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。     

图像跟踪中的边缘检测技术

为提高电视图像跟踪系统的图像检测精度,实现对目标的稳定跟踪,研究一种有效、实时的图像检测方法非常必要。本文介绍了边缘检测技术的基本原理,描述了几种边缘检测方法,如传统的基于经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与Marr Hildreth边缘检测算子、多灰度图像边缘聚焦法、Canny边缘检测算子、基于梯度信息的自适应平滑滤波和基于小波的边缘检测算子等。给出了边缘检测技术在实际图像跟踪中的应用实例,指出实际的电视图像跟踪系统可以根据不同的图像类型,考虑安全性、稳定性、精度噪声等因素,选择最优的边缘检测方法。     

基于改进的Canny算子实时视频边缘检测系统在FPGA上的设计与实现

为了提高图像边缘检测的性能,缩短处理时间,提出了一种基于FPGA的实时视频边缘检测系统。该系统以EP2C8Q208C8为实验硬件平台,首先采用摄像头OV7670获取模拟视频数据,双端口SDRAM实现对图像数据的缓存,利用FPGA并行处理的特点,采用Verilog HDL硬件描述语言实现改进的Canny边缘检测算法,最终实现在VGA显示屏上显示图像边缘的效果。实验结果表明,较传统的边缘检测算法,该系统边缘检测定位精度高,对噪声的抗干扰能力强,能够准确快速的输出图像边缘信息。     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

基于脉冲耦合神经网络和图像熵的各向异性扩散模型研究

在图像去噪过程中, 大部分基于偏微分方程的各向异性扩散模型均使用梯度信息检测边缘, 当边缘部分被噪声严重污染时, 这些方法不能有效检测出这些边缘, 因而无法保留边缘特征. 为了较完整的保留图像的区域信息, 用脉冲耦合神经网络(PCNN)能使具有相似输入的神经元同时产生脉冲的性质对噪声图像做处理, 得到图像熵序列, 并将图像熵序列作为边缘检测算子引入到扩散方程中, 不仅能克服仅用梯度作为边缘检测算子易受噪声影响的弊端, 而且能较完整地保留图像的区域信息. 然后, 用最小交叉熵准则搜索使去噪前后图像信息量差异最小的阈值, 设计最佳阈值控制扩散强度, 建立基于脉冲耦合神经网络与图像熵改进的各向异性扩散模型(PCNN-IEAD). 分析与仿真结果表明, 该模型与经典模型相比, 保留了更多的图像信息, 能够兼顾去除图像的噪声和保护图像的边缘纹理等细节信息, 较完整的保留了图像的区域信息, 性能指标同样也证实了新模型的优越性. 另外, 该模型的运行时间较经典模型的短, 因此, 该模型是一个理想的模型.     

图像检测螺纹的系统设计

基于视觉的图像处理技术逐渐成熟,将图像处理应用在工件检测中也被广泛认同;利用图像检测螺纹的技术和装置也不断被改进和完善。针对螺纹图像检测中连续性较低、精度不高的问题,设计了一种连续自动螺纹检测系统。在圆盘上均匀分配四个工位,由电机和分割器带动,实现螺纹检测过程的放置提取、工件判断、表面除杂以及图像采集四个过程;高精度工业相机获取的螺纹图像,应用Labview中Vision assistant模块,实现图像的几何畸变矫正、边缘检测、目标分割、图像标定、参数计算和检测。经过实验证明,该系统实现了螺纹检测的自动化,并且提高了螺纹检测的精度。     

模糊和遗传算法在路况检测中的应用研究

文章研究了一种适合于路面病害识别的图像边缘检测算法。针对目前模糊边缘检测算法在路况图像检测中存在低灰度图像信息丢失和检测速度较慢等问题,提出了一种基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测算法。该方法使得模糊处理后丢失的低灰度信息得以恢复,提高了算法的效率,增强了算法的适应性。实验表明,较传统的模糊边缘检测算法,该算法能有效检测出图像中的低灰度信息,检测效果良好,而且运算速度快。     

图像处理技术用于计算液滴体积

液体的液滴体积大小包含了该液体的许多物理、化学特性,提出用图像处理技术测量液滴体积的方法。通过CCD摄像机实时采集液滴生长过程中的轮廓变化情况,通过图像处理系统存储图像并运用Sobel或Laplacian检测算子进行边缘提取,最后根据液滴的轮廓边缘积分计算出液滴的体积。给出了液滴生成过程的CCD图像记录和液滴体积变化曲线。     

