基于計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本文以圖像為基礎(chǔ),深入研究基于計(jì)算機(jī)視覺圖像實(shí)現(xiàn)精密測(cè)量的系統(tǒng)方案、軟硬件設(shè)計(jì)、特別是以軟件為主要手段解決視覺測(cè)量中精度、速度和穩(wěn)定性三大問題的關(guān)鍵技術(shù).文章分析了計(jì)算機(jī)視覺圖像精密測(cè)量的基本原理、硬件選擇原則、軟件功能模塊和檢測(cè)流程,推導(dǎo)了相對(duì)標(biāo)定法的測(cè)量精度,從而證明計(jì)算機(jī)視覺圖像測(cè)量實(shí)現(xiàn)高精度測(cè)量的可能性.針對(duì)視覺測(cè)量的特點(diǎn),研究彩色圖像灰度化方法,提出了彩色圖像灰度化效果好壞的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),給出了階躍邊緣、屋頂邊緣保持邊緣結(jié)構(gòu)特征的

2、評(píng)價(jià)函數(shù).根據(jù)視覺測(cè)量圖像質(zhì)量較好及以高斯噪聲為主的特點(diǎn),提出采用簡單的高斯濾波或者SUSAN去噪算法對(duì)圖像在卡尺范圍內(nèi)進(jìn)行濾波處理的方法.提出了基于知識(shí)的邊緣檢測(cè)方法,利用卡尺技術(shù),在知識(shí)庫的引導(dǎo)下,利用SUSAN算子中USAN的取值規(guī)律和邊緣判別準(zhǔn)則提取像素級(jí)邊緣,提高邊緣檢測(cè)中像素級(jí)邊緣的定位精度、抗噪聲能力和運(yùn)算速度.結(jié)合SUSAN和Canny算子各自的優(yōu)點(diǎn),提出了基于Canny和SUSAN算子的邊緣檢測(cè)方法,具有較好的邊緣檢測(cè)