机器视觉中亚像素边缘检测研究和应用.pdf

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导师签名:碍缄收,学位论文作者签名:两枷枷学位论文作者签名:岗札枷独创性声明学位论文版权使用授权书��肌���#���迹��签字日期:Ⅵ���‘≯��本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚的谢意。本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年团一年口一年半口两年口签字日期:日期:
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摘要机器视觉中亚像素边缘检测的研究和应用众所周知,现代工业控制系统对精度的要求越来越高。在整个控制系统当中,检测环节所获得的数据精度对整个系统的控制精度的影响是很明显的,因此很多新的非接触检测技术不断出现,能够实现高精度、高速度的在线测量。本文所研究的图像测量技术本文分析了传统测量技术和现代测量技术的优缺点,并对图像测量技术的发展历面的原理,其中为了自动获得旋转的角度,又介绍了霍夫变换的理论。并且对图像旋转东北大学硕士学位论文就是其中的一个重要分支。史、应用范围以及趋势等进行了分析。为了便于图像的测量,本文先介绍了图像旋转方效果进行了实验,为进一步研究打下了基础。本文对传统的图像边缘提取方法进行了原理分析,并且对常见方法的效果进行了实验比较和分析。小波变换因其多尺度的优势以及良好的时频定位性能使其在图像边缘识别中得到广泛的应用。本文提出了基于小波变换和二维��模型的边缘检测方法。取平滑函数的一阶导数作为小波函数后对原信号进行小波变换,其结果相当于平滑函数平滑原信号之后再求导。所以利用小波变换检测出的信号的剧变点也就是边缘点。由于在提取边缘点的过程中需要设置阈值,而二维��法是一种基于最大类间方差的分割算法,除了考虑像素点的灰度值信息外还考虑了像素点与其领域的空间相关信息,在含有噪声的图像中此方法性能较好,而且求取阈值不需要人为设置参数。在进行了理论分析之后,对本文所提出的方法进行了实验仿真,并且对仿真结果进行了分析,证明本文所采用方案不仅能检测出图形边缘,而且能有效抑制噪声。之后,为了提高测量精度,本文又采用了基于灰度矩和最小二乘法的亚像素边缘检测方法。本文对实际应用中测量系统的构成进行了分析和说明,并编程实现了这种方法。对实验所获得的数据进行了分析,证明本文所提出的方法在测量高度约为����矶任����奈锾迨蔽蟛钤嘉�.���Vっ髁吮疚乃�捎梅桨傅挠行�浴�关键词:霍夫变换;边缘检测;小波变换;亚像素定位;机器视觉
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