SUSAN算法与虚拟圆技术在图像配准中的应用

图像配准是数字图像处理中的一个重要研究方向。在本文中把SUSAN算法和虚拟圆技术结合起来,提出了一种新的图像配准方法。经过SUSAN算法处理并二值化后的图像去除了原图像中的大部分信息,只保留了明显的边缘信息,这样就大大提高了虚拟圆的提取速度。试验表明这种新的配准方法具有简单、高效并具有较高的准确度等优点。

铁塔螺栓松动的视觉检测方法研究

为实现无接触的铁塔螺栓松动检测,通过模拟实验的方法对螺栓连接板进行图像采集,使用C++程序对采集到的图像进行处理,研究了图像配准对于铁塔螺栓松动检测的可行性。在传统图像配准的基础上,结合对象检测、边缘检测、轮廓提取等图像处理技术,提出了一套针对铁塔螺栓的松动检测算法。结果表明:相较于直接使用传统图像配准算法,新算法的检测效果有很大提升,准确率达到90%以上。可见利用图像配准技术进行铁塔螺栓松动检测是可行的,能够有效减少检测工作量,缩短检测周期,提高塔架可靠性。

一种新的基于图像主轮廓的配准算法

文中提出了一种新的图像配准方法,可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)。算法的实现是首先得到待配准两幅图像的轮廓特征点(本文使用SUSAN边缘检测算法);再剔除虚假的特征点(噪声点)后,根据像素间的连通性判别准则,得到图像的主轮廓;最后以两幅图像的主轮廓信息,配准图像。实验证明,算法实现速度快,精度较高。