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基于Canny-franklin矩的亚像素边缘检测方法

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计算机集成制造系统 2023年

作者：杜港佟强侯凌燕杨大利梁旭北京信息科技大学计算机学院

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题，提出一种基于Canny-franklin矩的亚像素边缘检测算法，缩短了执行时间，其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先，对franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导，并计算出... 详细信息

针对现有的矩方法在亚像素边缘检测中存在执行时间较长的问题，提出一种基于Canny-franklin矩的亚像素边缘检测算法，缩短了执行时间，其时间优势主要在于只需要2个卷积模板。首先，对franklin矩求解亚像素边缘进行了原理推导，并计算出franklin矩的7 × 7模板；然后，提出基于Canny-franklin矩的亚像素边缘检测算法，即先对图像进行Canny边缘检测粗定位，再将粗定位边缘像素与矩模板进行卷积，并利用推导出的相关公式计算出亚像素边缘值。实验结果表明，该算法可以实现对图像边缘的亚像素定位，且在定位精度上相对Zernike矩方法具有一定的优势；经过对实际定位销钉的检测，该算法的定位结果满足实际情况，结果与Canny-Zernike矩方法结果非常接近，但算法运行时间仅为Canny-Zernike矩算法的66%，传统Zernike矩算法的50%。因此，提出的算法在图像亚像素边缘定位中具有一定的优势。

关键词：亚像素边缘检测 franklin矩视觉测量

基于三次B样条小波变换和franklin矩亚像素级图像边缘检测算法

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红外技术 2022年第3期44卷 255-261页

作者：李锦鹏熊显名曾启林胡怡威丁子婷桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 广西高校光电信息处理重点实验室广西桂林541004

为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值... 详细信息

为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求,提出一种基于三次B样条小波变换和franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先,利用三次B样条小波窗函数对图像边缘多层分解,根据小波模极大值原理对各层检测得到初始边缘信息,随后将其边缘点与多尺度范围下3×3邻域内的点进行比较,将模值和幅角相近的点保留,建立新的边缘图像。然后,建立亚像素边缘模型,根据franklin矩旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至一定角度之后各级franklin矩之间的关系,得到计算亚像素边缘点的模板关键参数,将模板在小波变换得到的新边缘图像上移动并与其覆盖下的子图进行卷积运算,进而得到图像的亚像素级边缘点。实验结果表明,并与当下表现较优的3种算法进行对比,本文提出的基于三次B样条小波变换和franklin矩结合的算法精确度更高且抗噪性更强,能够更好地满足对于红外与可见光图像配准稳定可靠及高精度测量的要求。

关键词：边缘检测三次B样条小波 franklin矩亚像素图像配准

基于franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法

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仪器仪表学报 2019年第5期40卷 221-229页

作者：吴一全邹宇刘忠林南京航空航天大学电子信息工程学院

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的精确度高和抗噪性强的要求,提出一种基于franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法。首先,建立亚像素边缘模型,利用各级franklin矩的卷积来提取图像边缘点的细节特征;然后,依据franklin... 详细信息

为了满足计算机视觉标定与精密测量对图像边缘定位的精确度高和抗噪性强的要求,提出一种基于franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法。首先,建立亚像素边缘模型,利用各级franklin矩的卷积来提取图像边缘点的细节特征;然后,依据franklin矩的旋转不变性原理,分析图像边缘旋转至垂直方向后各级franklin矩之间的关系,从而确定图像中亚像素边缘的关键参数;最后,根据改进的边缘判断条件,确定图像中的实际亚像素边缘点。大量实验结果表明,与基于Zemike矩的亚像素级算法、基于小波变换与Zemike矩结合的亚像素级算法、基于Roberts算子与Zemike矩结合的亚像素级算法相比,本文提出的基于franklin矩的亚像素级图像边缘检测算法速度更快,精度更高且抗噪性强,更好地满足了对于图像边缘定位稳定可靠及高精度测量的要求。

