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51.
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. 相似文献
52.
53.
选用新型结构粘接材料中低温固化环氧结构胶膜J-351和改性丙烯酸酯液体胶胶黏剂SY-50s,表征胶黏剂对有机玻璃的粘接性能以及应力-溶剂银纹性能,并研究胶黏剂对有机玻璃力学性能的影响。结果表明:两种胶黏剂对有机玻璃具有良好的粘接性能,J-351抗应力溶剂银纹性能优于SY-50s;有机玻璃表面施胶后力学性能下降,与定向有机玻璃相比,浇注有机玻璃力学性能下降更为明显。通过对拉伸试样断口形貌分析发现,拉伸试样带有胶黏剂的一侧首先发生破坏。因SY-50s与有机玻璃界面结合紧密,导致带有SY-50s胶黏剂的有机玻璃力学性能下降程度较大;而J-351环氧胶膜与有机玻璃界面清晰,对有机玻璃力学性能影响相对较小。因胶黏剂对有机玻璃性能的影响,导致采用SY-50s胶黏剂粘接的试样边缘连接强度低于J-351胶黏剂粘接的试样,新型结构粘接材料J-351环氧胶膜在有机玻璃粘接中应用性能良好。 相似文献
54.
55.
基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位. 相似文献
56.
昆虫翅膀图像特征的亚像素级提取方法 总被引:7,自引:0,他引:7
昆虫翅脉、翅脉交点及翅膀边缘是昆虫翅膀运动变形三维重构的主要依据.通过分析这三种特征的图像特点,对于翅脉中心,采用Hessian矩阵求出灰度极值点方向,并用二次曲线拟合该方向的灰度变化,通过确定该曲线极值点位置来提取亚象素翅脉中心;然后通过求灰度图像的梯度,在其梯度变化方向求极值点的方法提取翅膀边缘特征;此外根据翅脉方向变化的连续性提出了邻域角度约束方法确定翅脉交叉点,从而最终提取到亚像素级的翅膀边缘、翅脉及交叉点等特征.实际应用证明该方法是较为有效的. 相似文献
57.
为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题,本文提出一种新的图像特征——相对最值点,并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络,并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点,进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差,最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明,本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比,检测直线的精度更高,检测速度更快。 相似文献
58.
本文讨论条件均值对正态-正态结构可靠性、幂律过程可靠性测度的Bayes可信限的应用。 相似文献
59.
多重分形谱在材料分析中的应用研究 总被引:13,自引:0,他引:13
基于多重分形谱的物理意义,通过图像分析与处理技术,利用Delphi语言设计了图像结构的多重分形谱的计算程序。通过程序中图像黑白二值化转化阈值的设定,实现了从材料组织结构形貌图像上提取其相应的概率测度和标度指数的功能,并计算了它们的多重分形谱。分析表明:在对材料的组织结构进行研究的问题中,多重分形谱是一种有意义的表征参数,能够从多分形角度对材料的组织结构开展定量化的分析与解释。 相似文献
60.
基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。 相似文献