检索结果-内蒙古大学图书馆

商 2014年第9期 86-86页

作者：覃小峰杨棕根郑湘群西南交通大学峨眉校区机械工程系西南交通大学峨眉校区计算机与通讯工程系

边缘检测算法一直在图像处理领域十分活跃，本文根据canny边缘检测算法对图像进行边缘检测处理。本文首先对带有噪声的图像进行高斯平滑滤波，尽可能地将噪声去掉。然后通过亮度梯度的计算，得出图像的整体轮廓。然后再对其进行非极大... 详细信息

边缘检测算法一直在图像处理领域十分活跃，本文根据canny边缘检测算法对图像进行边缘检测处理。本文首先对带有噪声的图像进行高斯平滑滤波，尽可能地将噪声去掉。然后通过亮度梯度的计算，得出图像的整体轮廓。然后再对其进行非极大值抑制处理，将虚假边缘像素点去掉。再采用双阈值处理上一步所得到的图像，并连接边缘像素点得到边缘图像。通过实验仿真分析，该算法能够很好的抑制噪声并检测出更加精确的图像边缘。

关键词： canny边缘检测算法高斯平滑滤波非极大值抑制处理双阈值处理

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一种改进canny算子的图像边缘检测算法

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小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1413-1417页

作者：王军林宇航贾玉彤张华良沈阳化工大学计算机科学与技术学院沈阳110142 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110016

在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚... 详细信息

在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚假边缘的现象.本文提出了一种优化canny边缘检测算法,通过改进的自适应中值滤波来预处理图像,对算法效率及对噪声点的处理做出了优化,紧接着增加梯度计算方向,最后结合改进的大津阈值分割法,提出了三阈值分割法代替原始的阈值分割法使图像边缘信息更加完整准确.仿真结果表明,该算法在边缘检测准确率上对比传统canny边缘检测,Sobel算子与较新改进算法均有20%左右的提升,该算法优化了传统算法检测的连续性和准确率.

关键词：目标检测 canny边缘检测算法自适应中值滤波大津阈值分割法三阈值分割

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基于优化的U-net网络掘进工作面煤岩识别方法研究

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采矿与岩层控制工程学报 2025年第1期7卷 94-108页

作者：栾恒杰杨玉晴刘建康蒋宇静刘建荣马德良张孙豪山东科技大学矿山灾害预防控制省部共建国家重点实验室培育基地山东青岛266590 内蒙古上海庙矿业有限责任公司院士专家工作站内蒙古鄂尔多斯016299 青岛知岩智控科技有限公司山东青岛266590

为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3... 详细信息

为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3种网络模型对数据集进行训练,并对训练结果进行对比分析。分析结果表明:在训练次数达到100次时,3种网络模型准确率分别为89.25%, 93.52%及94.55%,改进U-net网络模型准确率相较改进前提高1.03%;在煤岩识别方面, U-net网络模型比FCN网络模型取得了更高的准确率,在测试环节中也表现出了更好的性能;在预测环节中,对煤岩边缘部分的识别做到了更为精准的处理。该方法可为煤岩识别的精准度的提高提供参考。

关键词：煤岩识别深度学习 U-net网络 canny边缘检测算法

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改进canny算法在中厚板边缘检测中的应用

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轧钢 2021年第5期38卷 81-85页

作者：陈方升何纯玉陈亚飞东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

传统的canny边缘检测算法容易受到环境噪声和光照变化等外界因素的影响,导致检测结果中会包含部分的背景图中的边缘,而且需要人工选择参数,算法的灵活性和适应性较低。提出了一种改进的基于canny算子的边缘检测算法,采用双边滤波抑制噪... 详细信息

传统的canny边缘检测算法容易受到环境噪声和光照变化等外界因素的影响,导致检测结果中会包含部分的背景图中的边缘,而且需要人工选择参数,算法的灵活性和适应性较低。提出了一种改进的基于canny算子的边缘检测算法,采用双边滤波抑制噪声;利用子图像依据原始背景图均值的方差变化率,确定是否对子图像进行边缘检测与跟踪;使用OTSU算法计算前景亮度自适应阈值及对应的梯度值的阈值以确定canny边缘检测的单阈值,得到初步的边缘检测结果;最后结合前景的亮度值和梯度值对检测到的结果进行边缘跟踪,得到完整的轮廓。试验结果表明,改进的canny边缘检测算法不仅具有一定的抗噪性,而且能够利用轧件高温的特点,有效地提取高温物体光辐射造成的弱边缘,抑制背景中因光照、阴影等产生的虚假边缘,是一种检测高温物体有效的边缘检测算法。

