log算子 和dog 算子
深度学习算法在卷烟外观质量检测中的应用
深度学习算法在卷烟外观质量检测中的应用作者：焦俊郝静烈冷晓飞刘娅杨彤瑶来源：《今日自动化》2022年第07期[摘要]烟草行业对于卷烟成品的外观质量具有较高的要求，传统的烟草外观检测办法包括人工目测和传统机器视觉检测，由于卷烟品牌、子品牌日益增多，人工目测工作量剧增，而传统的机器视觉检测需要对每一类产品做标样，不能实现智能化的外观检测。
深度学习检测技术可以显著简化瑕疵检测和缺陷检查，基于样本图像，算法可以训练各种各样的瑕疵和缺陷类型，然后可靠地识别它们。
通过专门设计的卷烟产品传送机械，稳定采集卷烟成品图像，利用改进的深度学习算法进行高效瑕疵判定。
基于深度学习算法的品质检测研究和探索，对于卷烟生产上的众多外观质量检测装置具有重大的指导意义。
[关键词]深度学习;RNN;瑕疵检测;神经元;卷烟;外观质量检测[中图分类号]TP391.41 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2022）07–0–05Application of Deep Learning in Cigarette Appearance Quality InspectionJiao Jun，Hao Jing-lie，Leng Xiao-fei，Liu Ya，Yang Tong-yao[Abstract][background and objective] the tobacco industry has high requirements for the appearance quality of finished cigarette products. The traditional tobacco appearance inspection methods include manual visual inspection and traditional machine vision inspection. Due to the increasing number of cigarette brands and sub brands， the workload of manual visual inspection has increased sharply. However， the traditional machine vision inspection needs to make standard samples for each kind of products， which can not realize intelligent appearance inspection. [Methods] deep learning detection technology can significantly simplify defect detection and defect inspection. It can be based on sample images. The algorithm can train a variety of defects and defect types， and then identify them reliably. [results] through the specially designed cigarette product transmissionmachinery， the images of finished cigarette products are stably collected， and the improved deep learning algorithm is used for efficient defect judgment [Conclusion] the research and exploration of quality detection based on deep learning algorithm has great guiding significance for many appearance quality detection devices in cigarette production.[Keywords]deep learning; RNN; defect detection; neuron; cigarettes; appearance quality inspection中國烟草十四五规划中提出了按照“形成强大国内市场，构建新发展格局”的总体部署，中式卷烟知名品牌既要在畅通国内大循环、促进国内国际双循环和优化供给结构、改善供给质量中承担更大责任、发挥更大作用，也要通过技术创新、品牌创新、产品创新来更好地满足人民群众日益增长的物质文化需求。
siftsurf检测关键点及描述子
siftsurf检测关键点及描述⼦1、sift介绍SIFT全称Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征转换）。
