CCD图像的轮廓特征点提取算法
ccd尺寸检测原理
ccd尺寸检测原理CCD（Charge-Coupled Device）是一种用于图像传感和信号处理的半导体器件。
在CCD相机中，尺寸检测是一项重要的功能，用于测量物体的尺寸、长度、宽度等参数。
下面将详细介绍CCD尺寸检测的原理。
CCD尺寸检测原理主要包括以下几个方面：1.图像采集：CCD相机通过镜头将待测物体的图像采集下来，并将其转换为电信号。
CCD相机的镜头通过调节焦距和光圈，使得物体在成像平面上得到清晰的图像。
2.图像处理：采集到的图像经过CCD相机内部的图像处理电路进行处理。
主要包括图像增强、滤波、去噪等，以提高图像质量和准确性。
3.特征提取：在图像处理的基础上，需要对待测物体的图像进行特征提取。
常用的特征包括边缘、角点、纹理等。
通过提取这些特征，可以准确地描述待测物体的形状和结构。
4.尺寸测量：在图像的特征提取阶段，可以获取到待测物体的特征点坐标或轮廓线信息。
通过计算这些特征点之间的距离、角度等，可以得到物体的尺寸信息。
5.校正：由于CCD相机的成像存在畸变，需要进行校正处理。
校正的方法包括相机标定和透视变换等。
通过校正，可以消除图像中的畸变，提高尺寸测量的准确性。
6. 算法计算：通过计算机视觉算法，对特征点或轮廓线进行处理和分析，得到物体的尺寸信息。
常用的算法包括边缘检测算法（如Sobel算子、Canny算子）、霍夫变换、形态学处理等。
7.结果显示：最后，将测量结果显示在显示器上。
可以通过图像标记、文字标注等方式将尺寸信息直观地呈现给用户。
需要注意的是，CCD尺寸检测的准确性和精度受到多种因素的影响，如镜头的质量、光照条件、物体表面的反射性等。
因此，在实际应用中，需要对这些因素进行合理的控制和校正，以提高尺寸检测的准确性。
总结起来，CCD尺寸检测的原理是通过采集物体的图像，进行图像处理和特征提取，然后计算物体的尺寸信息，并通过算法计算和结果显示将尺寸信息呈现给用户。
这种原理在工业自动化、机器人、质检等领域有着广泛的应用。
图像处理中的特征提取算法分析
图像处理中的特征提取算法分析一、引言图像处理是一门交叉学科，涉及数学、计算机科学、工程学等多个领域。
在图像处理中，图像特征提取是最为基础和关键的一环，它对于后续的图像分析、识别和分类等工作具有十分重要的作用。
本文将从数学的角度出发，分别介绍一些常见的图像特征提取算法，并从他们的具体实现、优缺点等方面进行分析和比较。
二、区域和边缘特征提取区域和边缘特征提取主要是基于局部像素的灰度和空间分布特征，这些特征可以表现局部区域或者图像边缘的结构和纹理信息。
常见的特征有局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、边缘检测（Canny）等。
1. 局部二值模式局部二值模式是一种描述局部结构的特征，它可以对图像的纹理信息进行刻画。
LBP通过比较中心像素与其相邻像素间的亮度关系，以二进制形式编码表示该像素的纹理特征。
LBP算法是一种快速的图像特征提取方法，具有较强的抗噪声和旋转不变性，适用于图像分类、人脸识别等应用。
2. 方向梯度直方图方向梯度直方图是一种用于描述图像边缘信息的特征，它可以将图像中的梯度信息表示为直方图的形式，从而表达图像中不同方向的边缘信息。
HOG算法同样具有旋转不变性，对于光照变化和部分遮挡等情况具有一定的鲁棒性。
3. 边缘检测边缘检测主要是通过寻找图像中灰度值变化最剧烈的地方来提取边缘信息。
Canny算法是一种著名的边缘检测算法，它通过利用高斯模糊、梯度幅值和非极大值抑制等步骤，最终找到图像中真实的边缘信息。
Canny算法对于光照变化、噪声等方面的鲁棒性较强，适用于图像分割、目标检测等应用。
三、基于频域的特征提取在图像处理中，频域分析是一种常用的方法，它可以将图像的时域信号转换为频域信号，并通过对频域信号的分析得到一些有用的特征信息。
常见的频域特征有离散傅里叶变换（DFT）、小波变换（WT）等。
1. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，通过计算信号的频率分量来提取特征信息。
CCD图像的轮廓特征点提取算法
第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004CCD图像的轮廓特征点提取算法侯学智，杨平，赵云松(电子科技大学机械电子工程学院成都 610054)采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十一【摘要】﹑点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。
