高温物体的图像边缘检测算法研究

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高温物体实时,现场检测一直是检测技术研究的热点和难点,由于计算机视觉检测技术的发展,特别是随着CCD的精度提高,越来越多的学者关注到使用这种方法来对高温物体现场检测。高温物体的图像边缘检测是计算机视觉检测技术必不可少的一步,提取边缘的好坏直接关系着最终的检测结果,因此针对高温物体的图像,研究能够比较好的提取出高温物体的图像边缘检测算法是本文的目的。针对高温条件下环境特征,本文选取了四种条件下的高温物体的图像作为评价算法标准,即:清晰的高温物体的图像,带有蒸汽的高温物体的图像,带有附着物的高温物体的图像和多几何高温物体的图像。针对这四种条件下的图像,本文分析了经典的边缘检测算法对高温物体的图像边缘检测效果,仿真实验结果表明经典算法检测出的高温物体的图像边缘都不是很理想。根据图像描述的最新理论,本文结合了非下采样轮廓波和相位一致性算法,给出了基于非下采样轮廓波的局部能量最大算法。这种算法结合了非下采样轮廓波的优点:对于二维图像的最优描述和相位一致性算法的优点:对于弱边缘的有效检测。使得本文给出的算法可以很好的检测出高温物体的图像边缘信息。在仿真实验分析中,分析了边缘检测算法对于弱边缘的提取,提取边缘像素的稀疏性和提取边缘保持几何结构三个方面。对高温物体图像边缘检测实验表明本文给出的算法在这三个方面都表现良好。
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