关键词：边缘检测 franklin矩旋转不变性亚像素

MRELBP特征、franklin矩和SVM相结合的遥感图像建筑物识别方法

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测绘学报 2020年第3期49卷 355-364页

作者：周建伟吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京211106 城市空间信息工程北京市重点实验室北京100038

为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度,提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式(median robust extended local binary pattern,MRELBP)、franklin矩和布谷鸟优化支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。首先,通过M... 详细信息

为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度,提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式(median robust extended local binary pattern,MRELBP)、franklin矩和布谷鸟优化支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。首先,通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量,并根据franklin矩得到形状特征向量,组合图像块的纹理特征向量和形状特征向量得到综合特征向量;然后,利用训练样本对SVM进行训练,同时由布谷鸟搜索算法对SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化;最后,通过训练好的SVM得到建筑物区域识别结果。通过30组试验的结果表明,与基于三原色(red green blue,RGB)和SVM的分类方法、基于LBP和SVM的分类方法、基于Zernike矩和SVM的分类方法相比,本文提出的方法所识别的遥感图像建筑物区域准确度更高。

关键词：遥感图像建筑物区域识别 MRELBP特征 franklin矩支持向量机布谷鸟搜索算法

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基于亚像素的零件精密测量技术研究

基于亚像素的零件精密测量技术研究

作者：李锦鹏桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着社会科学技术的发展,制造业对检测技术的要求逐渐提高。传统的人工手动零件尺寸测量由于受到主观判断和测量工具的影响,不但检测效率低,而且抗干扰性差,通过视觉测量技术对零件进行非接触式检测逐渐受到人们的青睐,其在尺寸测量环... 详细信息

随着社会科学技术的发展,制造业对检测技术的要求逐渐提高。传统的人工手动零件尺寸测量由于受到主观判断和测量工具的影响,不但检测效率低,而且抗干扰性差,通过视觉测量技术对零件进行非接触式检测逐渐受到人们的青睐,其在尺寸测量环节上有着许多人工测量无法比拟的优势,如高精度、高效率、自动化等。而基于亚像素的视觉测量技术能够在不提高系统硬件分辨率的情况下,得到比传统像素级检测更优的测量结果,减少了工业的成本。本文对基于亚像素的零件精密测量技术展开了研究,主要研究工作如下:建立了非线性成像模型,并对图像边缘像点到物点之间的映射关系进行了分析。综合考虑了相机在各视场中的失真、物体表面的倾斜等因素,标定相机内外参数和物面参数,对图像进行了几何校正,并且引入各向异性扩散滤波对图像达到去噪保边的作用,为后续零件尺寸测量提供了图像质量上的保证。提出了一种基于小波变换+franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法,该算法利用小波函数对目标图像进行多尺度分解得出图像预边缘,将其与franklin矩模板的子图卷积运算得到亚像素边缘阶跃模型的参数,计算出准确的亚像素边缘点位置。并使用该算法进行了二值图像亚像素点定位分析,不同等级噪声的抗噪性实验以及对具有丰富纹理细节图像的边缘提取,设计了评价实验,和目前主流的三种亚像素检测算法进行了对比分析,证明了该算法的可行性。搭建了零件测量平台,首先对不同尺寸的标准试块进行了初步测量实验,分析测量结果并对其进行优化,在这基础上对工业零件(孔帽、金属垫块)进行尺寸测量,考虑到工业中实际测量系统受到的复杂环境因素影响,设计了视场不同位置的对比实验以及分析了在560lx25000lx光照度范围下零件尺寸测量的稳定程度,对实时性、视场位置适应性和光照适应性进行了评估。实验结果表明:在像素当量为0.051mm/pixel时,本文提出的检测算法对零件尺寸测量精度范围在0.43～0.71pixel,在运算速度持平的情况下,相较于目前主流精度较高的算法提升了约29.11%,满足实际工业零件测量的要求。

关键词：精密测量亚像素小波变换 franklin矩非线性成像