关键词： canny边缘检测算法 OTSU算法自适应阈值边缘跟踪

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光伏板局部阴影遮蔽图像的边缘检测算法研究

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图像与信号处理 2021年第2期10卷 61-69页

作者：吕科霏李野长春理工大学理学院吉林长春

为大幅降低光伏板受阴影遮蔽影响导致的热斑效应以及功率损失,本文把研究对象定为局部阴影条件下的光伏组件,通过对光伏组件上不同的位置进行随机遮挡,得到多种阴影条件下的阴影图像,用不同的算法对所得数据进行对比分析。利用图像配准... 详细信息

为大幅降低光伏板受阴影遮蔽影响导致的热斑效应以及功率损失,本文把研究对象定为局部阴影条件下的光伏组件,通过对光伏组件上不同的位置进行随机遮挡,得到多种阴影条件下的阴影图像,用不同的算法对所得数据进行对比分析。利用图像配准、图像增强、图像分割等数字图像处理技术来分辨阴影区,采用中值滤波对光伏板条纹复杂所造成的影响进行去噪处理。研究实验结果表明:在模拟实验空间内,canny边缘检测法可精确分割阴影,准确得出阴影区域,不会因膨胀使得阴影区域扩大。精确的阴影区域定位有利于研究光伏组件的输出特性,提升光伏板发电效率。

关键词：光伏组件局部阴影图像处理 canny边缘检测算法

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基于计算机视觉与canny算法的服装纸样轮廓提取

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纺织学报 2024年第5期45卷 174-182页

作者：庹武杜聪陈谦吴超魏新桥张欣汝刘思雨中原工学院服装学院河南郑州451191 河南工学院电气工程与自动化学院河南新乡453003

为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的canny算法对纸... 详细信息

为提高服装二维纸样轮廓信息采集转换的准确性及方便性,设计了一种基于计算机视觉的服装纸样轮廓提取方法。将手机相机作为图像采集设备,采用相机标定的方法进行图像畸变矫正,对图像灰度化处理后进行伽马变换。通过改进的canny算法对纸样图像进行边缘信息的提取,使用自适应双边滤波保边去噪;在原Sobel算子上增加了45°和135°方向的梯度模板计算梯度;采用自适应双阈值确定边缘;融合形态学算法处理轮廓;最后按需进行轮廓骨架提取。结果表明:本文方法适用于二维纸样的轮廓提取,其提取误差在0.15~1.50 cm之间,可实现单独对服装纸样的外轮廓、内轮廓及内外轮廓图的提取,完成轮廓的无差别提取,减少后期人工对轮廓图的编辑,提高二维纸样数字化录入效率。

关键词：服装纸样提取计算机视觉相机标定图像处理 canny边缘检测算法轮廓后处理样板转化

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模糊航空图像中的道路自动检测方法

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交通运输工程学报 2015年第4期15卷 110-117页

作者：刘晟王卫星王珊珊韩亚黄凌潇张鑫长安大学信息工程学院陕西西安710064

为了在模糊航空图像中精确地检测道路,通过分析图像中道路特性,提出了一种道路自动检测方法。通过多尺度Retinex算法增强模糊图像,用改进的canny边缘检测算法检测图像中的主要路段,使用交叉熵理论和贝叶斯决策理论自动获取梯度图像中的... 详细信息

为了在模糊航空图像中精确地检测道路,通过分析图像中道路特性,提出了一种道路自动检测方法。通过多尺度Retinex算法增强模糊图像,用改进的canny边缘检测算法检测图像中的主要路段,使用交叉熵理论和贝叶斯决策理论自动获取梯度图像中的高低阈值,从而将灰度图像转化为二值图像,并将图像中所有线性目标进行骨架提取。根据线性目标的形状与尺寸参数进行噪声滤除,并根据端点的方向与端点间的距离进行道路间隙缝合,并结合边缘和原始图像信息调节和修正已检测出的道路。将道路自动检测方法与几种常用的图像分割算法进行比较,包括大津阈值分割算法,canny边缘检测算法与图论最小割算法,并使用道路自动检测方法对模糊图像中的单条道路、交叉道路和多条道路进行检测。检测结果表明:对模糊或光照不均的航空道路图像,Retinex算法增强图像后可以清晰显示主干道路,而常规的图像分割算法无法将主干道提取出来,使用改进的canny边缘检测算法并附以图像后处理功能较好地提取主干道路。使用道路自动检测方法能够清晰地检测模糊航空图像中单条道路、交叉道路和多条道路,与人工识别的效果接近。

