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针对涂胶区域分割不够准确影响检测精度的问题,提出一种新的边缘提取算法来获取涂胶区域.为避免出现传统Canny边缘检测方法存在的易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像进行滤波去噪,增加45°方向和135.方向图像梯度计算,利用改进的Canny算法获取边缘,针对获取的边缘点,使用区域生长方式将涂胶区域提取出来;对提取的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到的减影结果即为涂胶缺陷.仿真试验结果表明,该算法能很好地提取到胶水区域,并获取胶水缺陷. 相似文献
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自适应Canny边缘检测算法 总被引:16,自引:0,他引:16
对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价。针对Canny算法的缺陷,提出用自适应空间域平滑方式清除图像中的椒盐噪声;用图像灰度共生矩阵的喷性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。 相似文献
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船舶图像特征分割和提取算法是图像检测领域中的基础工作。由于船舶航运环境和船舶自身结构组成相对复杂,船舶图像的全自动分割方法在图像检测过程中经常出现边缘模糊、准确性低等问题。因此提出基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法,结合免疫算法获取更多图像特征信息,达到快速、准确的对船舶图像特征进行提取和分割的目的。为验证算法的准确性进行仿真实验,结合船舶区域图像对图像边界特征进行提取和分割,并与传统方法进行比较。实验结果证明基于图像检测的船舶特征分割与提取优化算法可以有效达到特征融合、全局最优、算法效率高等优良特性,使图像具有更强的实用性。 相似文献
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针对传统Retinex算法在图像去雾处理中易造成光晕伪影、边缘模糊以及算法复杂度高等缺点,提出了一种图像去雾的小波域Retinex算法。该算法将Retinex算法拓展到小波域,利用雾天图像中雾霾与景物细节信息在小波域中能量的不同分布特点,采用Retinex算法抑制雾霾分量,用锐化处理增强景物细节信息分量,以降低雾霾对图像的影响,增强图像细节的清晰度;该算法用双边滤波替代传统Retinex算法中的高斯滤波,以克服高斯滤波对图像边缘的模糊效应和光晕伪影。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。 相似文献
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基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波 总被引:1,自引:1,他引:0
受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter, NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构, NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,TerraSAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法, NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。 相似文献
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真空镀膜膜层缺陷显微图像的边缘模糊、噪音大等,不利于工艺分析。采用多种边缘检测算子对显微获得的膜缺陷图像进行处理并进行了结果比较,表明:基于小波变换的边缘检测,可清晰突出缺陷图像轮廓、有效去除背景噪声,具有优异的边缘检测性能。 相似文献
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一种基于PSO优化HWFCM的快速水下图像分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
The S/N of an underwater image is low and has a fuzzy edge.If using traditional methods to process it directly,the result is not satisfying.Though the traditional fuzzy C-means algorithm can sometimes divide the image into object and background,its time-consuming computation is often an obstacle.The mission of the vision system of an autonomous underwater vehicle (AUV) is to rapidly and exactly deal with the information about the object in a complex environment for the AUV to use the obtained result to execute the next task.So,by using the statistical characteristics of the gray image histogram,a fast and effective fuzzy C-means underwater image segmentation algorithm was presented.With the weighted histogram modifying the fuzzy membership,the above algorithm can not only cut down on a large amount of data processing and storage during the computation process compared with the traditional algorithm,so as to speed up the efficiency of the segmentation,but also improve the quality of underwater image segmentation.Finally,particle swarm optimization (PSO) described by the sine function was introduced to the algorithm mentioned above.It made up for the shortcomings that the FCM algorithm can not get the global optimal solution.Thus,on the one hand,it considers the global impact and achieves the local optimal solution,and on the other hand,further greatly increases the computing speed.Experimental results indicate that the novel algorithm can reach a better segmentation quality and the processing time of each image is reduced.They enhance efficiency and satisfy the requirements of a highly effective,real-time AUV. 相似文献
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研究了一种定位车牌区域的新方法,该方法首先对车牌图像进行边缘检测,然后进行骨骼化处理,最后通过线扫描定位车牌。实验证明使用该方法定位车牌的准确率达到了98.8%,平均耗时0.1s,同时对光线较昏暗、车牌较模糊的图像也能实现比较准确的定位。 相似文献
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在工程实践中,Kalman滤波采用了递归滤波的方法和线性无偏最小方差准则,因而在理论上是一种最优估计,并因为这一良好的数学性质得到了广泛的应用。但是在实际测量中,在野值的影响下,Kalman滤波新息的特性遭到破坏,滤波不再准确甚至发散。针对此一现象,提出了基于"新息"序列和对新息序列进行Kalman预测的方法对测量数据进行处理的新算法。该算法利用"新息"序列进行野值点判别,利用Kalman预测的方法对野值点处的"新息"进行预测修复。仿真证明,该算法可使状态估计、野值点判别和野值点修复同时进行,并能很好地抑制滤波的发散。 相似文献
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