共查询到20条相似文献，搜索用时 218 毫秒
1.
2.
手机锂电池保护板在生产过程中需要利用视觉检测镍片角度偏差、折叠等各类缺陷,但由于镍片尺寸小且这些缺陷在灯光下会产生不同程度的反光,导致获得的镍片图像边缘不清晰。为此,本研究提出了一种基于Canny算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法。首先对原始图像分割出感兴趣区域并进行灰度处理,再利用Canny算子提取其像素级边缘,最后用双线性插值法提取其亚像素级边缘。为验证该算法的有效性,将其与工程中常用的Sobel 边缘提取算法进行实验对比,计算边缘内部包含面积的像素数量、等级及边缘提取的时间,判断两类算法在精度和效率上的优劣。实验结果表明,基于Canny 算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法能精准提取镍片的亚像素边缘,提取的像素精度达到了0.1 pixel,平均边缘提取时间为0.835 s,比Sobel 节省了20.57%的时间,能够满足工业生产的精度需求与效率要求。 相似文献
3.
随着图像处理精度的要求不断提高,传统的像素级图像边缘检测算法难以满足要求。因此,需要采用精度更高的亚像素级边缘检测算法。为了提高锯齿测量精度,采用一种基于亚像素精度锯齿轮廓提取算法,并且结合最小二乘法直线拟合算法拟合锯齿边界,选用MicrosoftVisualStudio2008编程环境,采用Ｃ++语言编程实现锯片的锯齿角度测量。实验结果表明,该测量方法得到的锯齿角度具有较高测量精度。 相似文献
4.
5.
改进的邻域均值滤波去噪算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。 相似文献
6.
针对局部灰度特征方法在高噪声图像中定位精度低的问题,提出改进局部灰度特征方法并用于工件亚像素边缘检测。首先,使用改进的Canny算子代替基于一阶导数的梯度算子,以便更精确地提取粗边缘;然后在采集到的像素窗口两侧建立子图像,代替单个窗口特征以修改边缘上下两侧强度值,再将新构造的子图像中间列像素进行加权,加速图像迭代复原速度;最后,通过所有新生成的子图像局部灰度特征重新计算亚像素位置,进一步提高检测精度。实验结果表明,在无外加噪声和加入1.00%、5.00%的噪声标准偏差图像中,RMS误差明显降低,亚像素坐标数与定位精度明显提高。 相似文献
7.
利用编码元和非编码元,根据标记点的尺寸、形状及灰度变化等特征提取目标,然后利用非编码元与编码元的不同形状与灰度特征,提出一种改进的编码元自动身份识别方法,同时实现非编码元与编码元的分类;并利用质心定位方法抽取标记点中心位置,抽取的中心具有亚像素级.在利用编码元的身份信息实现同名编码元匹配的基础上,由相似性和相容性确定非编码元的初始匹配,通过3个准则从非编码元的初始匹配中剔除误匹配,最终得到同名非编码元的匹配结果.经实验验证,该算法速度快、匹配率高、鲁棒性好. 相似文献
8.
传统模糊C均值算法没有充分利用像素周围的空间信息,所以算法抗噪效果不理想,且该算法仅利用像素隶属度信息,分割规则过于单一。因此,提出一种基于包含度及空间信息的聚类算法以提高图像分割抗噪性和准确性。首先将包含度信息加入到目标函数中,以弥补隶属度单一化的不足;其次将像素周围的邻域信息作为空间信息加入到目标函数中,使用信息熵与交叉熵调节像素信息和空间信息之间的权重;最后使用梯度下降法优化该目标函数以便对图像进行正确分割。以4组卫星图像为例进行分割,并分别与FCM算法、PCM算法、AFCM_S1算法进行对比。实验结果表明,基于包含度和空间信息的聚类算法对噪声点具有较好的处理效果,可提升分割精度和负率度。 相似文献
9.
