基于视觉测量的齿廓图像边缘失真判别算法

针对齿轮视觉测量过程中因齿廓表面受到污染导致齿廓图像边缘出现光学失真,从而影响齿廓偏差、齿距偏差测量精度问题,提出一种基于视觉测量的齿廓图像边缘失真迭代逼近——临近度判别算法(IAPD).建立渐开线齿廓图像边缘过渡带内像素点法向偏距与像素点极径的映射关系,将复杂的二维图像边缘信号转化为容易处理的一维信号;利用小波去噪算法对信号进行处理,提取齿廓边缘的失真特征;采用变阈值迭代逼近算法分离出齿廓倾斜偏差;采用K-邻近度分类方法自动判别齿廓图像边缘失真的起止位置,为齿距、齿廓偏差测量时进行齿廓图像边缘失真修正提供定位依据.为验证本算法的可靠性,根据相邻同名齿廓真实边缘的相似性,对失真齿廓和无失真齿廓图像提取亚像素边缘,并进行相似性比较,实现基于相似性比较的齿廓图像边缘失真判别算法,以此对IAPD算法的失真区域判别精度进行校验.实验结果表明:本文提出的齿廓图像边缘失真判别算法能够快速自动识别图像失真区域,失真区域边界的径向定位精度可以达到2.5个像素(50μm),能够满足图像边缘失真修正补偿的定位精度要求,可以实现齿轮测量的实时计算.     

基于边缘流的煤电厂炉膛火焰图像分割方法

针对炉膛火焰灰度变化不明显采用传统的分割算法无法达到满意分割效果的问题,采用了基于边缘流的分割方法对电厂炉膛火焰图像进行分割;首先选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,然后再对图像闭合处理得到初始分割图像,最后,再利用颜色相似度对相邻区域进行处理,得到最终分割图像,该方法不仅避免了单纯边缘流算法提取边界不连续无法检出较弱边界的问题,而且也可以避免过分割问题;通过实验表明,基于边缘流的方法是对炉膛火焰图像进行分割的有效方法。     

基于灰度信息的动场景视频序列中运动对象的提取

提出了一种基于视频序列灰度信息的运动对象提取方法。该方法采用改进的Sobel算子提取边缘图像,依据边缘信息将视频图像分割为不同的灰度连续区域。在各灰度连续区域中,选取特征点进行匹配获得特征点对。根据特征点对合并灰度连续区域,获得全局运动参数。采用具有自适应帧间隔的帧差交集法,获得图像中运动对象区域。结合灰度信息和运动信息,分割出运动对象。实验结果表明,该算法可以有效地将运动对象从视频序列中提取出来。     

基于局部直方图的目标分割方法

图像分割是图像精确跟踪中的重要组成部分 ,是后续进行图像识别的基础。在介绍传统阈值分割方法的基础上 ,提出了一种应用序列图像跟踪、利用跟踪区域的局部直方图来计算分割阈值的方法。该方法利用相邻两帧图像数据的相关性 ,根据跟踪区域的灰度信息自动调节每帧图像的分割阈值 ,使在跟踪区域内的目标得到了较好的分割效果。运用该算法 ,不仅取得了良好的分割效果 ,而且结果证明该算法具有较强的自适应性     

改进图像阈值分割算法的研究

研究了利用阈值对图像进行分割的一般算法。根据图像的特点,从不同的数学角度对阈值的选取进行了分析,改进了基于图像灰度统计特征的边缘强度分割和逐次逼进的阈值迭代算法,并尝试采用多个阈值进行局部分割的算法。对分割结果的对比分析表明,改进后的算法在分割的完整性和一致性上具有更好的效果。     