提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法，来进一步确定角点和切点，并对轮廓分段识别。
该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，能准确提取出图像的特征点。
关键词刀具测量; 细化; 曲率; 最小二乘拟合; 角点中图分类号TP391 文献标识码 AContour Feature Point Detection Algorithm of CCD ImageHou Xuezhi，Yang Ping，Zhao Yunsong(School of Mechatronic Engineering, UEST of China Chengdu 610054)Abstract The image is segmented to Bi-value image with max variance algorithm, and then the edge is detected by a series of image morphology algorithm including grads, thinning and cutting. The eleven point curvature-computing method is used to locate the area of corner and point of tangency. An improved algorithm based on least square fitting is given to search corner and point of tangency. This algorithm is applied to the cutting tools measurement system based on image processing and the actual result proves it has a good noise-resisted performance and can detect feature points accurately.Key words cutting tools measurement; thinning; curvature; least square fitting; corner 目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。
轮廓特征提取
轮廓特征提取
轮廓特征提取是一种常用的图像处理技术，用于从图像中提取物体的轮廓信息。
这种技术可以应用于许多领域，例如医学图像分析、工业自动化、机器人视觉等。
轮廓特征提取的主要步骤包括：
1. 边缘检测：通过应用一些算法，如Canny算子、Sobel滤波器等，从图像中提取出物体的边缘。
2. 轮廓提取：在边缘检测的基础上，通过对边缘进行处理，提取出物体的轮廓。
常用的轮廓提取算法包括分水岭算法、连通域分析等。
3. 特征提取：在得到物体的轮廓后，可以通过一些特征提取方法，如Hu不变矩、Zernike矩、傅里叶描述子等，提取出物体的形状、纹理等特征信息。
轮廓特征提取的应用非常广泛，例如在医学图像分析中，可以通过提取肿瘤轮廓的特征信息，对肿瘤进行识别和分类；在工业自动化中，可以通过提取产品轮廓的特征信息，实现自动检测和质量控制；在机器人视觉中，可以通过提取环境中物体的轮廓特征，实现机器人的感知和导航等功能。
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如何使用特征提取算法进行图像处理
如何使用特征提取算法进行图像处理图像处理是计算机视觉的核心领域之一，它有着广泛的应用，包括图像识别、医学影像处理、安全监控、无人驾驶等。
图像处理首要问题是以计算机可处理的方式表达和提取图像信息，而特征提取算法是图像处理中最重要的一步。
本文将介绍什么是特征提取算法及如何使用它进行图像处理。
一、什么是特征提取算法图像是由像素点组成的二维点阵，而特征则是这些像素点的有用信息。
特征提取算法便是将这些有用信息提取出来的一种算法。
其包括特征选择以及特征提取两个部分。
特征选择是指从原始特征集中挑选出最有用的特征，以提高分类器的准确率。
而特征提取则是指将原始的图像数据转换为容易分类的特征向量。
因此，特征提取算法是图像处理中的一项关键技术，其主要思路是将大量冗余信息进行压缩和简化，以便更好地表达并分析数据。
二、常用的特征提取算法1、边缘检测算法边缘检测算法是一种广泛使用的特征提取算法，其通过检测图像中像素值的变化来检测边缘。
常见的边缘检测算法包括 Sobel、Prewitt、Canny 等。
