15K数据集上得到的MAE值是0.06,均优于与它对比的6种算法。平均结构性指标S-measure值为0.8,只略低于HC算法,优于其他5种算法。即该算法得到的显著图既具有对比度和图像细节增强,而且具有背景抑制效果更好的优点。

基于图像分块的局部区域动态阈值选取方法

全局阈值的边缘检测方法容易导致局部图像的边缘漏检,而将图像分块进行局部检测,又存在局部间阈值差异较大,导致局部边缘误检和漏检。针对此问题,本文提出一种基于图像分块的局部阈值动态选取方法:利用熵对图像分块,考虑上邻域的影响动态求解局部阈值,保证局部间阈值的连续性。将本文方法应用于Robert算子、Canny算法,结果表明可有效提高检测精度,并能增强边缘的连续性。

一种基于边缘梯度的图像插值算法

传统图像插值算法的计算效率较低,处理后图像存在边界模糊或锯齿的现象。为此,提出一种基于边缘梯度的图像插值算法。通过Roberts边缘检测算子确定颜色分段和区间分界阈值,利用空间三点构造空间平面,并设计插值公式。实验结果表明,该算法能有效保护图像的边缘细节,提高图像缩放质量和运算效率。

两种三维图形消隐算法的改进

在介绍了Ｒｏｂｅｒｔｓ算法和画家算法的基础上，提出了其改进算法。前者的改进算法克服了用于凹体或多个形体时不可行的缺点，可实现任意数目和形状的三维形体的隐线消除；而后者的改进算法则克服了要满足物体的表面顺利排序的要求而只能是方体和效率较低的不足，一次成图，省去反复覆盖，且对物体的数目和形状不限。

图像分割中的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。从70年代到现在发展出了很多种边缘检测的方法,而对于不同的应用环境,不同算法的效果不同。针对高速公路中图像的特点,对几种典型的边缘检测方法的原理和实现方法进行了详细分析和说明,对比分析了各种算法应用在高速公路图像识别中的优劣,并根据高速公路图像识别系统的特点选择了合适的检测算法。

图像法高精度检测橡胶护套轮廓线参数的研究与应用

提出了一种精确提取目标轮廓曲线的方法 ,获得图像的像素级边缘。在像素级边缘的基础上采用多次测量取平均的方法 ,使目标尺寸的测量精度达到 0 .1mm以上。另外 ,根据测量对象受热变形的特征 ,提出了 x坐标分段浮动处理的修正算法 ,修正了 X方向的变形 ,进一步提高了橡胶护套轮廓尺寸的测量精度。该橡胶护套高速试验台在实际使用过程中 。

基于改进帧差法的视觉监控实验系统

为了解决监控系统中对移动目标的漏检、误检,以及快速移动目标检测的问题,提出一种改进的帧差法对视频序列识别检测。该帧差法是对连续的3帧图像进行两两差分二值化,然后相邻二值化图像与运算,再把与运算的结果相或。把当前帧的前后两帧的差分二值化图像进行生态学膨胀、腐蚀等一系列处理,处理后的图像与前面或运算的结果作相或运算,这样基本解决误检的问题,再结合边缘提取的Robert算法就可以完整地检测出移动目标。经测试结果表明:在像素值相近时,该检测算法能够较好地解决检测时出现的误检和漏检,并且移动目标速度较快也能够检测出来,检出率高达90%以上,误检率降低到2%左右。

在小波域边缘检测的新算法

传统的边缘检测的经典算法,如Sobel、Prewitte、Paplacian、Roberts等,检测速度快,但结构信息不完整。为了有效抑制噪声,本文基于小波变换,提出了一种新的图像边缘增强的算法。与通常所用的Roberts算子相比较,具有更好的边缘检测特性。实验表明所提出的方法是可行的。