它⽤来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。
SIFT算法分解为如下四步：（1）构建尺度空间搜索所有尺度上的图像位置，通过⾼斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点，具体的过程如下。
A、采⽤⾼斯函数对图像进⾏模糊以及降采样处理得到⾼斯⾦字塔B、采⽤DOG（Difference of Gaussian）即在⾼斯⾦⼦塔中的每组中相邻两层相减（“下⼀层减上⼀层”）⽣成⾼斯差分⾦字塔（2）关键点定位A、找到局部极值点B、剔除极值点通过Taylor展开式(插值函数)精确定位关键点，通过Hessian矩阵消除边缘响应点。
（3）⽅向确定对关键点进⾏梯度计算⽣成梯度直⽅图统计领域内像素的梯度和⽅向，从⽽确定⽅向。
（4）关键点特征描述⼦取特征点周围44个区域块，统计每⼩块内8个梯度⽅向，⽤这448=128维向量作为Sift特征的描述⼦。
2、surf介绍SURF全称Speeded Up Robust Features，为SIFT的加速版本。
它改进了特征的提取和描述⽅式，⽤⼀种更为⾼效的⽅式完成特征的提取和描述。
SURF跟SIFT⼀样分四步⾛：（1）构建尺度空间A、使⽤box filter滤波，然后使⽤Hessian矩阵获取⼆阶梯度特征（相当于LoG算⼦或SIFT⾥的DOG）从左到右分别表⽰在y⽅向LoG算⼦()，xy⽅向的LoG算⼦，y⽅向近似的LoG算⼦，xy⽅向近似的LoG算⼦（2）构建Hessian矩阵塔surf在建塔的时候每层图像⼤⼩不变，只是对模板的尺度不断增⼤，相当于⼀个上采样的过程。
第⼀塔中size分别为,⽽以后每塔中size边长差距逐塔翻倍。
仿射变换
理论中说明了不变量是指物体的特征在经过了如下的一个或几个变换：(1)尺度的缩放；(2)物体的移动；(3)物体的旋转变化；(4)仿射变换；(5)透视变换后，仍然保持不变的特征量。
这是由于视觉不变量是物体几何结构在某个或某些变换群下仍然保持不变的函数形式。
视觉不变量理论中的几个重要变换群有：欧几里德变换群、仿射变换群、射影变换群和拓扑变换群，这几个变换群是逐个包含的，即其他的变换群都是拓扑变换群的特例，并且具有封闭性、恒等性、可逆性和结合性。
一般用齐次矩阵表示变换群，齐次矩阵中未知参数的个数称为变换群的自由度。
自由度的大小可以反映变换群的复杂度和通用度，自由度越大通用程度越强，自由度越小复杂度越低。
上述几种变换变换群依次增大，变换群越大，自由度越大，不变性越少。
相对的，若变换群越小，自由度越小，不变性越多，可提取的不变量也越丰富[9]。
SIFT图像特征的主要计算步骤1）尺度空间极值检测：计算的第一个阶段是搜索所有的尺度和图像位置，使用高斯差分公式可以有效的检测出潜在的特征点，这些特征点对于尺度缩放和旋转变化具有不变性；2）关键点的定位：对于每个候选点，确定他们的位置和尺度；3）确定关键点的方向：为每个关键点分配一个方向，以后所有对图像的数据的操作都被转换为对特征点方向、尺度和位置的操作，从而保证了变化的不变性；4）生成特征点描述子：通过对关键点当前尺度周围区域的梯度统计，生成特征点描述子。
高期尺度空间，高期差分方程D (x ,y ,?)?(G (x ,y ,k ?)?G (x ,y ,?))*I (x ,y )?L (x ,y ,k ?)?L (x ,y,?)高斯差分函数DoG（difference-of-Gaussian）选择高斯差分函数的几个优点：1）计算效率高：由于L对于每个尺度空间都是需要计算的，而D只需在此基础上做减法操作；2）高斯差分函数DoG（difference-of-Gaussian）是尺度归一化算子LoG（Laplacianof Gaussian）的近似，Lindeberg证明具有因子?2的尺度归一化算子LoG对于真正的尺度不变性是必须的。
二阶椭圆微分算子拉普拉斯算子
二阶椭圆微分算子拉普拉斯算子
二阶椭圆微分算子拉普拉斯算子（Laplace Operator）是一种广泛应用于图像处理和
偏微分方程领域的算子。
它既可以应用于欧几里得空间中的梯度（f）的散度（·f）运算，也可以推广到黎曼流形上的椭圆型算子，称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子。
在图像处理领域，拉普拉斯算子常用于边缘检测。
其原理是利用拉普拉斯算子对图像进行滤波，从而锐化图像边缘。
拉普拉斯算子主要包括以下几种：
1. 二维拉普拉斯算子：应用于二维图像处理，可以检测图像中的边缘。
常见的二维拉普拉斯算子有Prewitt算子、Sobel算子和Roberts算子等。
2. 三维拉普拉斯算子：应用于三维图像处理，可以检测图像中的边缘。
常见的三维拉普拉斯算子有LoG算子和DoG算子等。
在偏微分方程领域，拉普拉斯算子主要用于求解椭圆型偏微分方程。
拉普拉斯算子对偏微分方程的解具有降维作用，可以将高维问题转化为低维问题求解。
此外，拉普拉斯算子还应用于偏微分方程的数值计算方法，如有限差分法、有限元法等。
总之，二阶椭圆微分算子拉普拉斯算子是一种重要的数学工具，在图像处理和偏微分方程领域具有广泛的应用价值。