基于机器视觉的发动机喷嘴检测系统的设计

以检测发动机喷嘴上几何尺寸为目的,设计了以TMS320DM642DSP为处理器,利用机器视觉技术进行检测的系统;通过CCD摄像机采集被测喷嘴的数字图像,在DSP中进行图像去噪、边缘检测、图像识别等图像处理过程,识别出被测尺寸并计算出值;阐述了该系统的工作原理和图像处理的算法,流程及实验结果。     

角膜地形图仪中实时图像检测EI北大核心CSCD

为实现角膜地形图仪中实时图像检测,找到一种图像清晰度评价函数对实时角膜图像进行快速、稳定、精确的判别至关重要。基于角膜地形图仪中光学成像系统,分析系统离焦对图像清晰度的影响,并提出一种关于图像清晰度的评价方法。该方法选择拉普拉斯函数作为全局图像粗调的评判参数,通过霍夫圆变换及亚像素边缘检测来确定图像的中心点,并采用Sobel算子与Canny算子相结合的边缘检测方法根据中心点找出最清晰边缘,从而实时获得最清晰的角膜图像。实验表明,该方法具有很好的稳定性和抗噪性,能够准确、有效地评价角膜图像的清晰度,可用于角膜地形图仪中实时图像的精准检测。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系。为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果。实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究。使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率。为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法。该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测。实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

Research on target photoelectricity track method and improved image processing arithmetic in dynamic targets detection system

To solve the problem that the complexity background affects the dynamic target detection performance, which causes detection performance instability in dynamic target track system, this paper is to study target photoelectricity track method based on revolving image sensor, analyze dynamic targets track principle and track geometry relation on optical image track instrument, put forward the improved Mean Shift target track arithmetic and the improved difference image processing arithmetic to eliminate the background effect; research the positive and negative difference image processing algorithm and image target region extraction, analyze the flow of image processing arithmetic and derivate their calculation method by gathering target image in track detection system. Through experimentation gathering and processing target sequence image, the results show the target track method and processing arithmetic are accurate and feasible.     

像增强器视场缺陷检测方法研究

在数字式像增强器性能综合检测系统的基础上，研究了像增强器视场缺陷的检测方法。通过数字视频摄像机采集缺陷图像，利用数字图像处理方法确定缺陷性质，缺陷处理算法基于图像灰度特征而不是边缘特征提取。该方法适用于对检测对象有具体量化和定位要求，而不是简单的只有数量和形状特征要求的场合。实验表明，该检测方法能够较准确地检测像增强器的缺陷。     

具有数字图像处理功能的运动分析系统

本文描述了一种基于高速摄影的运动分析系统，它是由光学投影系统、ＣＣＤ摄像头、图像卡和微机构成的新型摄影图像分析系统，利用微机终端显示器作为坐标测量器，对胶片的测量分辨率达０．０１ｍｍ。系统能对图像进行坐标采集和运动分析外，还具有丰富的数字图像处理功能，可对原输入图像实行反转、对比增强、平滑滤波、边缘检测等处理。系统软件还对输片机构实行计算机控制。文中给出了数字图像处理结果实例。     

基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现

物联网络的建立促使人工智能领域取得飞跃性进展。传统图像检测方法利用小波能算法进行背景与边缘噪声划分方式进行图像检测,存在低分辨率图像检测精度低、检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。物联网人工智能发展迅速的环境下,提出基于物联网的人工智能图像检测系统设计。采用智能人工像素点特征采集技术(IAPCCT),对图像进行逐点特征提取,运用物联网丰富数据量资源与处理运算能力对采集图像像素点进行特征分析回馈,回馈信号经人工智能信号图像合成模块(AISIS),对信号做图像转换处理并输出分析结果完成图像检测。通过仿真实验测试证明,基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确度高、运行稳定、处理高效等优点。     

实时图像记录与处理系统

针对图像记录与处理的实时性问题,设计并实现了实时图像记录与处理系统,同时实现了对高速图像采集、海量数据存储和实时图像处理功能。介绍了系统的硬件组成和图像实时记录、处理的软件设计,在实时图像处理中将最小二乘法应用于角点检测,实验结果表明该方法检测精度能达到亚像素级,而且对噪声不敏感,检测稳定性好。     

图像边缘检测方法研究综述

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。