周琼
,
安琦
,
方志宏
,
夏勇
物理测试
文章提出了一种钢板热膨胀率测量中的图像边缘检测方法.该方法对钢板降温过程中的收缩量进行测量,首先通过成像系统采集图像,然后采用一种基于灰度突变的区域边缘检测方法检测钢板的边缘,最后将边缘位置的像素坐标通过标定参数转换为物理坐标值,从而得到最终结果.实验表明,图像测量的方法能实现对高温钢板边缘位置的高精度实时非接触式测量.
关键词:
热膨胀
,
图像测量
,
边缘检测
,
图像标定
赵秀阳
,
尹衍升
,
杨波
人工晶体学报
doi:10.3969/j.issn.1000-985X.2005.04.036
材料晶粒的边缘检测是材料三维重构的一个基础性问题,本文简要介绍了利用小波变换探测图像边缘的原理和材料SEM图像的特点,根据Mallat小波理论中图像边缘对应于小波变换模的局部极大值点的理论,采用二次B样条小波对复合材料SEM图像进行了多分辨率小波变换,从低分辨率到高分辨率逐步搜索边缘,并根据不同分辨率噪声的小波系数变化较大的特点,抑制了噪声.成功的检测出FeAl-ZrO2复合材料第二相晶粒的边缘.文章的最后给出了实验结果并且对实验结果进行了讨论.
关键词:
复合材料
,
SEM图像
,
小波变换
,
边缘检测
董政呈
,
方彦军
,
王先培
,
王泉德
绝缘材料
为了客观、快速、准确地测量在线或离线复合绝缘子表面的憎水性，依据憎水性分级法（HC），设计了一套便携式绝缘子憎水性检测装置。该装置通过一系列简单、有效的图像处理和分类方法，实现了嵌入式平台上的绝缘子憎水性判断。首先采用一种基于边缘的图像分割方法提取水珠目标，然后采用一种综合决策树实现目标的训练和分类。结果表明：该装置能在无辅助光源的自然光条件下判定复合绝缘子的憎水性，且处理速度快、实现方便，避免了人工观测的主观性和不确定性，具有较高的精度和实用性。
关键词:
憎水性
,
自适应阈值分割
,
边缘检测
,
数学形态学
,
特征描述
,
决策树
汤勃
,
孔建益
,
王兴东
,
蒋国璋
,
陈黎
钢铁研究学报
阐述了数学形态学的原理和方法,研究了数学形态学在带钢表面缺陷图像滤波和边缘检测中的应用,通过与传统滤波方法和边缘检测方法的对比,表明基于多结构元素的数学形态学方法不仅能有效滤除噪声、检测弱小目标在内的图像的边缘,而且还具有较强的抗噪性能.
关键词:
带钢表面缺陷
,
数学形态学
,
多结构元素
,
滤波
,
边缘检测
王会峰
,
冀芳
,
汪大宝
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2008.04.004
在激光基准下基于CCD成像身管轴线直线度测量系统中,对激光光斑图像的高精度检测和定位是影响系统测量精度的一个重要因素.为了提高激光光斑图像的检测和定位精度,提出了一种Sobel-Guass拟合算子的激光光斑亚像素边缘检测方法,同时结合最小二乘迭代圆拟合法设计了光斑中心的高精度定位.即:首先用Sobel算子细化边缘,进而在梯度方向上进行高斯函数拟合插值,进一步提高图像边缘位置的检测精度,最后经最小二乘圆迭代拟合后得到激光光斑的亚像素级几何参数,从而使测量系统的精度提高一个数量级.实验结果表明:像素细分后对像素点的定位精度可以达到0.1个像素,亚像素边缘对标志中心的定位精度优于0.03像素.
关键词:
图像处理
,
成像测量
,
边缘检测
,
亚像素
,
曲面拟合
刘斌
,
孙斌
,
关淼苗
,
邢倩
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2015.06.003
针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法.根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图.实验结果表明,此算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,它具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点.
关键词:
图像处理
,
边缘检测
,
不可分加性小波
,
形态学
吴朔媚
,
韩明
,
王敬涛
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2017.03.004
为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法.该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算.对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测.实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息.
关键词:
图像处理
,
多尺度多方向
,
数学形态学
,
边缘检测
,
结构元素