基于改进SIFT算法的视频序列图像配准
基于改进SIFT算法的视频序列图像配准汪道寅;胡访宇【摘要】针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法.距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系.将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2011(041)002【总页数】4页(P16-18,24)【关键词】SIFT;图像配准;视频序列;参数自适应;相邻平行性约束【作者】汪道寅;胡访宇【作者单位】中国科学技术大学,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学,安徽,合肥,230027【正文语种】中文【中图分类】TN391.90 引言图像配准技术是图像融合和图像重建等应用的前提,是不可缺少的关键步骤。
图像配准可分为基于特征和基于区域的配准,其基本步骤为特征检测、特征匹配、匹配函数设计和图像的变换及重采样[1]。
图像配准在医学、遥感和目标识别等众多图像分析领域得到了广泛地应用,是图像处理领域中研究的热点。
尺度不变特征SIFT是由David Lowe于1999年提出,并于2004年总结完善[2]。
SIFT匹配算法主要可分为特征检测、特征描述和特征匹配3个部分。
Mikolajczyk 和 Schmid通过对比 SIFT、PCA-SIFT、Steerable Filter和Moment Invariants 等数10种特征描述后指出[3],SIFT是目前最为有效地特征检测算子。
SIFT算法存在需要完善的地方,如匹配部分的部分阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效的剔除。
针对以上问题提出相应改进,并将其应用到视频序列图像的配准当中。
实验表明,改进算法实现了更有效的配准。
SIFT算法实现原理步骤
SIFT 算法实现步骤 ：1 关键点检测、2 关键点描述、3 关键点匹配、4 排除错配点参考链接：1关键点检测1.1 成立尺度空间依照文献《Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales 》咱们可知，高斯核是唯一能够产生多尺度空间的核，一个图像的尺度空间，L （x,y,σ) ,概念为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,σ) 卷积运算。
高斯函数高斯金字塔高斯金字塔的构建进程可分为两步：（1）对图像做高斯滑腻；（2）对图像做降采样。
为了让尺度表现其持续性，在简单 下采样的基础上加上了高斯滤波。
一幅图像能够产生几组（octave ） 图像，一组图像包括几层 （interval ）图像。
高斯图像金字塔共o 组、s 层， 那么有：σ——尺度空间坐标；s ——sub-level 层坐标；σ0——初始尺度；S ——每组层数（一样为3~5）。
当图像通过相机拍照时，相机的镜头已经对图像进行了一次初始的模糊，因此依照高斯模糊的性质：-第0层尺度高斯金字塔的组数: M 、N 分别为图像的行数和列数高斯金字塔的组内尺度与组间尺度:组内尺度是指同一组（octave ）内的尺度关系，组内相邻层尺度化简为：组间尺度是指不同组直接的尺度关系，相邻组的尺度可化为： 最后可将组内和组间尺度归为：()22221()(),,exp 22i i i i x x y y G x y σπσσ⎛⎫-+-=- ⎪⎝⎭()()(),,,,*,L x y G x y I x y σσ=Octave 1Octave 2Octave 3Octave 4Octave 5σ2σ4σ8σ0()2s S s σσ=0σ=init σ()()2log min ,3O M N ⎡⎤=-⎣⎦112S s s σσ+=1()2s SS o o s σσ++=222s S sS So oσσ+=1212(,,,)i n k k k σσσσ--12Sk =i —金字塔组数 n —每组层数上一组图像的底层是由前一组图像的倒数第二层图像隔点采样生成的。
图像处理特征不变算子系列之DoG算子(五)
图像处理特征不变算子系列之DoG算子（五）时间 2013-09-12 00:24:07 CSDN博客原文/kezunhai/article/details/11403733图像处理特征不变算子系列之DoG算子（五）kezunhai@/kezunhai在前面分别介绍了：图像处理特征不变算子系列之Moravec算子（一）、图像处理特征不变算子系列之Harris算子（二）、图像处理特征不变算子系列之SUSAN算子（三）和图像处理特征不变算子系列之FAST算子（四）。
今天我们将介绍另外一个特征检测算子---DoG算子，DoG算子是由 Lowe D.G. 提出的，对噪声、尺度、仿射变化和旋转等具有很强的鲁棒性，能够提供更丰富的局部特征信息，本文将对DoG算子进行详细地分析。
