Circle detection using scan lines and histograms

Circle detection is significant in image processing and pattern recognition. We present a new algorithm for detecting circles, which is based on the global geometric symmetry of circles. First, the horizontal and vertical midpoint histograms of the edge image are obtained by using scan lines. Then, we apply the peak-finding algorithm to the midpoint histograms to look for the center of the circle. The normalized radius histogram is finally used to verify the existence of the circle and extract its radius. Synthetic images with different levels of pepper noise and real images containing several circles have been taken to test the performance. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has the advantage of computational efficiency as compared with the randomized Hough transform and some other algorithms.     

一种基于圆内接直角三角形的圆检测方法

提出一种基于圆内接直角三角形的圆检测方法.创建基于有效像素位置的数组存储空间,将图像空间的搜索任务转移到压缩的数组空间中完成,配以特定的搜索算法,降低了该方法复杂度.在存储空间中分级别搜索直角三角形,将圆参量的求解转化为三角形参量的计算,避免了反复的平方、开方运算,减少了运算时间.在结果计算过程中,将单个直角三角形求解结果进行聚合,最终得到合理全局解.合成图以及实际图像的实验结果表明,该方法用于一般图像的圆检测时,具有独特的抑制噪声以及非圆上边缘点干扰的优势,实验快速、可靠,具有可重复性,检测精度小于1 pixel.     

一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法

为满足高精度测量和瞄准跟踪系统中对激光CCD自准直仪的测量精度和实时性的要求,提出一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法。首先利用变结构元广义形态学边缘检测算法,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合方法实现了圆目标中心的精确定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,应用该方法改进后激光CCD自准直仪的测量精度由2″提高到±0.25″,且单次测量时间小于0.23s,可满足激光CCD自准直仪在小角度测量和瞄准跟踪等领域的高精度实时测量需求。     

基于迭代拟合的集装箱角件边缘检测算法

噪声通常是影响集装箱角件图像中低层次语义信息提取精度的重要因素,传统的边缘检测算法通常通过改进滤波器和阈值来消除图像中的物理噪声和环境噪声,但是却无法去除边缘检测后的噪声,为解决这一问题,提出了一种基于迭代拟合的边缘检测算法。首先,对角件图像进行一系列预处理操作获取边缘点集,其次,使用拟合算法处理点集并且得到函数表达式,然后定义偏差值度量并计算,用于衡量目标点集到拟合或者检测结果的偏差,最后,去除定义下距离拟合结果最远的指定数量的点,如此迭代拟合直至评价函数收敛。实验结果与分析表明,该算法可以有效地去除边缘点集中的非真实边缘点,相比于传统的边缘检测算法更能去除特殊噪声,算法具有收敛速度快、准确率较高、灵活性好等特点。     

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。     

光谱特征分析的城市道路提取

道路是城市中典型的人造地物。利用高分辨率影像进行城市道路提取,对城市规划、交通发展具有重要意义。由于地物光谱的混淆性和异质性,利用传统基于光谱的分类方法很难将道路与其他城市地物区分开。针对这一问题,提出了一种利用道路边缘结构信息进行分类的方法,边缘作为光谱衍生信息对线性地物(如,道路等)识别具有明显的意义。首先,根据全色光谱波段纹理信息,利用改进的自适应Mean Shift算法进行边缘检测,最大限度减少噪声与伪边缘;然后,对边缘图像中的线段进行编组,利用统计模型依次对边缘线段求取统计特征,并将该统计特征与多光谱特征结合作为总分类特征;最后,利用监督学习方法对城市道路样本进行学习并对整个实验区域进行分类。结果表明将光谱信息与边缘统计特征融合对道路的识别精度为93%,相比传统方法78%的精度有显著的提高,因此,该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像城市道路提取方法。     

