检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]厦门大学电子工程系,福建厦门361005 [2]合肥工业大学仪器仪表学院,安徽合肥230009
出 处:《哈尔滨工业大学学报》2004年第11期1480-1482,1530,共4页Journal of Harbin Institute of Technology
基 金:安徽省"十五"科技攻关重点项目(01022010).
摘 要:工业图像检测中,许多待检目标边缘是屋脊边缘,而现有亚像素边缘检测算法都是假设边缘模型为阶跃边缘,并且现有算法在定位精度、抗噪性能和计算速度方面还不尽人意.针对上述问题,提出一种使用小波变换系数的屋脊边缘亚像素检测算法,将小波分析和概率统计理论引入到亚像素边缘检测问题中.该方法具有较好的定位精确度、抗噪能力和较快的计算速度.实验证明该方法可达到1/60像素的精确度.In the traditional algorithms for sub-pixel edge detection, the model of edges on the objects images is supposed as a step edge. However, the edges of many industrial objects inspected are roof edge. For improving the traditional algorithms in edge location accuracy, ability of anti-noise and the computation speed, a sub-pixel roof edge detection algorithm is presented, based on wavelet transform coefficient and probability theory. This algorithm is shown with better edge location accuracy, anti-noise ability and low computation cost. The experiment showed that the measurement precision reached 1/60 pixel.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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