在开始介绍DoG之前，有必要对尺度空间有一定的了解。
尺度空间最早是由Tony Lindeberg提出的，并不断的发展和完善。
日常生活中，我们自觉或不自觉的在使用尺度的概念。
举个我们个人自觉的经历，当我们读小学的时候，同学间互相询问来自哪个组；当我们读中学的时候，同学们互相询问自哪个村；当我们读高中的时候，同学们互相询问来自哪个镇；当读大学的时候，同学们互相询问来自哪个省？这里的组、村、镇、省就是我们不自觉使用的尺寸。
还有一个例子，当我们打开google地图的时候，随着鼠标的滚动，地图会由五大洲逐渐定位到国家--》省---》市---》区---》街道办等，这也是尺度的表现。
1）尺度空间在尺度空间中，尺度越大图像就越模糊，尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大，能够模拟目标由远及近人对目标的感知过程。
那为什么要讨论尺度空间呢？因为在用机器视觉系统分析未知场景时，机器并不知道图像中物体的尺度，只有通过对图像的多尺度描述，才能获得对物体感知的最佳尺度。
如果在不同尺度上，对输入的图像都能检测到相同的关键点特征，那么在不同尺度下也可以实现关键点的匹配，从而实现关键点的尺度不变特性。
基于红外热成像的PCB故障检测
基于红外热成像的PCB故障检测摘要：常见电路板故障的发生都会伴随着电子元件温度的变化，利用观测到的电路板及电子元件的红外热像图温度变化可以检测电路板的故障以及确定大致的故障位置。
结合电路板元件工作温度变化的特点，结合多种算法研究综合，基于MATLAB GUI建立了一个利用红外热图像分析来检测电路板故障的系统。
关键词：红外热成像；PCB板；故障检测；图像处理0.引言随着电子设备结构和功能的日趋复杂，电子设备的检测诊断技术和设备维护变得越来越困难，针对电子设备的特点有很多电路板的故障检测和诊断方法。
例如传统的在线监测方法，以及专家诊断法错误！未找到引用源。
传统测试方法需要接触电路板上的元件，对待测设备和部件会有一定的影响。
经研究表明，电路板封装元件和组件大多数故障都与温度有关，即我们可以根据检测到的电路板上元件温度的变化异常判断元件故障，此为红外热成像检测电路板故障的前提。
近几年，红外热成像技术发展迅速，其精度已能满足观测普通电路板的需求，再综合多种图像处理技术就能检测出电路板故障的大致区域。
1.红外成像原理红外热成像运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，将该信号转换成可供人类视觉分辨的图像和图形，并可以进一步计算出温度值。
红外热成像技术使人类超越了视觉障碍，由此人们可以看到物体表面的温度分布状况。
物体表面温度如果超过绝对零度即会辐射出电磁波，随着温度变化，电磁波的辐射强度与波长分布特性也随之改变，波长介于0.75μm到1000μm间的电磁波称为"红外线"，而人类视觉可见的可见光介于0.4μm到0.75μm。
照相机成像得到照片，电视摄像机成像得到电视图像，都是可见光成像。
自然界中，一切物体都可以辐射红外线，因此利用探测仪测定目标的本身和背景之间的红外热差并可以得到不同的红外图像，热红外线形成的图像称为热图。
物体的热辐射能量的大小，直接和物体表面的温度相关。
热辐射的这个特点使人们可以利用它来对物体进行无接触温度测量和热状态分析，从而为工业生产，节约能源，保护环境等等方面提供了一个重要的检测手段和诊断工具。
sift算法详解及应用 特别详细版
0.00019117 0.00655965 0.05472157 0.11098164 0.05472157 0.00655965 0.00019117
0.00002292 0.00078633 0.00655965 0.01330373 0.00655965 0.00078633 0.00002292
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4. 高斯金字塔
• 高斯金子塔的构建过程可分为 两步：
（1）对图像做高斯平滑； （2）对图像做降采样。
为了让尺度体现其连续性，在简单 下采样的基础上加上了高斯滤波。 一幅图像可以产生几组（octave） 图像，一组图像包括几层 （interval）图像。
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SIFT
Scale Invariant Feature Transform 17
• 高斯图像金字塔共o组、s层， 则有：
(s) 0
s
2S
σ——尺度空间坐标； s——sub-level层坐标； σ0——初始尺度； S——每组层数（一般为3~5）。
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SIFT
Scale Invariant Feature Transform 18
E-mail: lowe@cs.ubc.ca