其中，Canny 是最常用的算法之一，它通过滤波、梯度计算和非极大值抑制等步骤来检测图像中的边缘。
2、角点检测算法角点检测算法是指用于寻找图像中角点位置的算法。
角点是图像中的一个显著特征，因为它是图像中的极值点。
目前，最常用的角点检测算法是 Harris 算法和 Shi-Tomasi 算法。
Harris 算法利用一个矩阵来评估图像区域的角点程度，而 Shi-Tomasi 算法则是对 Harris 算法的一种改进，它将矩阵替换成最小特征值，以更好地反应角点的位置和大小。
3、纹理特征提取算法纹理特征是指图像中重复出现的视觉模式。
纹理特征提取算法是指从图像中提取可用于描述这些模式的特征。
常用的纹理特征提取算法包括局部二值模式 (LBP) 和 Gabor 滤波器。
LBP 是一种描述图像局部纹理的方法，它通过比较像素值来生成特征向量。
而 Gabor 滤波器则是一种用于提取图像纹理特征的滤波算法，其基本思路是将一组高斯函数与正弦波相乘，形成一组 Gabor 滤波器，分别对图像进行卷积以提取纹理信息。
ccd定位补偿算法
CCD定位补偿算法简介CCD（Charge-Coupled Device）是一种常见的图像传感器，广泛应用于数字相机、摄像机、天文望远镜等设备中。
在图像采集过程中，由于光学系统的不完美、机械振动等原因，图像可能会产生定位偏差。
为了准确地定位目标物体，需要对图像进行补偿处理。
CCD定位补偿算法就是用于解决这一问题的一种算法。
CCD定位补偿算法原理CCD定位补偿算法的基本原理是通过分析图像中的特征点，计算图像中心与目标物体的偏差，并通过调整图像采集参数或控制机械系统，实现目标物体的准确定位。
CCD定位补偿算法的具体步骤如下： 1. 图像采集：使用CCD传感器采集目标物体的图像。
2. 特征提取：通过图像处理技术，提取图像中的特征点。
常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
3. 特征匹配：将当前图像的特征点与参考图像的特征点进行匹配，找出相对应的特征点对。
4. 偏差计算：根据特征点对的位置信息，计算图像中心与目标物体的偏差。
常用的计算方法包括最小二乘法、最大似然估计等。
5. 补偿控制：根据偏差计算结果，调整图像采集参数或控制机械系统，实现目标物体的准确定位。
CCD定位补偿算法的优势CCD定位补偿算法具有以下优势： 1. 高精度：通过对图像中的特征点进行精确匹配和偏差计算，可以实现目标物体的高精度定位。
2. 实时性：CCD定位补偿算法可以在实时图像采集的过程中进行，能够实时调整图像采集参数，保证目标物体的准确定位。
3. 鲁棒性：CCD定位补偿算法能够适应不同图像采集环境的变化，具有较强的鲁棒性。
4. 可扩展性：CCD定位补偿算法可以与其他图像处理算法结合使用，实现更复杂的图像分析和处理任务。
应用场景CCD定位补偿算法可以应用于许多领域，例如： 1. 工业自动化：在制造过程中，使用CCD定位补偿算法可以实现对零件的准确定位，提高生产效率和产品质量。
2. 医学影像：在医学影像中，使用CCD定位补偿算法可以实现对病灶的准确定位，帮助医生进行诊断和治疗。
基于CCD的铁路长大货物轮廓提取算法研究
摘
要 ：随着计 算机 图像 处理技 术 的不断 发展 ，
作 为非接 触测量 手段 的 图像 测量技 术 显示 出优越
性 。 图像 测 量 具 有 非接 触 、 高速度 、 动 态 范 围
大 、检 测精度 高等优 点 。通过探 讨利 用计算 机视
觉 系统进行 目标 物体轮 廓 的提 取 方 法 ，对各 种 轮 廓提 取 方 法进行 比较 ，找 到一种 适合 铁路 长 大货 物 轮廓提 取 的方 法。 取是该 方法 的第 一步 ，主要通 过５ 种轮廓 提取 算法 原理
方法 ，即基 于Ｃ Ｄ Ｃ 的铁路长 大货 物尺寸测 量法 ，轮廓 提 条不连续 ，即图像灰度 突然从一个值 变化到 另一 个值 ，
基 金 项 目 ： 中央 高校 基 本科 研 业 务 费专 项 基 金 资助 （０ ９Ｊ０ ６ 。 ２ ０ ＹＳ ４ ）
Ｃ Ｉ Ｓ ＡＩＷ Ｓ ２ １ ３ Ｈ ＮＥ ＥＲ Ｌ ＡＹ ０１／ ０
和 实 际 应 用 的 比较 ，确 定 一 种 适 合 铁 路 长 大 货 物 尺 寸 测
量要求的轮廓提取算法 。
关键 词 ：铁路 长 大货物 ； 图像 测量 ；轮廓提 取
１ 测量 系统原 理 与构 成
Ｃ Ｄ 一种半导体 器件 ，能够 把光学影 像转化 为数 Ｃ 是 字信号 。图像 中的边 界表 明一个 特定 区域 的终结和 另一
曼 曼
一６ — ５
保 持一较小行程后又 回到原来的值。 图像测量 系统 由照 明系统 、Ｃ Ｄ 相机 、图像采集 Ｃ 照 卡 、计算机及ＭＡ Ｌ Ｂ ．．软件 等构成 。测量过程 ：照 Ｔ Ａ ７５０
