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针对水下图像对比度差、模糊,致使检测出的边缘存在不连续和伪边缘的问题,提出一种基于改进的Canny和亚像素的水下图像边缘检测方法。采用改进的Canny算法检测水下图像的像素级边缘,在此基础上采用灰度矩提取图像的亚像素边缘特征,提高边缘的定位精度和检测率。实验结果表明,提出的算法相较于传统的像素级边缘检测算法在边缘轮廓的提取、减少伪边缘、提升边缘精度方面有较大优势,尤其是对深海环境中光源单一以及图像对比度差的物体边缘的检测具有更显著的效果和定位精度。 相似文献
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利用Matlab图像处理工具箱对采集的路径图像进行识别和提取方法研究,主要用到的图像处理方法有开窗口分析、白平衡处理、中值滤波、边缘检测、面积滤波、图像细化、工件路径边缘点提取与拟合等。最终确定了路径图像的中心线位置,并计算出拟合的路径中心线上各点的坐标,为后续研究实现机器人的自动焊接跟踪打下了基础。 相似文献
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针对图像处理与计算机视觉技术中低对比度、边缘模糊图像的边缘检测问题,参考局部极值与梯度方向两种因素,并结合图像边缘方向趋势,提出了一种单像素边缘跟踪策略。相较于应用广泛的Canny算法,该跟踪策略无需设置全局阈值,实现方式更为简洁、高效;提取的图像边缘连续、平滑、完整,并有效地减少了图像边缘的冗余像素,进而提升了图像后续处理的效率;边缘跟踪方向抗干扰性强,具有较强的鲁棒性。为了减小检测的图像边缘与真实图像边缘之间的偏差、提高图像边缘检测的精度,参考边缘像素点的相邻区域灰度,以边缘像素点的梯度分布为依据对该像素点进行亚像素定位。经实验验证,经过亚像素优化的图像边缘检测策略可用于检测边缘模糊、对比度低的图像,检测的图像边缘完整、连续且平滑。该策略有效地消除了程序运算中引入的截断误差,提升了图像边缘检测精度,且适用于亮度5~100000lx的高动态成像场景中。 相似文献
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图像拼接在天文图像处理、日常照片扩展、大型图像的获得等方面应用极其广泛,是地理、人文、科技发展的重要标志。本文采用基于特征的图像拼接算法,利用Canny算子进行边缘检测提取数字图像特征,通过图像预处理(去噪,边缘提取,直方图处理等)、图像配准、图像重构融合等操作,在Matlab平台下实现两幅大小一样、光照条件一致的灰度图像的拼接。 相似文献
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树干直径自动识别与测量技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用Canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除、双阈值的边缘连接等,在提取的边缘图像基础上,设计了树木直径自动提取算法。以4列的窗口为模板,自上而下,对经过Canny算法后的图像进行竖直线段的提取。在提取所有竖线后,将最大宽度的2条竖线当作树干轮廓线,通过焦距、物距、像距与像素宽度之间的关系计算出树干直径。最后选择了不同树种共计16棵树木进行了验证,实验结果表明树干直径识别的精度为96.9%,绝大部分测量数据符合森林资源调查要求。 相似文献
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董军 《农业装备与车辆工程》2021,(1):108-111,115
利用目前机器视觉技术,提出一种基于数字形态学结合Laplacian算子的边缘检测算法,将其应用到对试管液面检测中,得到了精度高、定位准的液面位置,从而可以得出液面高度与试管内试剂体积.通过CCD工业相机拍摄试管图像,对图像进行灰度化、滤波,图像增强后,利用LoG边缘检测算法结合数字形态学操作得到清晰的边缘图像,最后得出... 相似文献
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提出了一种基于小波模极大值的水果检测方法,对采集到的图像进行滤波处理,利用自适应阈值法进行二值化处理,通过小波模极大值法提取水果的边缘图像,得到水果的边界信息,最终确定水果的横径值。试验中将测试结果与实际的果径值相比较发现,该方法具有较高的准确性,从而可以用以区分水果的等级。 相似文献
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采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现采摘机器人的准确抓取控制、路径识别和自主导航功能,提出了一种基于回归数据挖掘计算模型的机器人视觉伺服控制系统。首先利用双目相机获取果实图像,然后利用拉普拉斯变换和高斯滤波方法对图片进行平滑和增强处理,并利用Canny算法对图像边缘进行检测和分割处理,完成图像的预处理。对图像进行目标识别,提取图像的特征,并采用回归数据挖掘方法对滤波图像进行检验,最终通过计算得到果实图像的中心位置,将中心位置利用控制器反馈给控制中心,控制中心发出指令,控制末端执行器完成果实的采摘作业。对机器人视觉伺服系统进行了测试,结果表明:利用采摘机器人视觉伺服系统可以准确地计算果实的中心位置,实测位置和计算位置的吻合程度较高,视觉伺服系统的计算的稳定性较好。 相似文献
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苹果在水果消耗中占有较大份额,对其进行分级销售可提高经济效益。在以往的苹果分级中,大都采用人工方法进行,只考虑大小、色泽方面的影响,导致分级精度低和人工消耗大。计算机系统现今已被广泛应用在精细农业中,如水果和蔬菜的自动收获及农产品的分级。为此,利用计算机视觉系统采集提取苹果图像,采用边缘检测、图像改善、图像二值化等图像数据处理方法对采集的图像前处理,设定等级区分参数,再依据特征参数对苹果进行自动分级。采用机器视觉进行苹果等级分离,提高了苹果分级的正确率,节省了劳动力,可以广泛地推广应用。 相似文献
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