• 1999年British Columbia大学大卫.劳伊（David G.Lowe）教授总结了现有 的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对 图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT （尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。
尺度空间理论最早在1962年提出，其主要思想是通过对原始图像进 行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行 尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、 角点检测和不同分辨率上的特征提取等。
特征点检测算法
特征点检测算法一、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法基本原理及主要特征1、SIFT 算法基本原理SIFT 算子是图像匹配算法中性能较好的算子，基于SIFT 算法的特征图像配准可大致分为特征的检测、描述和匹配。
特征检测是在尺度空间中进行的，首先生成图像尺度空间，然后检测尺度空间中的局部极值点，再通过剔除低对比度点和边缘响应点对局部极值点进行精确定位；在对特征进行描述时，先计算每个极值点的主方向，对极值点为中心的区域进行直方图梯度方向统计，生成特征描述子；最后，通过特征描述子寻找匹配的特征，建立图像之间的联系。
1.1关键点的检测高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性变换核，一幅图像在尺度空间中可表示为图像和可变高斯核函数的卷积，采用高斯金字塔（LaplacianofGaussian ，LoG ）算子表示如下：(,,)(,,)(,)L x y G x y I x y σσ=⊗其中，I(x,y)为输入的二维图像，222()/221(,,)2x y G x y e σσπσ-+=为可变高斯核函数，σ为可变核。
图像尺度空间的形成是通过将图像与具有可变核的高斯滤波器进行卷积，从而得到图像的高斯金字塔LoG 。
David 指出，高斯金字塔LoG 共分为O 组，每组S+3层，S 为σ与2σ之间的层数，S 一般取2或3。
每组的高斯金字塔的形成是通过输入图像与级联滤波器进行卷积得到，下面以S=2为例，对高斯金字塔LoG 的形成过程进行详细说明。
当S=2时，每组的高斯金字塔共有5层，共由四级的级联滤波器得到。
对于第一组的高斯金字塔LoG 形成过程如下图所示：图1-1 级联滤波器的构造如图所示，输入图像0I 由初始图像I 经高斯核为σ的滤波器得到，输出图像i I （i=1,…,4）由输入图像0I 分别经级联滤波器Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ得到。
第一组高斯金字塔LoG 为图1中虚线包括的五幅图像(0,1,...,4)i I i =，每幅图像对应的高斯核为(0,1,...,4)ik i σ=,表示图像(0,1,...,4)i I i =可看成初始图像I 经核为(0,1,...,4)i k i σ=的高斯函数得到。
尺度空间理论和SIFT算法小结
尺度空间理论尺度空间(scalesPace)思想最早由Iijima 于1962年提出([l])，但当时并未引起算机视觉领域研究者们的足够注意，直到上世纪八十年代，witkin([2])Koenderink([3])等人的奠基性工作使得尺度空间方法逐渐得到关注和发展。
此后，随着非线性扩散方程、变分法和数学形态学等方法在计算机视觉领域中的广泛应用，尺度空间方法进入了快速发展阶段。
尺度空间方法本质上是偏微分方程对图像的作用。
尺度空间方法的基本思想是：在视觉信息(图像信息)处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息，然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。
尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中，因此更容易获得图像的本质特征。
尺度空间的生成目的是模拟图像数据的多尺度特征。
高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核。
尺度空间是一个用来控制观察尺度或表征图像数据多尺度自然特性的框架；信号的尺度空间表征是信号的特征结构集合并包含有一个连续的尺度参量(即观察尺度)。
尺度空间理论[8]是通过对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。
尺度空间表示是一种基于区域而不是基于边缘的表达，它无需关于图像的先验知识。
与通过减小图像尺寸而提高计算效率的其他多尺度或多分辨率表达相比，尺度空间表示由平滑获得，在多由尺度上都保持了不变的空间取样，但对同一特征而言，它在粗糙尺度上对应更多的像素点，这样就使得对这些数据的计算任务得到连续的简化。
尺度空间表示的另一个重要特征，就是基于尺度的结构特性能以一种简单的方式解析的表达，不同尺度上的特征可以一种精确的方式联系起来。
