焊接激光致熔池亚像素边缘提取方法研究

由于热变形等因素的影响,薄板激光焊接中焊缝会偏离预设轨迹,造成焊接激光束与焊缝偏离,使焊接质量下降.因此,焊接过程中要检测激光致熔池中心与焊缝偏差,并根据偏差量调整焊接位置.熔池中心由熔池边缘拟合求得,为精确获取熔池中心需要计算熔池的亚像素边缘.熔池亚像素边缘由以下步骤得到:(1)根据黑白CCD相机拍摄的图像中熔池灰度值大的特点,可初步确定熔池的中心;(2)以初步确定熔池中心为起点,在利用形态学方法得到熔池图像中搜索得到熔池像素级边缘;(3)在熔池图像中,提取以像素级边缘点为中心的一定区域像素灰度值,根据灰度值变化拟合曲线得到亚像素边缘.试验表明,所提出的方法能精确提取熔池亚像素边缘.     

基于平均明暗熵差的人脸增强算法

针对人类视觉对图像亮度的响应特征,提出了一种使用粒子群优化方法对图像灰度的非线性转换函数参数进行优化,用以使图像的平均明暗信息熵之差的绝对值最小,从而使图像的明暗灰度分布更加均匀的人脸增强算法.实验结果表明,该方法在增强图像的基础上能有效地提高图像在高灰度区域的视觉效果,对图像在高灰度区对比度有所损失的现象进行弥补,同时也能有效地提高整幅图像的视觉层次.     

基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法

地铁隧道表面光照不均匀、对比度低、噪声干扰严重,采集到的裂缝图片较灰暗且含有大量混合噪声,因而单一的滤波方法不能达到很好的去噪效果。针对该问题,提出一种基于快速中值的自适应均值滤波算法来实现隧道裂缝图像滤波。该算法先对图像进行反转以增强裂缝与背景的对比度,通过快速中值法计算滤波窗口的中值,自适应地选取合适的阈值来对滤波系数加以优化,并将窗口各像素点的灰度值进行加权运算,其结果作为窗口中心点灰度值,并输出。通过与传统中值、均值滤波算法比较,提出的新算法不仅降低了图像噪声,而且有效地保护了裂缝边缘,降低后续对裂缝特征量提取及分割识别的难度。     

基于改进Retinex的钢轨表面缺陷图像增强方法

机器视觉检测系统获取的钢轨图像因其光照不均、对比度低而导致缺陷特征难以识别.对此,提出了一种基于改进Retinex的钢轨图像增强方法.首先,将钢轨图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间并单独提取亮度分量;然后,以双边滤波代替传统Retinex方法中的高斯卷积进行照射分量估计,同时提取反射分量;最后,通过对反射分量的局部非线性增强以及HSI逆变换,实现钢轨图像增强.实验结果表明:本文方法在提高缺陷与背景对比度的同时能有效减弱光照不均的干扰,钢轨图像增强后的信息熵和对比度指标均优于传统方法.     

焊接激光束致熔池中心计算方法研究

根据激光焊接过程中焊缝位置形成熔池温度高、辐射光线强的特点,利用带通滤光片滤除熔池辐射光线及飞溅物辐射光线后拍摄的焊缝图像,对焊接过程中激光致熔池的提取方法进行了研究.首先根据熔池图像的灰度值初步确定熔池中心,由该中心向设定方向搜索得到熔池的像素级边缘;然后由像素级边缘点附近一定区域内的像素灰度求亚像素边缘点的位置;最后将亚像素边缘点拟合为圆,拟合圆的圆心即为熔池中心.试验表明,所提出的方法能利用拍摄的熔池图像识别熔池中心.     

一种基于光照补偿的图像增强方法

针对因颜色引起图像失真的问题,提出用光照补偿的方法进行图像增强.即将"参考白"像素的色彩RGB分量都调到最大,而其他像素则按比例进行变换,从而可以得到色彩比较纯正的图像.实验表明对于因颜色不正引起失真的图像,使用这种方法可以改善图像质量.     

基于NSCT和Bilateral滤波器的含噪声图像融合

对于含噪声红外与可见光图像的融合,在滤除噪声的同时通常也会损失同为高频信息的边缘细节.为了解决这个问题,提出了一种基于Bilateral双边滤波器和非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的含噪声图像融合算法.首先采用NSCT方法对图像进行多尺度分解,调整参数使得到的红外图像和可见光图像的高频图像中包含了大部分的边缘信息和噪声,为了保留边缘信息和滤除噪声,采用Bilateral双边滤波器分别对两幅高频图像进行处理,并得到红外高频图像的细节图像.为了将原始图像的边缘细节信息尽可能多地提取到融合图像中,同时增强边缘信息,将红外细节图像与可见光高频图像叠加到一起,提升融合图像的视觉效果.然后,采用局部区域标准方差系数方法作为红外与可见光图像低频图像的融合规则进行融合.最后,将融合后的高频图像和低频图像根据NSCT反向变换进行重构,得到融合后的图像.实验结果表明,该算法在滤除噪声的同时能够很好地保持边缘细节,对于含噪声图像的融合具有很好的效果.     

