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目的：实现锂电池薄膜表面缺陷特征的有效提取。方法采用稀疏分解算法实现表面去噪，即通过选取合适的原子函数，在过完备字典中对含有点噪声、高斯噪声、椒盐噪声和加乘噪声背景下的缺陷图像进行稀疏分解迭代，通过观察法得到终止迭代值作为经验值，并将该经验值用于特定噪声背景下的稀疏分解终止迭代条件，得到去噪后的缺陷图像。最后将该方法与中值滤波技术进行比较。结果稀疏分解的去噪性能远优于中值滤波，对锂电池薄膜缺陷有很好的还原性。结论稀疏分解算法能够较好地去除锂电池薄膜图像中的噪声，从而识别出锂电池薄膜缺陷。

关键词: 稀疏分解 , 锂电池薄膜 , 缺陷图像 , 中值滤波

基于错位放大原理的精密自动瞄准方法

王青麾 , 刘笃喜

液晶与显示 doi:10.3969/j.issn.1007-2780.2009.03.025

提出了一种基于CCD传感器的精密图像式瞄准方法,利用错位放大原理,用多个基准点同时参与瞄准,采用游标卡尺刻度线来模拟实际应用时的瞄准线.采用中值滤波和形态学算子相结合的边缘检测方法得到二值边缘图,通过最小二乘拟合直线方程并求取最小平均距离的方法来识别瞄准位置.实验结果表明该算法能准确识别出对准刻线,定位精度可达微米量级,具有一定的实用价值.

关键词: 高精度瞄准 , 中值滤波 , 形态学边缘检测 , 最小二乘拟合

基于相位编组的Hough变换提取海天线算法

董月芳 , 张云峰 , 刘扬 , 徐美芳

液晶与显示 doi:10.3969/j.issn.1007-2780.2010.06.026

海天线提取是研究海天背景条件下目标跟踪的一项重要内容.考虑到海天背景的多样性,首先分析了现有算法的缺点,然后提出了一种适应性较好的海天线提取算法.算法首先用中值滤波去除云层和海杂波等噪声,然后利用基于相位编组的Hough变换提取出海天线.由于算法融合了相位编组和Hough变换两者的优点,所以该方法不但能提取出低对比度下的海天线,而且还具有强的抗干扰性,克服了相位编组和Hough变换各自的缺点.实验结果证明,该方法能提取出简单和复杂背景中的海天线,适应性好、鲁棒性强、定位准确,降低了后续目标跟踪的复杂度.

关键词: 海天线 , Hough 变换 , 相位编组 , 中值滤波

基于FPGA的实时边缘检测系统

陈伦海 , 黄君凯 , 杨帆 , 唐徐立

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20112602.0200

提出一种基于FPGA的实时边缘检测系统,运用Verilog语言实现了系统的数据采集、存储和显示.并针对目前边缘检测易受噪声影响的缺点,采用一种结合中值滤波和改进的Sobel边缘检测的图像预处理算法.通过与经典Sobel边缘检测算法处理后的图像相比较.证明所研制的系统对图像噪声干扰有较强的抑制能力,且提取的边缘定位较准确,可适用于对实时性要求较高的智能监控、识别和跟踪等领域.

关键词: FPGA , 中值滤波 , Sobel , 边缘检测

基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现

陈虎 , 凌朝东 , 张浩 , 杨骁 , 汤炜

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20153001.0143

针对传统的基于灰度图像的边缘检测算法抗噪能力弱、对方向敏感、获取边缘细节信息较粗等不足,本文通过分析彩色图像的特点,提出一种改进的Sobel算子与快速中值滤波相结合的彩色图像边缘检测算法,通过扩展边缘检测算子的方向模板,提高Sobel算子对纹理复杂图像的适应能力及抵抗噪声的能力.该改进算法在Ahera DE2-70 FPGA硬件开发平台上,应用Verilog HDL语言与Quartus Ⅱ中的可编程宏功能模块实现.实验结果表明,该算法的处理只占用了约2％的系统硬件资源,资源占用相对合理,且图像边缘定位准确,抗噪能力强,能够实时有效地提取出彩色图像的边缘.

关键词: 边缘检测 , 中值滤波 , Sobel算子 , 现场可编程门阵列 , 宏模块

基于斜率差值的自适应图像椒盐噪声滤波算法

周玲芳 , 陈菲

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20153004.0695

提出了一种基于斜率差值的自适应中值滤波算法,以有效去除图像脉冲噪声.该算法在经典自适应中值算法的基础上,采用斜率差值进行噪声判定.针对自适应中值滤波算法和基于斜率的自适应中值滤波算法在噪声强度较高情况下的不足进行了改进,同时解决了噪声块难以去除的问题.实验结果表明,该算法能有效去除图像脉冲噪声,并较好的保护图像细节.

关键词: 斜率差值 , 中值滤波 , 噪声检测 , 脉冲噪声

基于 FPGA 的光条中心线实时提取方法

曲岳 , 刘艳滢 , 王延杰 , 张雷

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20163108.0818

随着高铁的普及,列车螺钉松动、车身变形等安全问题渐渐引起了人们的重视,如何检测高铁车身是本文要研究的问题.本文采用激光三角法测量模型,当线结构光扫描高铁车身时,可以根据激光条纹的畸变程度,判断高铁列车是否存在安全隐患,而如何快速、精确地提取激光条纹中心线是首先要解决的问题.在考虑了光源选择、环境噪声、被测物反射等因素的基础上,首先对图像进行预处理,选择中值滤波去除噪声,然后用最大类间方差法将目标区域与背景区域分割；最后,用改进的灰度重心法对目标区域进行中心线提取.本文在 FPGA 上实现了对分辨率为1024 pixel ×200 pixel图像的处理,实验结果表明,提取光带中心线用时不超过0．97 ms,能够满足高铁检测系统对光带中心线提取实时性和准确性的要求.

关键词: 中值滤波 , 最大类间方差法 , 灰度重心法 , FPGA

结合形态学和 Canny 算法的红外弱小目标检测

丁鹏 , 张叶 , 刘让 , 贾平

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20163108.0793

为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题，本文提出了一种基于 Canny 算法、top-hat 算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的 Canny 弱小目标检测方法，本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理，在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息；再用形态学处理中的 top-hat 算法抑制复杂背景，去除云层；最后使用自适应 Canny 算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性，本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置，信噪比增益达到10倍以上，排除噪声以及云层的干扰作用较强，具有一定的自适应性。

关键词: 红外小目标 , Canny 算法 , 中值滤波 , 形态学处理

一种新的改进Canny图像边缘检测算法

吴翔 , 于微波 , 马艳辉 , 刘克平

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2016.01.116

针对传统的Canny算法在平滑滤波时对图像边缘检测的影响,以及需要预先设定高低阈值等缺点,本文提出了一种新的Canny边缘检测算法.首先采用自适应中值滤波对图像进行处理;其次,添加45°和135°方向的梯度模板来计算梯度幅值;最后,采用Otsu算法计算经梯度幅值运算得到图像的高低阈值.实验结果表明,该改进的Canny算法具有良好的抗噪性能,并且能精确的检测出边缘信息.

关键词: 边缘检测 , 中值滤波 , 梯度幅值 , Canny算子