X光图像中缺陷的自动提取方法研究

针对炭素制品X光图像的特点,对其缺陷的提取技术进行了研究,提出了基于迭代的阈值构造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。为快速准确地提取缺陷,设计了目标边界提取算法和基于小波变换的图像增强算法,实现了原始图像中目标区域的增强及其背景的去除。在此基础上,为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从目标区域中提取出缺陷区域,并在迭代阈值分割的基础上,利用基于数学形态学的边缘提取算法提取了缺陷的边缘。实验结果表明,该法很好地实现了缺陷区域及其边缘的自动提取,且受噪声影响很小,为进一步的缺陷特征参量的提取与选择奠定了良好的基础。     

大豆冠层多光谱图像提取方法

为解决大豆冠层在近地端的多光谱图像边缘灰度不均,目标与背景之间灰度差别小,难以准确高效地获取大豆冠层目标区域的难题,将多光谱成像处理技术与经典图像分割方法有机融合,提出基于多光谱图像处理技术的大豆冠层提取方法。以东北大豆为对象,通过Sequoia多光谱相机采集绿光、近红外、红光、红边和可见光五类大豆多光谱图像,采用高斯平滑滤波法对原始大豆多光谱图像进行预处理,分析多光谱图像中大豆冠层和背景的灰度直方图分布特性,在此基础上利用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取原大豆多光谱图像中冠层区域,并以图像形态学开运算处理细化和扩张背景,避免图像区域内干扰噪声对大豆冠层识别效果的影响,同时以有效分割率、过分割率、欠分割率、信息熵以及运行时间等为监督指标,对大豆冠层多光谱图像识别模型进行效果评价。大豆冠层识别模型中迭代法可以有效分割近红外和可见光大豆冠层图像,有效分割率分别为97.81%和87.99%,对绿光、红光和红边大豆冠层图像分割效果较差,有效分割率低于70%;Otsu法和局部阈值法可以有效分割除红光波段的其余四种多光谱大豆冠层图像,且有效分割率均在82%以上;三种算法对红光大豆冠层图像的有效分割率均低于20%,未达到较好效果。在原始多光谱图像中应用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取大豆冠层图像与标准图像的信息熵平均值波动幅度分别为：0.120 1,0.054 7和0.059 8,其中Otsu法和局部阈值法较小,表明了对于大豆冠层多光谱图像识别中两种算法的有效性。该算法中Otsu法和局部阈值法均可以有效提取绿光、近红外、红边和可见光等多光谱的大豆冠层图像,二者较为完整地保留了大豆冠层信息,其中Otsu法实时性能较局部阈值法更好。该成果为提取农作物冠层多光谱图像提供理论依据和技术借鉴。     

融合改进直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值SAR分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的相干斑噪声,对SAR图像进行分割易出现分割不精、边缘模糊等问题,融合改进的直方图PDE和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种SAR图像分割算法。根据PDE直方图均衡化方法,将图像去噪与图像增强加权融合,利用各自权值调整去噪项与图像增强项;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割, 建立基于多阈值的选取方法,并引入萤火虫算法来求解最优阈值对,实现了二维Tsallis熵多阈值对去噪增强SAR图像的有效分割。仿真结果表明:与其他3种分割算法相比,该文算法在处理噪声大、灰度差值小的图像时具有较高的分割精度,PRI至少提升2.53%、VOI降低8.48%、GCE降低11.14%。     

基于EM和GMM相结合的自适应灰度图像分割算法

提出一种阈值自适应、EM方法估计GMM参量的图像分割算法,能够根据图像的内容结合区域和边界两方面的信息自适应地选择阈值,精确地进行图像边界分割.算法首先提取图像的边界,然后根据边界的直方图计算图像的可分割性,由可分割性确定EM方法的阈值进行GMM分割,最后合并图像的近似区域.实验数据表明,相比其它图像分割算法,以及固定阈值的传统EM算法,本算法的分割结果更为准确.     

