基于Hough变换的金刚石颗粒测量方法研究

针对金刚石颗粒图像分析时的颗粒边缘非闭合性问题,本文提出了一种基于Hough变换的金刚石颗粒测量新方法。该方法首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波和Canny边缘检测等预处理,得到金刚石颗粒图像的初始边缘曲线,然后采用Hough变换提取边缘曲线的直线特征,并通过极径和极角对多个直线特征进行判断和图形识别,得到确定的金刚石颗粒边缘轮廓,最后对得到的边缘轮廓进行拟合,测量出金刚石颗粒的粒径、椭圆度和圆度等参数大小。该方法在VC+ 环境下,用OpenCV编程技术对其进行了实验验证,结果表明：该方法可以准确快速地测量出金刚石颗粒特征参数,为金刚石颗粒的等级评定提供了技术支持。     

Haar-Gaussian小波变换在边缘测量中的应用

应用Harr-Gaussian小波变换对图形图像的边缘进行频域分析，建立边缘测量的物理模型， 并用带宽匹配方法和远心测量光学系统，在大景深物体测量中获得准确的结果. 关键词： 小波变换 边缘测量 测不准原理 远心系统 图像识别 自动检测     

基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究

针对视觉测量中硬盘圆孔孔径容易受到圆孔周围局部强反射、外部噪声的影响和测量精度不高的问题,提出一种基于小波变换、数学形态学和机器视觉相结合的圆形零件孔径测量方法。对摄像头采集圆孔图片,通过小波变换分解出高低频图像,利用小波变换对高频部分进行边缘提取,数学形态学对低频部分进行边缘提取,然后进行小波边缘融合,获取有效的圆孔边缘。利用最小二乘法对边缘进行孔径尺寸计算,经实验验证,该算法与其他算法相比,在有效地保留圆孔周围边缘信息的情况下,对周围噪声进行了有效的抑制,检测精度为0.01 mm以内,实验结果表明此方法简单易行,且具有较高的精度。     

基于面阵CCD和小波变换的航空相机自动调焦研究

分析了线阵CCD交汇测量的工作原理和在最优化结构布局条件下系统的工作特点。提出了一种利用面阵CCD和小波变换理论测量航空相机摄影高度并自动完成相机调焦的方法。给出了实测系统的设计方案。结果表明 ,利用面阵CCD图像小波变换后的边缘特征 ,可自动确定航空相机的摄影距离 ,并能实现相机的自动调焦 ;通过改变CCD中心区域的大小 ,可以排除地面上多个相同目标的影响     

基于机器视觉的工件尺寸和角度的测量

针对一款手机U盘芯片的二维尺寸的测量问题,提出运用图像处理的方法,实现手机U盘芯片长度和偏角的非接触式测量。通过COMS工业相机采集到U盘芯片的背光图像,在边缘检测的基础上,用Hough变换检测和定位U盘芯片边缘直线。针对在一条边上Hough变换对应检测到多条直线的情况,本文提出采用直线参数平均法拟合边缘直线,从而获得较精准的边缘位置。通过对已知尺寸的标准块进行相机标定,由此计算出精确的U盘芯片的尺寸和倾斜角度。实验表明：该算法能够满足工程上较高精度的检测要求。     

CCD成像在线测量玻璃棒直径的方法研究

近年来,CCD成像在线测量技术得到广泛的应用.提出了一种可应用于玻璃棒直径在线测量的图像测量方法.该方法利用CCD成像技术实时动态获得玻璃棒的在线图像;根据玻璃棒图像的特点,使用图像处理技术提取玻璃棒的轮廓边缘信息;并使用亚像素边缘检测技术精确确定玻璃棒的边缘位置.最后采用直线拟合的方法动态实时获得所测玻璃棒的直径.其方法代替了传统的手工测量,而且易于机器自动反馈控制玻璃棒的直径变化.实验表明此方法达到了理想的测量结果.     

基于光学相关的空间相机像移测量方法研究

为了测量由卫星姿态不稳定或振动等原因引起的空间相机的亚像元像移,使用了光学联合变换相关的方法对安装在相机焦面上的辅助面阵CCD采集到的相邻两帧图像进行相关运算.给出了使用该方法测量像移的原理,提出对联合变换相关器的输入面采用拉普拉斯卷积核进行边缘锐化,对功率谱相减并以0值进行二值化的处理方法提高像移测量准确度,并使用该方法对不同信噪比下的不同景物进行了像移测量仿真.结果表明:对于信噪比SNR=1的输入图像,当像移范围在 0~55个像元内时,该方法的像移测量误差小于0.2个像元.     

利用直接激发Rayleigh表面波的方法测量材料的声学非线性系数

提出了利用直接激发Rayleigh表面波的方法测量材料的声学非线性系数.采用专门的信号源,将压电传感器安装在试件边缘直接激发Rayleigh表面波,利用激光干涉仪测量系统采集试件表面的Rayleigh波信号.对采集到的Rayleigh波信号进行FFT变换,得到Rayleigh波信号中所包含的基频和高频成分,并据此进一步确定材料的声学非线性系数.对铝合金材料AA2024和AA6061的试验测量与分析结果表明,这种利用将压电传感器直接安装在试件边缘激发Rayleigh表面波的方法能够有效、准确地测量材料的声学非线性系数,可以为材料和结构早期力学性能退化的无损检测和评价提供一种有效的途径.     

