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针对钣金类零件边缘的快速精确检测需求,设计并开发了一套基于双目视觉的钣金件边缘检测原型系统(SMEIS)。手持式测量装置围绕表面贴有圆形标记点的被测钣金件边缘连续移动,同时测量装置中的线激光发射器向钣金件边缘投射激光条纹,双目相机实时获取同步图像并传输至计算机;系统软件通过并行处理模式实时对输入图像中的激光条纹中心点进行增量式三维重建,实现对钣金类零件边缘的高效检测。阐述了系统的工作流程和软、硬件结构,并对其中的硬件结构布局、激光条纹中心点实时提取以及三维测点实时拼接等关键技术作了详细讨论。对实际钣金零件边缘的现场检测试验结果表明,SMEIS系统的检测速度大于30fps,且获得的点云数据质量良好。对1mm厚度的平面侧壁检测试验表明,SMEIS系统的平均检测误差约为0.04mm,标准差约为0.03mm。 相似文献
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图像边缘提取的启发式搜索算法 总被引:1,自引:0,他引:1
常规的图像边缘提取方法容易受到噪声的影响,导致了大量不连续边缘的产生。本文试验了一种基于边缘分段自增强的启发式搜索(EdgeDetectionalgorithmbasedonHeuristicSearchED-HS)算法,该算法通过对边缘检测后图像的遍历搜索获得各种可能的边缘轨迹,然后对每条搜索轨迹进行分段自增强,最后根据增强程度的积累决定图像边缘。文中阐述和分析了算法的机理,并以加入了高斯噪声的“Lena图像”作为样本进行了计算验证。结果初步证明了该算法能够在较高的噪声条件下有效的提取到连续、清晰的边缘。 相似文献
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基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。 相似文献
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基于小波分解的图象边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合多尺度信息,采用小波分解对医学影像进行边缘检测,通过试验与其他方法进行分析与比较.证明此方法在医学图像边缘检测中是切实可行的。 相似文献
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提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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提出一种先利用图像边缘信息缩小检索范围。再利用图像颜色信息进行目标定位的图像检索算法。首先。提取图像边缘信息。利用图像位错率进行边缘信息比较,位错率越小图像边缘信息越接近;然后,利用主色调确定图像的目标块,进行目标子块间的比较。算法忽略图像中不重要的背景因素,有效利用重要的目标因素。从而提高了检索效率。仿真实验证明该算法比单一使用边缘检测、颜色目标定位具有更好的检索性能。 相似文献
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边缘特征常被视作无人机视觉系统中的重要信息(比如在视觉导航时需用边缘特征识别障碍物),在实践中会遇到边缘图像数据量大的情况。针对边缘图像高效压缩问题,提出了边缘图像自适应编码方法。首先以边缘打包法的压缩比和边缘点所占比例为特征,建立Logistic回归模型,然后利用图像数据库对该模型进行离线训练获取模型参数,最后利用Logistic回归模型建立分类器,自适应地在边缘打包法和链码编码法中选择压缩比最高的方法对边缘图像进行压缩。对VOC2012图像数据库的测试结果表明,与常用压缩方法相比,提出的算法能提高压缩比5%左右,有效减少了数据量。 相似文献
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提出了基于区域能量的自适应多尺度边缘检测方法,研究了局部区域内不同边缘方向两侧能量的分布情况;在此基础上提出了一种基于区域能量阈值差与区域面积比值的自适应多尺度方法,最后给出了仿真实验以及与传统方法的对比。结果表明,新方法能进行有效边缘检测并能更好地去除噪声。 相似文献
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不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于边缘和方向相关性的图像融合算法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,对高低频子带系数分别采取不同的融合方法;根据高频分量不同的小波方向特性,采用基于方向相关系数的融合规则,而对低频分量采用能量和边缘特征相结合的融合方法;通过小波重构得到融合图像。实验结果表明,融合图像的视觉效果较好,客观评价指标均有提高。 相似文献