一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法

混合高斯模型方法被广泛应用于运动目标检测,但是现有的混合高斯模型方法在应对噪声和光照突变时效果不佳,其运动目标检测的效果会受到严重影响。为了解决上述问题,提出了一种结合边缘混合高斯模型方法以及改进的基于邻域差方法的综合方法。该方法充分利用了边缘图像对于噪声和光照突变不敏感,以及邻域差方法可以去除部分噪声的特点,对图像序列进行综合处理。实验结果证明,该方法可以提升运动目标的检测率,降低误警率,可以更有效地应对噪声和光照突变的干扰,从而具有更准确的目标检测效果。     

融合区域生长与霍夫变换的内窥图像分割算法

为准确地划分出实际内窥图像的有效检测区域,依据此类图像的具体特点提出一种综合区域生长和霍夫变换的分割算法。利用区域生长大致分割出感兴趣区域,可能会存在漏检边缘或虚假边缘,通过二值形态学处理对图像进行平滑滤波和去噪,采用Canny算子在抑制噪声的同时进行边缘检测,应用霍夫变换检测圆的算法确定图像内有效区域的位置。通过对90组实际内窥图像在Visual C++ 6.0上进行仿真,实验结果表明:有88组内窥图像能够精确地分割强光干扰且划分出有效检测区域;仅有2组图像分割出的强光干扰及划分出的有效检测区域不够准确。     

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。     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

边缘检测在数字图像处理和计算机视觉中有着重要的应用。对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析。针对该算法存在检测出的边缘粗且对噪声极其敏感的缺点,提出了一种改进算法。该算法对实际图像中出现的边缘类型进行了数学模型描述,然后把连续型的边缘模型作为研究对象,重新构造了对图像边缘方向进行检测的模板。针对Sobel边缘检测基于一阶导数极大值或二阶导数零交叉而带来的边缘定位准确度不高的缺点,对图像梯度图进行了细化处理。仿真结果表明:该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

A recursive color image edge detection method using Green's function approach

In this paper, an extended version of image edge detector using Green's function approach is proposed for detection of edges in the color vector space field. In the proposed method, the relationship between the Red, Green and Blue components is considered to design a differential operator for detection of edges in color images. By using the proposed operator, partial derivatives of all components of color image can simultaneously affect on the edge detection process. Therefore the proposed method can preserve the vector nature of color images during the edge processing stages. Also, the proposed method is compared both quantitatively and qualitatively with other color edge detectors. Experimental results show that the proposed method can efficiently preserve the edges even when the color images corrupted with different levels of noise.     

采用非局部主成分分析的极大似然估计图像去噪

本文提出一种采用非局部主成分分析的极大似然估计去噪方法.首先采用非局部主成分分析算法来计算像素邻域间的灰度值和纹理结构相似性,然后通过极大似然估计方法估计最优复原图像.本方法使用非局部主成分分析克服现有局部性去噪方法模糊边界等缺陷,引入极大似然估计方法来改进现有非局部均值的简单加权均值去噪处理,从而提高对图像细节信息的复原能力.最后分别使用本文方法、非局部均值和局部极大似然估计三种去噪方法,在不同噪音大小和不同几何纹理复杂度的图像中进行定性和定量的去噪实验.结果表明,本文方法可在保持图像细节和纹理信息的情况下有效去噪,较之现有方法效果更好.     

一种多尺度边缘测度融合加权HD算法

一般的边缘加权Hausdorff算法,由于单尺度边缘检测算子本身对噪音敏感,会造成真实和虚假边缘显著性差异小,从而加权后对噪音鲁棒性改善有限.为此,提出了一种基于多尺度边缘测度融合加权的Hausdorff景象匹配算法.对图像提取多尺度边缘测度后,引入证据推理理论,提出一种双向指数基本置信指派构造方法,并构造出多尺度边缘测度的基本置信指派函数,然后采用冲突再分配DSmT组合规则进行融合.为了进一步区别真实边缘与高频噪音,对加权Hausdorff公式进行了一些改进,给出了更为有效利用融和后边缘测度的加权Hausdorff公式.对可见光和SAR景象的匹配实验证明:本文算法所提取边缘在抑制噪音的同时保留了大量景象细节信息,并通过横向对比验证本文算法提高了噪音鲁棒性.     