作为尺度空间理论中的一个重要概念，尺度空间核被定义为：in out f K f *= (1)对于所有的信号in f ，若它与变换核K 卷积后得到的信号out f 中的极值(一阶微分过零点数)不超过原图像的极值，则称K 为尺度空间核，所进行的卷积变换称为尺度变换。
图像处理中的边缘增强算法研究
图像处理中的边缘增强算法研究摘要：图像边缘是图像中最重要的特征之一，它包含了图像中物体的边界和轮廓。
边缘增强算法是图像处理中常用的一种方法，旨在增强图像边缘的清晰度和对比度，从而提高图像的可视化效果和辨识度。
本文将研究并探讨几种图像处理中常用的边缘增强算法，包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和拉普拉斯算子。
1. 引言图像处理技术已经广泛应用于各个领域，如医学影像、计算机视觉和图像识别等。
图像边缘是图像中的重要特征之一，可用于物体定位、轮廓提取和图像分割等应用。
然而，由于图像受到噪声和模糊等因素的影响，边缘的清晰度和对比度可能被削弱。
因此，通过边缘增强算法来提高边缘的质量成为图像处理中的一个重要研究方向。
2. Sobel算子Sobel算子是一种基于局部区域像素灰度差分的边缘增强算法，它通过计算图像像素点的梯度信息来检测图像的边缘。
Sobel算子是一种简单且高效的算法，常用于平滑图像和边缘检测。
它利用一个3x3的卷积核对图像进行卷积操作，从而得到图像梯度的近似值。
Sobel算子能够提取出较为粗略的边缘，但在一些复杂的场景中可能会存在一定的误检和漏检问题。
3. Prewitt算子Prewitt算子与Sobel算子类似，同样是一种基于局部区域像素灰度差分的边缘增强算法。
Prewitt算子通过计算图像水平和垂直方向灰度差分的绝对值之和来实现边缘检测。
与Sobel算子不同的是，Prewitt算子采用了等权重的卷积核，可以更加有效地提取出图像的边缘信息。
然而，Prewitt算子也存在一定的误检和漏检问题，并且对噪声比较敏感。
4. Canny算子Canny算子是一种经典的边缘增强算法，具有良好的边缘检测效果和低误检率。
Canny算子首先通过计算图像的梯度幅值和方向来找到潜在的边缘点，然后根据两个阈值进行边缘的细化和连接。
Canny算子不仅能够提取出细节丰富的边缘，还能够抑制噪声和防止边缘断裂。
图像处理中的边缘检测算法及其应用
图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。
在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。
本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。
二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。
边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。
边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。
其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。
1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。
该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。
可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。
2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。
3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。
基于仿射变换的局部特征匹配算法
基于仿射变换的局部特征匹配算法戚海想【摘要】Aiming at the situation of the ASIFT algorithm where there areone-to-many, and many-to-one matching, and eventually leading to cor-rect matching are eliminated, proposes a local feature matching algorithm based on affine transformation (LMA). The method is based on the matching key point set under the ASIFT algorithm, in different local areasof an image, chooses three pairs of matching key point and calculates the corresponding