明系统发出 的光线使被测 货物产生 阴影 轮廓 ；经透镜系
统 聚焦后成像 于Ｃ Ｄ面阵上 ；Ｃ Ｄ Ｃ Ｃ 将图像信号 变为 电荷
图像处理中的特征提取与分析方法
图像处理中的特征提取与分析方法图像处理是一门涉及计算机视觉、模式识别等领域的重要学科，其目的是通过对图像进行各种处理和分析，从而获得图像中的有用信息。
在图像处理的过程中，特征提取与分析方法是非常关键的步骤。
本文将介绍图像处理中常用的特征提取与分析方法。
特征提取是将原始图像数据转换为能够更好地表示目标对象或区分不同对象的特征向量的过程。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
下面将依次介绍这些特征的提取方法。
首先是颜色特征的提取。
颜色是图像中最直观的特征之一，可以用来区分不同的物体或区域。
常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色统计。
颜色直方图统计图像中每个像素在不同颜色通道上的出现次数，可以用来描述图像的颜色分布特征。
颜色矩是对颜色直方图的高阶统计，可以更准确地描述图像的颜色分布。
颜色统计则是对颜色在图像上的分布进行统计，可以反映出不同颜色区域的相对比例。
其次是纹理特征的提取。
纹理是由一定的形状、大小和排列方式组成的，可以用来描述物体的表面属性。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。
灰度共生矩阵统计了图像中不同像素灰度级别相邻纹理特征的分布情况，可以用来描述图像的纹理信息。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解成不同频率和方向的子图像，从而提取出具有不同纹理特征的子图像。
局部二值模式则是通过比较像素点与其邻域像素点之间的灰度差异来描述图像的纹理特征。
最后是形状特征的提取。
形状是物体在图像中的几何结构，可以用来描述物体的轮廓和边界。
常用的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓提取和形状描述子。
边缘检测可以将物体与背景之间的边界提取出来，常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测。
轮廓提取可以通过将图像二值化后，提取出物体的轮廓信息，常用的轮廓提取算法包括边缘追踪和形态学操作。
形状描述子则是对物体轮廓进行数学描述，常用的形状描述子包括傅里叶描述子和Zernike描述子。
图像处理中的特征提取算法使用方法
图像处理中的特征提取算法使用方法在图像处理领域，特征提取是一项重要的任务，它可以帮助我们从图像中提取出具有代表性的信息，以便于后续的图像识别、分类、检测等任务。
特征提取算法是实现这一目标的关键步骤之一。
本文将介绍几种常用的图像处理中的特征提取算法及其使用方法。
一、颜色特征提取算法颜色是图像中最直观也最常见的特征之一。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩和颜色梯度等。
其中，颜色直方图是最经典的一种方法。
它通过统计图像中每个像素的颜色值出现的频率，得到一个表示颜色分布的直方图。
使用颜色直方图算法可以从图像中提取出不同的颜色信息，并用于图像分类、目标检测等任务中。
使用颜色直方图特征提取算法的步骤如下：1. 将图像转换为RGB空间或HSV空间。
2. 将RGB或HSV空间的每个分量的取值划分为若干个区间。
3. 统计图像中每个区间的像素个数，并得到各个区间的频率。
4. 将各个区间的频率组合起来，得到颜色直方图。
值得注意的是，使用颜色直方图特征提取算法时，需要合理选择分量取值的区间划分，以确保提取的特征具有较好的代表性。
二、纹理特征提取算法纹理是图像中的一种重要的结构特征，常用来描述图像的表面细节。
在图像处理中，常用的纹理特征提取算法包括灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)和方向梯度直方图(HOG)等。
以灰度共生矩阵(GLCM)为例，介绍纹理特征提取算法的使用方法：1. 将图像转换为灰度图像。
2. 根据指定的领域大小和方向，计算出每个像素及其邻域像素之间的频率和相对位置关系。
3. 根据得到的频率和位置关系，计算出纹理特征。
灰度共生矩阵(GLCM)能够提取图像中像素之间的灰度差异信息，进而用于图像识别、纹理分类等任务中。
三、形状特征提取算法形状是物体最基本的几何特征之一，也是图像处理中常用的特征之一。
在图像处理中，常用的形状特征提取算法包括边缘检测、边界轮廓描述、区域标记等。
