基于Canny的改进图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题，提出了一种基于Canny的算法架构，结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering，AMF）、大津法(Otsu）以及最大熵法(Maximum Entropy Method，MEM）的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪，从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法，获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测，边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明，本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。     

飞机发动机损伤图像的分割处理

在形态学边缘检测算子的基础上,综合应用了形态学中的腐蚀和膨胀,提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法,得到修正的边缘检测算子,减轻了图像边缘检测的模糊性,并有效降低了噪声对边缘检测的影响。通过实验得到噪声存在条件下较为理想的图像,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

一种基于模糊熵的自适应多层模糊增强算法

针对传统多级模糊增强算法中边缘附近灰度值的选取缺乏理论依据,增强变换可能导致灰度集中的现象,提出一种基于模糊熵的自适应多层次增强算法,该方法通过图像模糊熵估计边缘附近灰度,定义新的隶属度函数和增强算子,实现了图像的自适应增强.     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.     

一种改进的形态学边缘提取算法

首次提出了这种新的形态学边缘检测算法.该方法通过用边缘检测算子检测边缘并判定其方向,根据判定的结果,对边缘处用于边缘提取的腐蚀膨胀结构元素增强,达到增强形态学边缘检测效果.相对于其他边缘提取算法,所提出的算法更准确地判定了边缘及其方向,很好地保持了边缘细节.     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。     

基于数据融合的边缘检测新方法研究

基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但其得到的往往是断续的,不完整的边缘信息,不能反映全部的边缘特性.分别利用改进的数学形态学的方法和拉普拉斯算法对图像进行边缘检测,然后将两种方法处理后的图像进行数据融合,实验结果表明,该方法得到的图像边界细腻完整,具有较好的抗噪性.     

旋转机械状态参数图形识别的免疫-模糊形态学方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度.      

一种基于边缘检测的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。依据虹膜图像特点,提出了一种基于边缘检测的虹膜定位算法:首先利用Sobel算子提取虹膜图像的边缘;然后在边缘图中利用扫描线和直线拟合法粗定虹膜中心及半径;最后在原图边缘附近利用改进的Daugman算子进行虹膜精确定位。与传统的虹膜定位方法相比,该算法快速有效,提高了虹膜定位的速度和精度。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法

在噪声图像中如何有效地提取边缘是图像分析中的难点,至今还没有得到圆满解决。本文在修正的广义形态边缘检测算子的基础上,提出了基于多方向多尺度的强噪声图像边缘检测算法。该算法既能检测出具有方向性的边缘,还能有效抑制无方向性的噪声。为验证算法的有效性,针对强噪声图像进行了边缘获取实验,实验结果证明,该算法对获取强噪声的图像边缘是非常有效的。     

面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械状态参数图形识别方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

基于机器视觉的半导体表面缺陷检测研究

半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究,改进并优化半导体质量缺陷检测系统,通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘,确定被检管体的位姿,缩小检测范围,使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性,最后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后,结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。目前此系统已在工厂正式使用。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。     

红外成像导引系统跟踪算法研究

实时目标跟踪是当前红外成像导引头图像处理中的关键技术,但是在目标跟踪的末端,匹配点漂移和滑动将直接影响目标跟踪精度,甚至使导弹丢失目标。本文深入分析了跟踪点滑动的原因,提出了基于特征点邻域的边缘模板匹配目标跟踪算法。该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,然后利用边缘检测算法获得边缘点集,最后使用改进的Hausdorff距离测度进行边缘点集的匹配,从而实现实时目标跟踪。仿真实验测试证明,该方法能够很好地解决跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,跟踪稳定。     

一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。