影像测量技术在叶尖间隙测量中的应用

针对航空涡轮发动机叶尖间隙测量难度大、精确度不高的问题,提出利用影像测量技术对装配过程中的叶尖间隙进行高精度测量,采用自定义标定、改进的边缘检测和Hough变换、图像超分辨率复原技术,通过运动控制机构、工业CCD摄像机、计算机视觉库,设计了独特的图像测量体系,实现了叶尖间隙的高精度非接触测量。实验结果表明,测量精度达到了15 m,与其他叶尖间隙测量以及影像测量系统相比,该方法不仅精确度有所提高,而且移植性好、成本低。     

乙醇喷雾场粒子尺寸和速度的数字全息测量

利用连续波激光器和高速CCD,采用数字同轴全息系统,记录了乙醇喷雾粒子场全息图.对粒子场再现像进行聚焦像合成,自适应滤波、二值化、Roberts边缘提取,Hough变换和亚像素精度计算,得到粒子的直径和位置信息.利用两次曝光记录的两个序列全息图得到粒子位移,进而求得粒子的运动速度,给出了实验结果.研究结果表明,该实验系统可用于内燃机喷雾场测量,且具有光路系统简单、成本低等特点.     

Edge detection with large depth of focus using differential Haar–Gaussian wavelet transform

We propose a new differential Haar–Gaussian (DHG) wavelet transform together with the bandwidth matching algorithm to perform edge detection, which can be processed with fast computation in both spatial and frequency domains. The telecentric optics is used to produce high-precision edge detection with large depth of focus.     

基于小波变换的航空红外图像目标检测的预处理

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力 ,能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作。结果表明 ,该方法对红外航空图片的边缘提取能做到快捷、准确、有效     

基于小波边缘提取的灰度图象联合相关识别预处理

本文将小波变换方法用于灰度图象的联合变换相关识别中,采用不同的尺度因子对输入图象进行边缘提取预处理,使相关识别结果得到不同程度的改善.通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法的预处理结果和对识别的影响,在同时衡量相关识别能力及其对噪音的敏感性前提下,小波变换边缘提取预处理明显优于各种微商边缘提取方法.调节小波变换尺度因子还能使识别能力与噪音敏感性这两方面得到更好地均衡,使小波变换边缘提取预处理能够适应不同的图象输入条件和相关输出要求.结果表明,在联合变换相关识别中采用小波变换对输入图象进行预处理是一种更理想的方法。     

基于平稳小波变换的有噪弱目标检测方法的研究

利用平稳小波变换的多尺度边缘检测算法分别对模糊图像、低对比度图像和加入噪声的图像进行了边缘检测,验证了多尺度二次B样条小波的检测效果,也比较了三种小波局部模极大值方法在抗噪性、计算量及检测效果等方面的性能,并且针对对比度低,受噪声污染严重的目标图像,提出一种能够根据不同背景计算出自适应阈值的新方法,使其在抗噪的同时又能较好地提取出微弱目标边缘。实验证明,利用多尺度二次B样条小波边缘检测算法能有效地排除噪声干扰,准确地提取出微弱边缘,可以实现3%对比度下的有噪图像的目标探测问题。     

一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法

提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。     

基于小波变换的图像融合新算法

针对现有图像融合技术中的尺度系数卷积法存在的边缘细节损失和对比度下降问题，提出了将Canny边缘检测算子等价于提取图像的小波变换模极大值点这一思想引入图像的低频分量融合规则以及用于高频子带融合的局部对比度结合方向方差方法.最后通过仿真试验以及熵值数据证明该算法有效改善了边缘细节的准确度，提高了分辨率，并使局部对比度信息得以保留，从而更加符合人类的视觉特性.     

基于小波变换的激光主动成像图像去噪方法

 针对激光主动成像图像的特点,提出了将小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法。在对小波分解后的水平、垂直和对角3个方向高频细节图像进行处理时,我们采用3种不同形状的模板进行均值滤波,为了保护图像的边缘和细节信息,采用边缘检测法来将高频中的边缘细节与噪声分开。实验结果表明:该方法在降低图像噪声的同时又较好地保留了图像的细节,去噪效果比较理想。     

小波模极大值法与数学形态学边缘检测细化结果

图像边缘检测的关键是尽可能多的检测到边缘并且抑制噪声的同时,尽可能的满足单线的边缘定位精度;为此选取了一种融合小波模极大值和数学形态学的边缘检测方法来获取图像边缘;首先在对图像进行小波分解,分别利用模极大值法和多尺度多结构数学形态学方法来处理小波分解的高频分量和低频分量,利用差影法对二者的结果进行融合;然后利用大律法得到二值化图像,并用形态学边缘细化算法细化图像边缘得到最后结果;实验结果显示,融合的方法可以得到比较完善的边缘,经过二值化和边缘细化后,获得的单线宽边缘更加清晰,定位精度更高。     

一种彩色图像边缘检测方法

研究了基于小波的彩色图像多尺度边缘检测的方法。选择了感知性强的YUV色彩空间，根据小波理论用多分辨分析的张量积代替小波函数的张量积，建立了二维的Mallat算法以实现快速小波变换。并对1个标准图样进行了多尺度的小波分解，得到各尺度下的边缘检测结果。可以看出，在较高尺度和较低尺度检测时，实验结果与理论分析相吻合，效果较好。     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.