边缘检测是最常用的一种形状特征提取方法，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法分析
计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法分析摘要：文章提出了一种图像轮廓的提取方法，这种方法具有更高的精度和抗干扰能力，并且对我国计算机视觉测量技术的发展前景作出了展望。
关键词：计算机技术；轮廓提取；视觉测量计算机视觉测量技术是一种综合技术，融合了光电子技术、计算机技术、图像处理技术等多种技术。
在对采集对象进行处理之后，就可以得到目标物体的几何特征参数。
想要得到准确的图像，就必须重视目标物体的轮廓提取参数。
在计算机视觉测量系统中，为了保障测量的精准度，选取合适的轮廓提取方法也是很重要的。
边缘检测法是轮廓提取方法中主要的内容，该方法借助于空域微分算子，使图像和模板完成卷积。
边缘检测方法中的局部算子法，具有实现简单、运算速度快等优点。
梯度算子、Sobel算子、Roberts算子、canny算子，都是经典局部算子法。
本文提出了基于灰度阈值法的原理，根据链码跟踪技术对轮廓信息进行存储，实现图像轮廓的提取。
这种方法具有准确度高、稳定性好等优势，在工程上的应用十分广泛。
1 轮廓提取的原理轮廓提取指的是从物体图像上得到物体外形，它能够有效保障测量的精确度。
由于计算机视觉测量图像只含有目标和背景2类区域，应该利用阈值分析法对图像进行分割。
为了确保二维图像中没有噪音，可以利用非线性的滤波能力消除噪音。
为了实现轮廓提取，将会掏空图像内部的点。
通过链码跟踪技术对轮廓的信息进行存储，使图像的轮廓处理工作量得以减轻。
轮廓提取的工作流程是：首先对原始图像进行预处理，消除噪音后可以得到平滑的图像。
然后，对图像进行阈值分割得到二维图像。
对二值图像进行轮廓提取，就可以得到图像的边界点。
最后，再根据跟踪算法将轮廓存储为链码序列的形式。
2 图像轮廓提取的关键技术轮廓提取技术是计算机视觉测量技术中的重要组成部分，轮廓提取技术主要包括图像预处理技术、阈值分割技术、轮廓提取技术和链码跟踪技术等内容。
本文将具体介绍几种关键的图像的轮廓提取技术。
图像处理中的特征点提取算法
图像处理中的特征点提取算法特征点是图像的局部特点，如角点、边缘、纹理等。
提取图像中的特征点是图像处理中的一个重要的基础技术。
特征点提取算法可以用在计算机视觉、机器学习、模式识别等领域中。
常见的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB、FAST等，接下来，我们将对这些算法进行介绍。
SIFT（Scale-invariant feature transform）SIFT算法是由David Lowe于1999年提出的。
SIFT算法是一种基于尺度空间理论的特征点提取算法，可以提取出具有尺度不变性和旋转不变性的特征点。
SIFT算法的基本思想是把图像从低到高分解成不同尺度的高斯金字塔，然后在每个尺度上，通过差分来得到图像的尺度空间。
接着，在每个尺度上，检测出具有较高响应的关键点，并利用高斯金字塔在关键点周围生成描述子。
最后，通过匹配描述子来实现图像的配准和识别。
SURF（Speeded Up Robust Features）SURF算法是Herbert Bay等人于2006年提出的。
SURF算法是一种快速的特征点提取算法，通过使用Hessian矩阵来检测尺度和旋转不变性的兴趣点。
SURF算法可以用于图像识别、特征匹配、图像拼接等领域。
SURF算法的特点是速度快、稳定性好、鲁棒性强，并且在尺度变换和噪声干扰的情况下仍然能够识别到兴趣点。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）ORB算法是Ethan Rublee等人于2011年提出的。
ORB算法是一种基于FAST和BRIEF的特征点提取算法，具有尺度不变性和旋转不变性。
ORB算法的基本思想是将FAST算法用于检测关键点，并在其基础上应用BRIEF算法来产生描述子。
与SIFT算法相比，ORB算法具有更好的速度和更好的检测能力，并且具有与SIFT算法相当的识别性能。
FAST（Features from Accelerated Segment Test）FAST算法是Edward Rosten等人于2006年提出的。
用于摄像机标定的图像特征点提取算法_肖帜
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杭州电子科技大学学报
2011 年
以细化后图像中已求得的特征点纵坐标 v 所在的行为分界线，将阈值分割后的图片分为上下两部
