一种基于分区均值的噪声图像优化检测算法

在对图像边缘检测算法原理分析的基础上,结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.验证表明,该算法对不同强度的高斯噪声图像具有很好的抑制作用,且对噪声图像检测效果优于经典图像边缘检测算法.     

Cannvy边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用,分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像。本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤,说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试,对该算法进行实验验证,利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,Canny算子检测出的边缘完整、连续且细锐。从实验结果中可以看出,这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用,对于利用计算机进行医学图像处理有着重要的现实意义。     

各向异性光流法的目标边缘检测

光流法是在图像序列中对二维物体的运动矢量估计,用经典的HS算法计算时,目标与背景对比度小或有噪声将导致较大的虚警概率。而运用各向异性高斯核,运用非极大抑制条件,可以较好的抑制噪声,同时也保留了目标边缘,进而提高了梯度偏导的准确度。较好地解决了微分光流法的不足,从而提高了计算精度。最终对序列图像中动目标的边缘检测进行了方法改进,Gabor函数的替换以及实验表明算法的有效性。     

基于加速度频域积分的振动位移测量系统

常规的振动位移监测设备存在价格昂贵、受传感器安装位置以及空间的限制等缺点，很难在工业领域里大规模地推广应用。由于加速度与位移之间存在着积分运算关系，且加速度信号比较容易测量，因此，课题组对加速度频域积分方法进行了研究，并利用LabVIEW虚拟仪器平台和MATLAB开发出一套简易且具有较高精度的振动位移测量系统。为了进一步验证当前系统的有效性，课题组以振动平台作为实验对象，将当前系统测量的位移与数字图像相关（digital image correlation，DIC）方法测量的位移进行了对比研究。实验结果表明所提出的振动位移测量系统具有较高的测量精度。     

应用改进Canny法检测工业零件含噪图像边缘

针对工业零件含噪图像边缘检测,根据Canny算法原理,提出了一些改进策略,形成了一种矩形透镜最大梯度模边缘检测算法。采用中值滤波完成图像平滑,有效抑制了图像噪声;采用5×5邻域一阶偏导有限差分计算图像的梯度幅值,提高了边缘定位的精度;采用最大类间方差法（OTSU）求解了最优区域分割阈值,实现了边缘的自动检测。以磁环和极片工业零件图像边缘检测为例进行了实验,结果表明,该算法具有较好的去噪和边缘检测效果。     

基于FPGA的平板式数粒机检测系统

针对目前国内药品检测数粒机大多是多通道数粒机,存在稳定性差、检测精度低等缺陷,课题组提出了基于FPGA的平板式数粒机检测系统。采用现场可编程门阵列（FPGA）作为控制系统的核心,对面阵图像传感器进行参数配置、图像数据采集,并对原始图像进行增强预处理。再由FPGA运用Canny算法获取图像采集单元的药粒目标轮廓信息,运用质心法获取质心位置坐标,采用检测线目标位置预测计数方法实现药品的高速在线检测计数。实验结果表明,基于FPGA的面阵图像传感器数粒机系统可以实现高速度、高精度的在线计数。     

基于机器视觉的齿轮尺寸在线测量系统

针对传统的零件尺寸测量系统效率低、精度差、价格昂贵且操作难度大的问题,课题组提出了一种基于机器视觉的齿轮尺寸非接触式在线测量系统。该系统采用一种新的直齿圆柱齿轮测量方案：首先对CCD相机采集的图像进行灰度处理与滤波去噪;然后进行阈值分割,采用Canny算子来获得单个像素的图像边缘;针对齿轮的边缘轮廓形状特征,应用霍夫变换、改进的最小二乘拟合和改进的中心画圆法等原理,建立了齿轮中心孔直径、齿根圆直径、齿顶圆直径和齿数等齿轮参数的测量算法。研究结果表明：使用2 560 dpi*1 920 dpi分辨率的CCD相机测量20 mm以下的直齿圆柱齿轮时,测量精度可达到10 μm,绝对误差小于1个像素0.020 9 mm,系统响应时间为2.8 s。该系统满足工业测量要求,解决了传统系统测量精度低、价格高的问题。     

计算机辅助照明光度分布的测量

介绍一种新的测量照明光度分布的方法，该方法采用图像传感器的接收被测表面的光学图像信号，并将其转换为电信号，经过计算机软硬件的机理，由图像数据求得光度值。文中对测量原理，系统构成，软件设计以及影响测量精度的因素进行了讨论，并提出了对实验系统的改进措施。     

基于光电传感器的目标轮廓提取及其识别

针对物体外形轮廓特征,给出一种基于主动式光电传感器的轮廓特征提取方法,该方法是通过物体经过传感器组视场时各传感器输出状态来获取特征信息;并结合稀疏表示理论,提出一种基于稀疏表示的目标轮廓识别算法,该算法是将测试样本投影到稀疏域,依据系数的稀疏性对测试样本进行分类。数值仿真与实验结果表明：采用光电传感器组获取的信息能够有效地描述物体;且通过本文算法对不同类型物体进行分类,具有良好的识别效果;对不同条件下获得的特征样本进行分类时,具有良好的鲁棒性。     