基于分数阶微分的消除局部强反射的孔径测量方法

针对视觉测量硬盘圆孔直径易受到圆孔周围高反光面强反射的影响而导致测量精度不高的问题,提出了一种基于分数阶微分的图像去噪声的处理方法。通过分数阶微分算法对相机采集的带有强反射、高反光的硬盘圆孔孔径图像进行处理,消除圆孔周围强反射表面等不相关信息对圆孔边缘提取带来的影响,通过实验分别与Prewitt、Soble、Laplacian算子进行比较,证明分数阶微分可有效减少所要分析的图像信息量,更好地增强圆孔边缘轮廓信息,可达到更好的视觉效果。对分数阶微分算法处理后的圆孔图像进行Canny边缘检测,提取出有效的圆孔边缘,利用最小二乘法对孔径边缘进行直径测量。实验结果表明:该文算法与其他算法相比,在保证精确提取孔径边缘信息的基础上,对圆孔周围的强反射面进行了抑制,误差控制在0.05 mm左右,保证了测量精度。     

高功率激光驱动器光束自动准直目标定位算法

为满足高功率激光驱动器光束自动准直的高精度和实时性要求,提出了一种快速高精度的自动准直目标定位算法。首先利用变结构元广义数学形态学边缘检测算法在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用拉格朗日多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合以及几何形心拟合的方法实现图像中光斑目标中心的精确定位。该算法在神光Ⅱ升级装置的光路自动准直中得以验证,实验结果表明八路预放光路准直时间小于3 min,主放光路准直时间小于7 min,主放输出光束近场准直准确度优于0.2%,远场指向准确度优于0.2(RMS)。     

基于同心圆合成图像匹配的双目视觉标定

分析了双目视觉传感器的数学模型,提出了一种基于同心圆合成图像匹配的双目视觉传感器的标定方法。在测量范围内任意多次摆放同心圆靶标,由两台摄像机拍摄靶标图像。根据摄像机模型与已知同心圆在靶标坐标系上的位置关系,构造合成图像,将合成图像与观测图像进行相似度匹配,通过优化定位得到靶标上每个圆的圆心点图像坐标。利用左右图像对应的圆心图像坐标和双目视觉的约束关系,对双目视觉传感器参数进行非线性优化,并得到最优解。所提出的标定方法是在张正友方法的理论基础上,利用了图像的整体性进行的优化。实验结果表明,该方法提高了标定精度。     

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Facet模型的闪光图像边缘检测

针对闪光图像的特点,对经典边缘检测算子进行了分析,发现存在检测出的边缘粗和对噪声的干扰比较敏感的缺点,提出了一种基于Facet模型的爆轰实验图像边缘检测算法。该方法吸取了其它同类方法的优点,引进了正交基简化了运算,用离散正交多项式对图像每个像素的邻域作最佳曲面拟合,在此基础上使用整体梯度算子寻求二阶方向导数的零交叉点,最终提取边缘点。结果表明:该方法检测出的边缘细,并且光滑连续,对图像噪声干扰有较强的抑制能力,对于孤立的边缘能够给出较精确的定位。     

Further improvement of edge location accuracy of double fiber spherical coupling sensor using orthogonal Jacobi–Fourier moments

In order to further improve the edge location accuracy of double fiber spherical coupling sensor, an approach based on OJFMs is proposed. In this paper, OJFMs with high order spatial moment and simple calculation is built. Then, its edge location method and fast discrete algorithm is proposed. Finally, the proposed method is tested by locating the edge of standard pattern and the image acquired by double fiber spherical coupling sensor with lot of noise. Experiment results show that the location accuracy is up to 0.05 pixel and 0.08 pixel for standard lines and standard circle, respectively. The accuracy of double fiber spherical coupling sensor is 0.026 pixel in 2σ band and a actual accuracy of 36 nm is obtained by OJFMs after a moving average filter (N = 7).     

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。