基于图像处理的弓网燃弧检测方法

为提高弓网燃弧检测准确率,针对识别燃弧弧光困难的缺点,提出了一种结合改进Canny算法与求取目标重心法的弧光识别方法.首先,对燃弧可见光图像灰度化处理,利用图像二值化法区分弧光与背景;其次,采用改进的Canny算子检测弧光边缘,记录边缘内像素点总数及各像素点相对位置坐标;最后,计算燃弧重心横坐标,根据燃弧重心横坐标值是否位于接触线在相机中的成像范围内来识别燃弧.仿真结果表明,该方法能够准确识别燃弧,有效提高弓网燃弧检测准确率.     

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。     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

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．     

一种有效去除图像中脉冲噪声的滤波算法

为了抑制脉冲噪声,根据脉冲噪声点和边缘像素点的特征,提出了一种新的基于脉冲噪声点检测的滤波算法.实验结果表明,与传统中值滤波相比,这种新算法很好地保留了图像的细节,尤其在噪声密度较低时,滤波性能更加优越.     

基于邻域相关的自适应中值滤波算法

为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法。算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进。当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况。受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定。从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高。     

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法.利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护...     

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.     

模糊航空图像中的道路自动检测方法

为了在模糊航空图像中精确地检测道路,通过分析图像中道路特性,提出了一种道路自动检测方法。通过多尺度Retinex算法增强模糊图像,用改进的Canny边缘检测算法检测图像中的主要路段,使用交叉熵理论和贝叶斯决策理论自动获取梯度图像中的高低阈值,从而将灰度图像转化为二值图像,并将图像中所有线性目标进行骨架提取。根据线性目标的形状与尺寸参数进行噪声滤除,并根据端点的方向与端点间的距离进行道路间隙缝合,并结合边缘和原始图像信息调节和修正已检测出的道路。将道路自动检测方法与几种常用的图像分割算法进行比较,包括大津阈值分割算法,Canny边缘检测算法与图论最小割算法,并使用道路自动检测方法对模糊图像中的单条道路、交叉道路和多条道路进行检测。检测结果表明:对模糊或光照不均的航空道路图像,Retinex算法增强图像后可以清晰显示主干道路,而常规的图像分割算法无法将主干道提取出来,使用改进的Canny边缘检测算法并附以图像后处理功能较好地提取主干道路。使用道路自动检测方法能够清晰地检测模糊航空图像中单条道路、交叉道路和多条道路,与人工识别的效果接近。     

一种新的红外二值图像递归标记算法

提出了一种新的红外图像识别算法．该算法根据图像预处理分割后的二值图像，对目标图像进行递归标记，避免了基于点的连通体检测中“Ⅰ”像素点可能被重复扫描的现象，实现了只考虑提取目标特征，不用得到最终的标记图像本身的要求，更加有利于对目标的检测与跟踪．分析、实验结果表明算法对理想及带噪声的输入均有较好的识别率，能提高目标单帧检测概率．算法易于实现并行处理，提高了图像处理实时性，具有一定的工程实用性．