分。在上半部分从上往下搜索每一行，若第一次搜索到 4 个或 4 个以上连续的象素值为 255 的点，记录
此连续象素的中点坐标和此行的纵坐标，记为（ m1 ，n1 ） ； 同理，在下半部分从下往上搜索每一行，若第一 次搜索到 4 个或 4 个以上连续的象素值为 255 的点，记录此连续象素的中点坐标和此行的纵坐标，计为
is one of the crucial steps in camera calibration． According to the calibration issue camera shot from a special space angle，an algorithm used for calculating the coordinates of feature points camera calibration acquired was presented． An area was selected according to the algorithm． And then，some algorithms such as Otsu thresholding，Hit-miss refinement and pixels statistic were executed to get the coordinates of feature points． The result was shown that the algorithm could calculate the coordinate of feature point quickly and effectively and had the advantage of raising the speed and the precision of camera calibration． Key words： camera calibration； digital image processing； image segmentation； feature point calculation
CCD图像的轮廓特征点提取算法
CCD图像的轮廓特征点提取算法
侯学智;杨平;赵云松
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2004(033)004
【摘要】采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置.提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别.该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点.
【总页数】3页(P446-448)
【作者】侯学智;杨平;赵云松
【作者单位】电子科技大学机械电子工程学院,成都,610054;电子科技大学机械电子工程学院,成都,610054;电子科技大学机械电子工程学院,成都,610054
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.曲线拟合与特征点相结合的鞋印外轮廓特征提取算法 [J], 管燕;李存华;李元金
2.基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法 [J], 董恩增;冯倩;于晓;佟吉钢;谷海清
3.一种基于活动轮廓模型的肺部轮廓提取算法 [J], 徐宇峰;周学海;谢铉洋
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图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法是图像处理中常用的技术，通常用于检测物体的边缘、形状、面积和位置等信息。
以下是一些常见的图像轮廓提取方法：
1. 基于边缘检测：图像边缘检测可以通过Sobel、Laplacian和Canny算子等方法完成，通常可以将检测到的边缘转换为轮廓。
2. 基于二值化：将图像转换为二值图像后，可以使用形态学操作、连通性检测等方法来提取轮廓。
在二值化过程中，可以根据图像灰度值的阈值对图像进行分割，以便更好地提取轮廓。
3. 基于区域分割：使用分割方法（如分水岭算法、阈值分割等）将图像分割为多个区域，然后通过区域之间的边界信息来提取轮廓。
4. 基于特征提取：利用图像纹理，形状，颜色等特征，从中提取物体的轮廓。
这种方法需要考虑各种特征的权重和分类器的训练，具有较高的计算复杂度。
5. 基于级联分类器：利用级联分类器检测物体的边缘，然后通过相关算法提取轮廓。
这种方法在人脸识别、物体检测等领域得到广泛应用。
轮廓提取算法
轮廓提取算法