基于机器视觉的零件圆心距在线测量系统设计

为了实现精密零件尺寸在线检测的智能化与高精度，课题组设计了一种基于机器视觉的尺寸检测系统。该系统利用OpenCV实现算法设计，基于Canny边缘检测，结合Zernike矩实现亚像素边缘提取，利用最小二乘法实现圆心拟合。在QT平台上，基于OpenCV结合C++完成测量系统的界面开发。检测结果表明：该测量系统精度能达到0.01 mm，能够满足当前项目需求。该测量系统具有一定的工程实用性。     

B超图像边缘检测算法的研究与比较

边缘检测在B超图像处理中发挥着重要作用。本文介绍了五种边缘检测算法,选取了两幅不同特征的B超图像,胆囊B超图像和子宫B超图像,使用MATLAB编程工具,分别对这两副图像进行边缘检测,比较并分析各算法的检测效果。结果表明,Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子对于边缘清晰且与周围组织对比度明显的胆囊B超图像处理效果较好。使用复杂的Canny算法反而出现伪边缘,处理效果不好。而Canny算法对于对比度不明显的子宫B超图像处理效果要明显优于其他算子。     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

医学图像的边缘克隆

医学图像边缘检测在医学图像处理中起着非常重要的作用,基于克隆技术提出一种医学图像边缘克隆算法,首先分析克隆技术并进行数学建模,在此基础上,分析医学图像边缘克隆原理,提出激活因子猜想,通过激活因子,构造出权重因子函数。然后,利用复制理论,得到克隆函数。结合人类视觉特性,给出边缘克隆的阀值选取方法。最后给出仿真结果,并与Canny算子检测的边缘进行比较,证明算法具有更好的边缘识别性能。     

多站无源跟踪系统容错算法

针对多个雷达侦察站组成的无源跟踪系统,在用时间差法对目标进行跟踪时,各站点之间通信或信号测量被干扰,造成系统无法工作。该文提出基于单站多站、时差和角度测量组合的容错跟踪算法。该算法假定系统被干扰工作时使用基于时差测量的跟踪方法,而多站角度和单站角度跟踪方法作为备用,通过对每个周期目标状态变量的检测,判定是否需要切换为备用跟踪方法。该算法使跟踪系统有更强的适应性,而精度并没有下降。仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种基于模糊增强的Canny边缘检测方法

边缘检测是图像处理领域中的基本课题之一,广泛应用于图像分割和模式识别等领域.本文提出的基于模糊增强的Canny边缘检测方法是在模糊增强的基础上,用模糊增强代替原来Canny算法中的高斯滤噪,用最大类间方差法代替原来Canny算法中双阈值的设定和边缘连接.本文方法集中了以上几种算法的优点,从而获得了综合性能最优的边缘检测效果.利用本文介绍的方法作边缘检测,边界清晰,完整,所得图像在抗噪性能和保持信息完整性方面二者得以兼顾.通过调整参数可以满足不同光学效果的图片和不同处理目的的需要.     

平面线圈型直线时栅参数优化方法

提出一种采用非线性规划遗传算法对平面线圈型直线时栅位移传感器结构参数进行优化的方法,以解决传感器感应电动势谐波成分较多、用枚举法优化传感器参数费时且效果有限等问题。通过建立基于非线性规划遗传算法的数学模型对传感器参数进行优化,根据优化结果建立传感器的物理模型进行仿真,设计传感器进行实验,与枚举法的优化结果进行比较。结果表明:优化效率提高了65%,感应信号谐波畸变率降低了10倍,在240 mm的量程内传感器测量精度从±1μm提高到了±0.8μm。说明利用该方法对传感器结构参数进行优化是可行的,根据优化结果设计的传感器从结构上抑制了原始误差,实现了高精度测量。     

基于虚拟网格技术的自适应车辆跟踪算法的研究

为了解决车辆跟踪速度、精度、非线性等问题,引入简化跟踪目标图像信息的虚拟网格技术,结合改进的Kalman预测理论,构建自适应车辆跟踪算法,利用该算法完成对移动目标车辆进行实时检测跟踪。测试结果验证了算法提高视频图像中移动目标跟踪速度,且以较高的精确性对单个、多个移动目标进行检测跟踪。     

适于精细图像的边缘提取方法研究

为了能对获取的精细图像进行自动识别，需要对其图像边缘进行检测提取．而边缘检测提取的模糊方法可克服经典方法的不足，比较适合精细图像边缘的检测和提取；特别是改进的模糊算法，检测速度快、精度高．     

遥感图像中的军用机场识别算法研究

提出了一种针对遥感图像的军用机场快速识别方法.首先,对图像进行适当的增强处理,并在此基础上使用Hough变换提取出机场的线状几何特征.然后,利用跑道边缘的平行直线特征和跑道边缘与可能机场区域的重叠关系识别出军用机场.本文用真实的遥感图像测试了这种新算法,实验结果表明该方法能够提供准确的识别结果.     

基于数码相机图像的三维重构

针对传统三维坐标测量方法的局限性，提出了利用数码相机对物体进行三维重构，达到对物体进行非接触测量的目的．采用标准图像法对数码相机内部和外部参数分别标定，与传统的相机标定相比，简化了求解的复杂性．基于同一物体的两幅图像，给出了其三维重建理论和算法．并举例说明了三维重构的具体实现步骤和方法．