affine transformation matrix, for every key point in the reference image, searches for matching key point by the nearest affine transformation matrix, and eliminate the matching key points which have bigger error in the matching key point set by the RANSAC algorithm. The experimental results show that by this kind of space constraint, improved algorithm can obviously increase the number of matching key points, atthe same time of ensuring high matching accuracy.%针对SIFT算法中存在一对多和多对一匹配，并最终导致正确匹配被剔除的情况，提出一种基于仿射变换的局部特征匹配算法（LMA）。
SIFT特征匹配讲义
SIFT特征匹配技术讲义1导言：SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。
该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少。
为此我撰写了这篇文档，以帮助国内的研究学者尽快入门，以最快的速度去体验SIFT算法的魅力！作者：山东大学信息科学与工程学院赵辉bugzhao@ / 5.1 宽基线特征匹配概述宽基线条件下点特征匹配的首要任务就是提取稳定的特征，并进行描述。
这里稳定一词的含义指的是希望该特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化等图像变化因素保持一定的不变性，而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。
对图像变化保持稳定的特征描述符称为不变量，比如对图像的旋转保持稳定的不变量称为旋转不变量(Rotation Invariant)，对尺度缩放保持稳定的不变量则称为尺度不变量(Scale Invariant)。
特征描述符(Featrue Descriptors)指的是检测图像的局部特征（比如边缘、角点、轮廓等），然后根据匹配目标的需要进行特征的组合、变换，以形成易于匹配、稳定性好的特征向量，从而把图像匹配问题转化为特征的匹配问题，进而将特征的匹配问题转化为特征空间特征向量的聚类问题[51]。
宽基线条件下的点特征匹配一般包括下面四个步骤[30]：1.)特征点检测。
这些特征点一般是灰度变化的局部极值点，含有显著的结构性信息，甚至这些点也可以没有实际的直观视觉意义，但却在某种角度、某个尺度上含有丰富的易于匹配的信息。
2.)特征点描述，即建立特征向量。
这是各匹配算法主要的不同所在。
特征空间的选择决定了图像的哪些特性参与匹配，哪些特性将被忽略。
特征点的特征描述符应是不变量，以确保最低限度的受摄像机的运动或光照变化等因素的影响。
X射线数字影像尺寸测量软件开发与应用
X射线数字影像尺寸测量软件开发与应用姜文涛;刘荣海;杨迎春;张少泉;陈晓云【摘要】目前,常规X射线数字成像软件测量模块只提供了直线距离和角度测量功能,无法满足电力设备X射线影像分析的需要.本文利用图像降噪、增强、特征提取和缺陷识别等算法,开发了X射线影像尺寸测量软件,实现了X射线影像直线距离和角度、轮廓和面积测量,为电力设备X影像分析提供了技术支撑.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2018(039)005【总页数】5页(P207-211)【关键词】X射线;数字影像;尺寸测量【作者】姜文涛;刘荣海;杨迎春;张少泉;陈晓云【作者单位】云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明 650217;华北电力大学机械工程系,河北保定 071003;云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明 650217;云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明 650217;云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明 650217;云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明 650217【正文语种】中文【中图分类】TP242.30 引言近年，X射线数字影像[1-2]尺寸测量广泛应用在电力设备检测上。
它以X射线数字影像为研究对象，通过测量软件计算目标的长度、角度、面积、轮廓等各种几何参数，而不破坏实体。