基于改进的两维Otsu管道红外图像高温区域分割研究

石化管道通常可分为常温区域和高温区域两部分。高温区域的存在影响着整个系统的安全运行,热量的散失将会引起资源的浪费及环境的污染等一系列问题。红外光谱图像能够较好地描述石化管道的高温区域,但是如何从中提取高温区域是红外光谱图像处理的一类难题。为实现从红外图像中,将高温区域准确快速分割出来的目的,基于经典的一维Otsu算法提出一种改进的二维多阈值自动获取方法。该算法首先对管道红外图像进行经典单阈值分割,将图像划分为背景和管道两部分。然后基于管道图像区域,以管道灰度图像与平均值图像作为图像二维,对目标图像进行二维双阈值分割,最终将较大的阈值作为划分管道常温区域与高温区域的分割点。将本算法对不同的管线进行多次试验分析,结果表明,采用改进的二维Otsu多阈值算法能够更加清晰的将管道从复杂背景中提取出来,并在此基础上把高温区域更精确的分割。     

Shield analysis and non-rigid match in positioning the actual interferogram on the tooth flank based on oblique incidence interferometry

When the oblique incidence interferometry is used to measure the form deviation of the tooth flank, because of the anamorphic distortion and image foreshortening, the collected interference fringe pattern (IFP) cannot be positioned on the tooth flank directly. Therefore a simulation tooth image (STI) is employed as a bridge to connect the collected IFP and the tooth flank. The exiting method is good enough to deal with the IFP of spur gear tooth flank, but it is inappropriate for the IFP of helical gear. This paper focuses on two improvements for positioning the IFP of helical gear on the tooth flank: (1) in the process of generating the STI, a mathematical model of helical tooth flank is proposed to judge the shielded situation of tooth flank; (2) in the process of matching the STI with the collected IFP, a non-rigid matching method is proposed to determine the relationship of the two images. The results of an experimental application are given to verify the feasibility and accuracy.     

彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。     

基于局部熵的图像过渡区边缘检测算法

提出了一种新的红外目标边缘检测算法,利用局部熵值分析法和过渡区提取相结合的方法,通过Top-hat与Bottom-hat变换,建立有效平均熵和对应灰度值的曲线关系,选择合适的阈值,在此基础上执行形态学闭合操作.仿真结果表明,该方法在去除不必要的细节的同时,能很好地提取目标的边缘信息.     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

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。     

基于面向对象的QuickBird影像退耕地树冠信息提取

分割算法的改进和特征空间的优化足采用面向对象技术提高退耕地树冠信息提取精度的关键,也是利用高分辨率影像提取树冠信息急需解决的问题.文章采用光谱阈值对QuickBird多光谱影像进行一级分割,获得了植被区域,并采用改进的基于边缘的算法对非线性滤波处理后的全色影像进行二级分割,选取光谱、形状和纹理特征组成的特征空间对退耕还林地树冠信息进行提取.结果表明,提取总体精度为84.67%,较传统方法提高17%,KAPPA系数为0.795 3,较传统方法提高0.168.该研究方法能实现较为精确的树冠信息提取,可为管理部门实施准确的监测提供依据,对快速评价退耕还林效果具有重要意义.     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

基于改进倾斜刃边法的CCD相机调制传递函数的测量

提出了一种在倾斜刃边法的基础上进行部分改进的方法。该方法由Canny算子检测采集到的图像中的刃边分割位置,结合刃边图像直方图呈双峰性的特点,利用类间方差最大化阈值分割算法（Otsu）计算对Canny算子性能具有决定意义的高阈值。以刃边区域中每行的质心为ESF中心位置,以0.1亚像素间距对Canny检测下每一行的分割位置及其刃边邻域像素进行离散采样,将获得的二维刃边信息数据沿着刃边方向整体投影成一维数据,得到提高采样率下平均处理的ESF。增加了测量结果的信噪比,运用该方法进行了实验室CCD相机整机系统的调制传递函数测试,对实验中影响MTF测试精度的因素进行了分析。实验测得在奈奎斯特频率处与理论值误差在5%以内。