《绵阳师范学院学报》2019,(11)
为进一步提升图像特征点定位准确性,提高图像特征匹配的精度与算法效率,并保持良好的旋转与尺度不变性,文章提出了一种基于SIFT特征点和K-means聚类的图像匹配优化算法,在SIFT特征点基础上,利用亚像素插值和辐射聚类模型对传统算法进行优化,提取更精确的特征点,进一步根据辐射模型中距聚类中心距离比率,计算对象点与聚类中心的相似性,避免了特异点对聚类中心计算产生的突变影响,提高了聚类计算的正确性及特征点正确率.实验证明,在保证旋转不变性与尺度不变性的前提下,本算法实现了在同等距离比率下较原算法的图像匹配精度有较明显提高. 相似文献
10.
基于链码匹配技术的断层间复杂轮廓线三角曲面重建方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用链码理论对已获取的层间轮廓线进行编码，将二维的轮廓曲线转化为包含轮廓形状信息的一维链码；以包含轮廓形状相似信息的“链间距离”为目标函数，采用链码匹配技术完成相邻层轮廓特征点的匹配，将复杂轮廓线分割为若干简单的曲线段，重构的曲面由这些分片构造的三角片曲面拼接而成、实验表明该算法能够找出复杂轮廓线上恰当的对应特征点，从而构造出较真实的曲面。 相似文献
11.
12.
针对PCB板缺陷检测中用传统SURF算法进行图像匹配精度不高的问题,提出一种生产工序中运动平台机械误差先验信息与SURF特征提取相结合的MSURF配准算法。通过提取计算SURF特征点,求出对应特征点对的距离;在PCB运动平台机械误差分析的基础上,依据先验阈值边界条件筛除异常匹配特征点对;求出两幅图像满足最小二乘拟合准则的映射关系,并将其用于图像配准。在机械运动误差0.05~0.10 mm范围内对42 mm×42 mm的PCB图像配准实验,结果表明:提出的图像配准方法速度快、精度高,适用于产线PCB缺陷检测。 相似文献
13.
为了减轻医务人员劳动强度,同时为患者提供有效的辅助诊断信息,将自动识别追踪技术应用于医用内窥镜中,以辅助外科医生诊断与治疗,并为后续持镜机器人及手术机器人研发打下基础。对比模板匹配和边缘检测匹配两种算法之后,发现模板匹配方法容易受到光照影响,将两者综合后的算法对光照和像素迁移有很强的抗干扰能力,适合于医用内窥镜光照条件不足的应用环境。此外,引入的CamShift 算法以颜色特征作为第二匹配依据,可应对边缘不明显的情况。实验中分别对手术器械和胆囊进行模拟识别跟踪,实验结果表明,在该运动目标检测跟踪算法下,视频画面的帧速率稳定在30fps,不会出现卡顿情况,识别准确率达到了95%,并且在追踪过程中不会丢失目标。该算法原理简单、机理清晰,在实时性、鲁棒性等方面均可满足临床需求。 相似文献
14.
为解决传统接触式螺纹测量方法费时且程序冗长的缺陷,提出一种基于机器视觉技术的螺纹缺陷检测算法。对捕获的螺纹图像进行中值滤波、迭代法二值化与Canny边缘提取处理|通过分析螺栓图像中螺纹缺陷断口位置灰度值的变化,提出一种基于DOG模型的螺纹自动检测方法。为验证该算法性能,用基于形状的模板匹配算法作为对照进行实验。结果表明,局部投影统计算法能有效提取螺纹缺陷图像的缺陷信息,螺纹缺陷图像识别率在95%以上。该方法可快速有效地降低噪声,准确迅速地定位缺陷点,提高生产线螺栓可替换性。 相似文献
15.
The implementation and optimization of the traditional contour generation algorithms are always proposed for the common processor.
When processing high resolution images, the performance often exists low efficiency. A new graphics processing unit (GPU)-based
algorithm is proposed to get the clear and integrated contour of leaves. Firstly we implement the classic Sobel operator of
edge detection in GPU. Then a simple and effective method is designed to remove the fake edge and a heuristic algorithm is
used to repair the broken edge. It is proved by the experiments that the results of our algorithm are natural and realistic
in terms of morphology and can be good materials for the virtual plant. 相似文献
16.