关键词：图像处理道路检测模糊航空图像多尺度 Retinex算法 canny边缘检测算法道路形状

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树干直径自动识别与测量技术研究

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农业机械学报 2016年第3期47卷 349-353页

作者：陈金星岳德鹏冯仲科丁家巍姚炳全叶添雄北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京100083 常州市新瑞得仪器有限公司常州213000

在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除... 详细信息

在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除、双阈值的边缘连接等,在提取的边缘图像基础上,设计了树木直径自动提取算法。以4列的窗口为模板,自上而下,对经过canny算法后的图像进行竖直线段的提取。在提取所有竖线后,将最大宽度的2条竖线当作树干轮廓线,通过焦距、物距、像距与像素宽度之间的关系计算出树干直径。最后选择了不同树种共计16棵树木进行了验证,实验结果表明树干直径识别的精度为96.9%,绝大部分测量数据符合森林资源调查要求。

关键词：树干直径 canny边缘检测算法自动识别图像识别测量

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高密度电子电路频谱图的边缘检测算法

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国防制造技术 2012年第4期 30-33页

作者：甄立冬中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081

在利用电磁扫描技术检测高密度电路板的组装质量时,为了识别频谱图中的异常频率点,需要检测和提取频谱图中频谱曲线。而频谱图中频谱曲线的检测和提取效果直接影响异常频率点检测的准确度。本文致力于电路板频谱图的边缘检测方法的研究... 详细信息

在利用电磁扫描技术检测高密度电路板的组装质量时,为了识别频谱图中的异常频率点,需要检测和提取频谱图中频谱曲线。而频谱图中频谱曲线的检测和提取效果直接影响异常频率点检测的准确度。本文致力于电路板频谱图的边缘检测方法的研究,提出了多窗口canny自适应阈值边缘检测算法,即通过对频谱图进行窗口划分,在窗口内采用改进的梯度幅值的计算方法和自适应阈值canny检测算法,实现了对频谱图的边缘检测。理论分析和实验结果表明,本文所提出的算法准确度高,可以得到较好的边缘检测结果,为识别频谱图中的异常频率点提供了更精准的频谱边缘图像。

关键词：频谱图异常频率点边缘检测 canny边缘检测算法

来源：评论

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影响农药雾滴在烟叶上沉积的关键因子分析

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烟草科技 2022年第3期55卷 25-30页

作者：李莫飞王志江吕明站王挥华谢永辉郭宜秀詹莜国北京航空航天大学云南创新研究院昆明市650233 云南省烟草公司昆明市公司昆明市650051

为明确农药雾滴在成熟期烟草叶片上有效沉积的关键影响因子,提高病害的防控效果和减少农药污染,利用canny边缘检测、Zisman和微量称重检测等方法分别测定了成熟期烟草叶片的临界表面张力、不同叶倾角与喷雾距离下的流失点(Point of Runo... 详细信息

为明确农药雾滴在成熟期烟草叶片上有效沉积的关键影响因子,提高病害的防控效果和减少农药污染,利用canny边缘检测、Zisman和微量称重检测等方法分别测定了成熟期烟草叶片的临界表面张力、不同叶倾角与喷雾距离下的流失点(Point of Runoff,POR)和最大稳定持留量(Maximum Retention,R_(m))。结果表明:(1)药液表面张力与接触角的余弦值呈显著负相关,烟草(红花大金元)叶片的临界表面张力较小,为31.44 mN/m。(2)上部叶倾角大,集中在60°~70°之间;下部叶倾角小,集中在20°~40°之间;中部叶居中,集中在50°~60°之间。(3)流失点与最大稳定持流量受叶倾角和喷雾距离影响。不同叶倾角的流失点相差较大,可达30%~43%,流失点与叶倾角呈显著负相关。20°~30°倾角的叶片在喷雾距离为50 cm时的流失点最高,平均为28.0μL/cm^(2),比其他距离的处理高约50%;喷雾距离大于100 cm时,流失点和最大稳定持留量变化不大。40°~70°倾角的叶片流失点和最大稳定持留量在不同喷雾距离下基本保持不变。因此,烟草叶片喷施农药时应添加助剂以降低药液的表面张力至其临界表面张力以下,以增强药液润湿和展布能力;施药时下部叶的喷雾距离>100 cm,中、上部叶的喷雾距离>50 cm;施药量应控制在流失点以内。

关键词：叶倾角 canny边缘检测算法临界表面张力流失点(POR) 最大稳定持留量(R_(n))

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