轮廓提取算法是一种图像处理算法，其主要目的是从一幅二值化图像中提取出所有物体的轮廓信息。
该算法的基本思路是通过在图像中寻找连通的像素点来确定每个物体的轮廓，并采用递归算法实现轮廓的提取。
具体来说，该算法通过将图像转化为一张由像素值组成的二维矩阵，并对每个像素点进行遍历，依次检查其周围的像素是否处于同一物体内。
当发现某一像素点的周围像素点存在不在同一物体内的情况时，该点即为该物体的边界点，从而实现了对轮廓的提取。
由于轮廓提取算法能有效地提取出物体的轮廓信息，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
例如，在医学图像处理中，轮廓提取算法可用于提取肿瘤和血管等生物医学信息，从而为医学诊断和治疗提供帮助。
此外，在机器人视觉和计算机视觉中，该算法也可用于实现物体识别和跟踪等功能。
基于机器视觉检测的轮廓提取算法的研究
基于机器视觉检测的轮廓提取算法的研究作者：党宇婷来源：《企业导报》2015年第12期摘要：本文依据扫描线步长自适应优化、边缘检测、平面轮廓图元识别图像大小的机器视觉检测系统的开发等问题进行了系统研究。
然而，轮廓提取是机器视觉检测最重要的一环，必须先提取图像中重要物体的轮廓，让这些重要物体的图片能够清晰的呈现出来，使计算机能够更好地使用这些图片信息进行识别，以方便工业或者制造业等的检测。
本文根据基于Windows 的Visual C++6.0软件进行物体图像的轮廓提取算法的编写，将物体图像轮廓展示在了计算机上，通过实验，我们对本系统软件的稳定性和精度进行了大量的测试，测试结果表明本系统能够很好地完成工业要求的需要。
关键词：机器视觉；图像处理；轮廓提取轮廓提取的目的：获得图像的外围轮廓特征，为图像分析做好准备。
轮廓提取是根据被检测物体边界的连通性，按照边界像素的分布顺序，顺次得到图像重要区域轮廓像素的方法。
轮廓提取的原理：在于首先找到被提取图像轮廓上任意一点作为起始点，并且从这个起始点出发，沿着一个方向，对该点领域进行搜索，不断地找到被检测图像下一个轮廓边界点，最终得到完整的轮廓区域。
轮廓提取算法设计具体步骤如下：（1）找到被提取图像【图（1-1）】外围轮廓上任意一点作为当前轮廓起始点（x，y）；（2）以该起始点初始化位置关系值a；（3）得到当前轮廓起始点坐标（x，y），并且将该坐标信息存入堆栈中，获得前一轮廓点与当前轮廓起始点位置关系a=a‘，根据下一点与当前轮廓点可能的位置关系a-1，a，a+1，计算得到这三点的坐标值（x1，y1），（x2，y2），（x3，由图1-2可以看出：本文算法可以精确的得到被提取图像的单连通闭合轮廓，此轮廓为单像素的，并不会出现轮廓扫描错误的现象。
总结：由于本课题采用的轮廓跟踪的方法，只搜索轮廓附近的单像素点，而此单像素轮廓通常在图中只占据非常小比例的像素，所以本算法避免了对图片中其他大部分像素的多余计算，使得算法具有很高的计算效率，很好的适用于产业的各个方面。
数字图像轮廓特征提取过程研究
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2) 双阈值法。对于具有两个灰度峰值的图像, 将这两个最大峰值设定为两个不同的临界值 F 1和 F 2。
当某个像素 F i j 的像素值介于 F 1和 F 2之间时设为白色, 其他情况设为黑色。 大津法 ( 又称 OT SU 法或最大类间方差法 )于 1979年提出, 它是在灰度直方图基础上用最小二乘法原理
N-1 M - 1
F ( u,
u = 0 v= 0
v )H
( u,
v
)
uv NM
( 3) 将 G( u, v) 进行傅里叶逆变换得到增强图像 g( x, y) :
g( x,
y) = ∀ ∀ ? N- 1M - 1
2j
(
xNu +
yv M
)
u= 0 v= 0
故频域滤波的核心在于如何确定传递函数 H ( u, v) , 一个二维的理想低通滤波器的传递函数如下:
研究各像素群。非结构分割法包括统计模式识别、神经网格方法或其他利用景物的先验知识实现的方法等。
图像的黑白二值图像转化是指通过设定某个临界阈值, 大于该临界值时为白, 存储时用 1表示, 小于该
临界值时为黑, 存储时用 0表示, 这样就可以将任意的彩色或者灰度图像转换成黑白二值图像。根据峰值个
数以及处理过程的不同, 可以用不同的方法完成灰度图像转换为黑白二值图像的过程, 对于灰度峰值的多
1 引言
数字图像处理泛指从图像获取到图像信息输出的全过程, 包括对已有图像信息的处理, 它具有精度高、 成本低、速度快及灵活性好等特点, 使得其在诸多领域得到了广泛的应用。作为数字图像处理的常用技术, 图像增强、图像分割、边缘检测等已经发展的较为成熟 1 , 并经常被结合起来用以处理图像。