目标植株图像压缩重构对于图像的高效传输及存储意义重大,同时为后期植株生长状态检测及病虫害识别奠定了基础。传统图像压缩感知方法大多是针对信号在某个特征空间的稀疏性进行的,并没有考虑信号的局部特征与结构化特性,存在重构效率不高、重构精度较低等问题。针对以上情况,提出一种基于非凸低秩优化的压缩感知植株图像重构算法。首先通过KinectV2.0采集植株图像深度数据并进行预处理,结合K-means与Mean-shift聚类算法提取目标植株有效区域,再考虑图像的非局部自相似性,采用加权[lp]范数最小化算法（WSNM）求解低秩优化问题,较好地保留了图像结构细节,最后采用Dog-leg最小二乘算法取代最快下降法进行迭代优化。试验结果证明,该算法在不同采样率下的植株图像重构质量优于其它同类算法,尤其在低采样率下重构效果更为突出。 相似文献
17.
高精度在线计算轮廓误差可有效降低数控加工中的控制轮廓误差。因此,提出一种基于三点弧线理论的方法,在补偿轮廓误差之前对轮廓误差进行精确计算。首先根据插值参考位点与加工过程中的实际位置,计算距离实际位置最近的参考位点;然后根据最近参考位置及其相邻两点形成的近似外接圆弧,计算实际位置到该圆弧的距离,即求得刀尖位点轮廓误差,采用同样方法计算刀具方向轮廓误差。实验结果表明,该算法比原有算法刀尖位点轮廓误差均值减小了 0.056um,刀具方向均值比原有算法减少 7.166um。基于三点弧线理论的算法仅需考虑实际位置与距离实际位置最近的参考位点坐标,可精确计算较大的曲率处,且无需考虑传统计算方法中刀具干涉问题,简化计算过程的同时还可保证计算精度。 相似文献
18.
针对人工测量木材径级效率低、存在主观误差等问题,基于机器视觉技术开发了一个木材径级自动测量系统。利用Opencv设计算法流程,采用背景减法、均值滤波、固定阈值分割得到木材径向截面轮廓的二值图像,再利用边缘检测和椭圆拟合算法拟合轮廓的椭圆,将椭圆短轴像素点数转换为木材直径。利用C#编写人机交互界面显示木材直径的测量结果并将分类结果传输给下位机。经过实验验证,该系统的软件算法流程能够准确测量木材直径,得到的测量绝对误差在0.8 cm以内,单根测量平均时间为0.895 s,有效提高了木材径级测量的效率,为实现木材径级的自动化分拣提供支撑。 相似文献
19.
运用松弛匹配方法的基本思想,给出了用汉字轮廓点的差分作为轮廓跟踪及折断点选择的算法,提高了轮廓折线化速度;分类按汉字四周的外轮廓线分三级进行匹配,提出了动态有序弹性匹配方法,使全域松弛匹配得以在局部区域进行,从而有效地提高了匹配速度;在进行第一级初分类时,采用多个模块,有效地提高了按偏旁位置分布进行分类的正确率;最后利用内轮廓折射与字典逐字匹配,达到对离线手写印刷体汉字识别的目的。 相似文献
20.
Accuracy and fastness of iris localization are very important in automatic iris recognition. A new fast iris localization algorithm based on improved generalized symmetry transform (GST) was proposed by utilizing iris symmetry. GST was improved in three aspects: 1 ) A new distance weight function is defined. The new weight function, which is effective in iris localization, utilized the characteristic of irises that the iris is a circular object and it has one inner boundary and one outer boundary. 2) Each calculation of the symmetry measurement of a pair of symmetry points was performed by taking one point of a pair as the starting point of the transformation. This is the most important reason for fast iris localization, due to which, repetitious computation was largely excluded. 3) A new phase weight function was proposed to adjust GST to locate circle target much better because the inner part of iris is darker than the outer part. The edge map of iris image was acquired and GST was only implemented on the edge point, which decreased computation without loss of accuracy. The modification of distance weight function and phase weight function leads to the accuracy of localization, and other ideass peed up the localization. Experiments show that the average speed of new algorithm is about 7.0-8.5 times as high as traditional ones including integro-differential operator and Hough transform method. 相似文献