基于边缘特征的图像清晰度评价方法
图像的清晰与否直接影响后续的分析与识别,对图像清晰程度进行客观评价在图像质量评判中具有重要的意义。由于图像边缘信息是人眼关注到最显著的特征信息,根据清晰图像与模糊图像在边缘灰度变化程度不同,提出了一种基于灰度边缘坡度的图像清晰程度评价算法,并采用德克萨斯大学图像和视频工程实验室提供的live图像质量评价数据库进行了验证,结果表明,提出的评价方法和图像实际效果具有很好的一致性,在无参考型图像清晰程度评价中具有一定的应用价值。
基于机器视觉的喷丝头微孔检测方法
针对化纤喷丝头微孔,提出一种基于机器视觉的检测方法并进行了验证。首先采用高分辨率工业相机对化纤喷丝头微孔进行实时图像采集,对图像进行灰度变换后,利用高斯-拉普拉斯算子增强图像边缘并通过Canny算子提取边缘信息,然后对微孔边缘进行圆拟合,从而检测出微孔的孔径和孔数。基于该方法,设计和开发了化纤喷丝头微孔检测系统,该系统由图像采像装置、喷丝头传送装置及检测软件组成。系统测试结果表明:该方法可以实现喷丝头微孔的非接触连续检测,检测精度可以达到微米级别。
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