目前，常规X射线数字成像软件测量模块[3]仅可实现X射线图像上两点间距离的直线测量和以一点为中心两直线之间的角度测量，不能够对图像轮廓及面积尺寸进行测量，无法全面满足电力设备 X射线影像分析的需要。
为了满足X射线影像测量的需要，文中利用图像降噪、增强、特征提取和缺陷识别等算法，开发了X射线影像尺寸测量软件，该软件不仅能实现X射线影像直线距离和角度的测量，而且还可实现轮廓和面积的测量并且实现了输电导线X射线影像的存储、检索、显示，更好的为电力设备X影像分析提供了技术支撑[4]。
1 软件开发理论基础该尺寸测量软件基于X射线数字成像透视检测系统[5]采集到的原始图像进行智能处理和分析。
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log算子和dog 算子
背景引言
在博文差分近似图像导数算子之Laplace算子中，我们提到Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。
于是，首先对图像进行高斯暖卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，就可以提高算子对噪声和离散点的Robust, 这一个过程中Laplacian of Gaussian(LOG)算子就诞生了。
本节主要介绍LOG算子基本理论数学分析比较多些，最后，贴出用Mathcad软件实现的LOG代码。
基本理论
高斯卷积函数定义为：
而原始图像与高斯卷积定义为：
因为：
所以Laplacian of Gaussian(LOG)可以通过先对高斯函数进行偏导操作，然后进行卷积求解。
公式表示为：
和
因此，我们可以LOG核函数定义为：
高斯函数和一级、二阶导数如下图所示：
Laplacian of Gaussian计算可以利用高斯差分来近似，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的
从两个平平滑算子的差分得出的是二阶边缘检测，反直观。
近似计算可能如下图所示。
图中一维空间，不同变量的两个高斯分布相减形成一个一维算子
参考代码
计算LOG算子模板系数的式(4.27)实现如下代码：
此函数包括一个正规函数，它确保模板系数的总和为1. 以便在均匀亮度区域不会检测到边缘。
参考资料
[1] Laplacian of
Gaussian /e161/lectures/gradient/node9.html.
[2] Rafael C.Gonzalez, RechardE.Woods at. el , "Digital Image Processing Using MatLab (Second Editon)",Gatesamark Publishing.
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songzi_tea
DOG算子
分类：【Computer Vision】2013-11-10 15:06 352人阅读评论(0) 收藏举报
计算机视觉图像分析特征检测特征提取DOG算子
目录(?)[+]背景简述
Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。
它是可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果，即去噪过程，这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样，是一个函数，即为正态分布函数。
同时，它对高斯拉普拉斯LoG(博文LOG算子介绍了实现原理)的近似，在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减，得到DoG的响应值图像。
基本理论
首先，高斯函数表示定义为：
其次，两幅图像的高斯滤波表示为：
最后，将上面滤波得到的两幅图像g1和g2相减得到：
即：可以DOG表示为：
在具体图像处理中，就是将两幅图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到DoG图。
具体步骤如下所示:
第一步，计算不同参数下的DOG；
在图1,图2,图3，三种图像给了不同参数下的高斯滤波输出的效果，如下图所示：
图1：一个高斯平滑参数为0.3，另一个高斯平滑参数为0.4
图2：一个高斯平滑参数为0.6，另一个高斯平滑参数为0.7
图3 ：一个高斯平滑参数为0.7，另一个高斯平滑参数为0.8
第二步，根据DOG,求角点。
根据理论：三维图中的最大值和最小值点是角点，如图所示（此图片来源于自网络）：
标记红色当前像素点，绿色的圈标记邻接像素点，用这个方式，最多检测相邻尺度的26个像素点。
如果它是所有邻接像素点的最大值或最小值点，则标记红色被标记为特征点，如此依次进行，则可以完成图像的特征点提取。
因此在第一步后，我们可以计算出的图1,图2,图3三个DOG图中求图2中是极值的点，如下图所示：
图5：黑色为极小值，白色为极大值因此，原始图像上以显示的DOG角点检测结果，如下图所示：。