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．     

相机视频图像自适应对比度增强系统的研制

介绍了基于图像处理方法的自适应对比度增强系统的组成、工作原理、硬件电路设计与软件设计.针对监察相机工作环境照度变化范围大的特点,提出一种改进的灰度直方图均衡化方法.应用此方法所研制的系统,能够自适应于多种光照条件下获得的低对比度图像,自动进行对比度调整,改善监察相机输出视频图像的质量.对于清晰图像,经调整后图像质量至少无明显降低.     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

基于Matlab数字图像处理的车牌定位方法

通过彩色图像灰度化、最佳阈值法对图像进行二值化,改进的中值滤波策略对图像去噪,小波融合技术等对图像进行预处理。从而提高图像质量。利用改进的边缘检测的方法对预处理后的图像进行定位,并运用数学形态学的知识筛选车牌区域。结果证明,该定位方法取得了较好的效果,可为车牌图像的准确识别奠定基础。     

基于灰度投影和宏块线性搜索的电子稳像

为减轻因摄像机震动造成的视频序列失稳,提出了一种基于灰度投影和宏块线性搜索的电子稳像方法.该方法首先利用灰度投影进行粗匹配,估计当前图像相对于参考图像的偏移量;再利用块匹配结合正方形线性搜索进行精确匹配,得到较精确的位置偏移量,进而进行运动补偿实现视频稳定.实验结果表明,该方法能使稳像精度得到提高,同时与全搜索法和菱形搜索法相比,计算复杂度有所减小.     

基于MATLAB的真空开关电弧图像处理

为了滤除在应用CCD对真空开关电弧图像诊断时带来的各种噪声影响,增强真空开关电弧图像的特征细节,提出了运用MATLAB对真空开关电弧图像处理的方法.运用中值滤波方法对电弧图像中椒盐噪声干扰处理;然后运用坎尼算子对电弧图像边缘进行了检测;最后对电弧图图像灰度变换增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使真空开关电弧图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为其形态及内部等粒子体参数的诊断提供了有效的手段.     

基于改进Retinex的城市交通图像增强

为提高在雾霾天气条件下获取的城市交通图像的对比度和清晰度,本文提出了一种基于引导滤波平滑约束和分数阶积分的改进Retinex的图像增强方法.Retinex理论把一幅图像视为照射分量与反射分量乘积的形式.首先,利用引导滤波作为Retinex算法的目标函数的平滑约束项,通过最小化该目标函数获取照射分量;反射分量为原始图像与照射分量的比值,其主要体现图像的局部细节,对反射分量进行分数阶积分掩膜,在去除噪声干扰的同时保留图像的细节信息;最后,将处理后的反射分量与照射分量相乘,得到最终的增强图像.实验结果表明,本文方法在图像平滑和细节保持方面得到了很好的平衡,有效地提高了雾霾天气条件下城市交通图像的对比度和清晰度,使得增强后的图像更加真实自然.     

图像增强在机械工件表面处理中的应用

为了滤除噪声影响,增强工件表面图像的细节特征,提出了运用MATLAB对工件表面缺陷进行图像处理的方法.首先运用中值滤波方法对工件表面图像中高斯和椒盐噪声干扰处理,然后对工件表面图像灰度变换增强处理,最后对机械工件图像进行锐化增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使工件表面图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为后续工件质量检测提供了基础.     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

基于Kittler最小误差分割算法的小视场星图分割

小视场星图易受光照不均和噪声影响，常用阈值分割算法存在处理效果不佳或效率较低的不足. 针对星图灰度的高斯分布特征，基于贝叶斯最小误差理论，提出利用Kittler最小误差分割算法处理小视场星图. 以视频测量机器人为测量平台，以 "优度法"、区域一致性、区域对比度和时间复杂度为评价指标，对比了常用的阈值分割算法和一维最大熵法，验证了Kittler算法在确保星图良好分割的同时，星图处理效率可以提高70%左右. 基于半仿真星图和真实星图的室内试验表明，Kittler算法可以准确提取星点质心坐标，水平和垂直方向均方根误差分别为0.025像素和0.019像素；采用该算法的野外天文定位实测表明，经纬度内符合平均精度分别优于0.015 s和0.22″，外符合精度分别优于0.025 s和0.35″，可以满足一等天文测量的精度要求.      

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要，边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度杼陛和小波变换的性质，研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子，实现相对简单、效率较高。测试表明，该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

IMAGE ANALYSIS BASED ON EDGE DETECTION TECHNIQUES

IntroductionEdges are pixels where brightness changesabruptly and often used in image analysis for find-ing region boundaries.It locates sharp changes inthe intensity function.Edges detection is basic im-age features.They carry useful information aboutobject boundaries.Edges can be used for object i-dentification,image analysis and image filteringapplications as well.We shall consider as an edgethe border between two homogeneous image re-gions having different illumination.This definitionimp…