高精度自动贴片机视觉对准系统及其图像处理 被引量：27

1

作者 夏奇 周明才 +1 位作者 汪宏昇 史铁林 《光学技术》 EI CAS CSCD 2004年第2期146-149,共4页

阐述了高精度自动贴片机视觉对准系统的构成和原理。介绍了利用模式识别理论和图像的不变矩实现定位标志存在性判断的原理及算法和定位标志对准的原理及相关的图像处理算法,以及其中的点模式匹配算法。试验结果表明,定位标志存在性判断... 阐述了高精度自动贴片机视觉对准系统的构成和原理。介绍了利用模式识别理论和图像的不变矩实现定位标志存在性判断的原理及算法和定位标志对准的原理及相关的图像处理算法,以及其中的点模式匹配算法。试验结果表明,定位标志存在性判断算法可以有效地区分不同的定位标志和判断定位标志是否在视场之内;定位标志对准算法在输入图像旋转、平移、定位标志被部分遮挡时,能精确地得到定位标志的位置偏差。 展开更多

关键词 自动贴片机 视觉对准系统 图像处理 定位标志 模式识别 不变矩 SUAN滤波 点模式匹配 表面贴装

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最小核值相似区低层次图像处理算法的改进及应用 被引量：13

2

作者 陆宏伟 于起峰 《应用光学》 CAS CSCD 2000年第1期32-37,共6页

首先介绍一种能有效地进行边缘、角点检测和滤波等低层次图像处理的最小核值相似区算法,然后提出自适应阈值的选取方法,局部区域灰度重心判据对其算法的改进使得边缘检测算法抗噪能力更强。针对序列图像的具体应用,用改进的边缘检测算... 首先介绍一种能有效地进行边缘、角点检测和滤波等低层次图像处理的最小核值相似区算法,然后提出自适应阈值的选取方法,局部区域灰度重心判据对其算法的改进使得边缘检测算法抗噪能力更强。针对序列图像的具体应用,用改进的边缘检测算法能准确、快速地从噪声图像中得到较准确的边缘信息,用滤波算法对序列图像作预处理,可使互相关跟踪结果更可靠、更准确。 展开更多

关键词 susan算法 边缘检测 角点检测 图像处理

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各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测 被引量：16

3

作者 景亮 彭真明 +1 位作者 何艳敏 蒲恬 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2208-2212,共5页

为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局... 为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与均值差的一阶范数确定SUSAN滤波器的阈值,从而构造出各向异性SUSAN滤波器。将其用于红外弱小目标检测中,实验结果表明:各向异性SUSAN滤波器能够很好地保留图像中的边缘信息,使残差图像中弱小目标的信噪比增益和信杂比增益极大地提高,目标大小得到较好的保留,虚警率下降。 展开更多

关键词 susan滤波器 各向异性滤波 背景建模 红外图像 弱小目标检测

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改进的自适应SUSAN角点特征提取方法 被引量：8

4

作者 陈洪 李进强 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期118-121,126,共5页

针对目前大多数的角点特征提取算法存在算法结构过于复杂、运行效率偏低及可推广性偏差等方面的局限性,该文通过改进SUSAN算法中灰度差阈值的获取方法,提出一种自适应的角点特征提取方法。该方法首先采用高斯滤波对原始影像做预处理,然... 针对目前大多数的角点特征提取算法存在算法结构过于复杂、运行效率偏低及可推广性偏差等方面的局限性,该文通过改进SUSAN算法中灰度差阈值的获取方法,提出一种自适应的角点特征提取方法。该方法首先采用高斯滤波对原始影像做预处理,然后利用Ly算子初步探测概略角点特征集合,最后利用改进的SUSAN角点检测算法从概略角点特征精确确定角点特征。实验结果表明,该方法提高了角点检测的精度,缩短了角点特征提取时间,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 角点提取 自适应 susan算法 高斯滤波

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基于SUSAN及其改进算法的InSAR干涉图滤波研究 被引量：3

5

作者 许兵 尹宏杰 +1 位作者 朱珺 汪长城 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2010年第4期68-73,共6页

将SUSAN滤波算法引入InSAR领域并进行改进,提出基于SUSAN及其改进算法的InSAR干涉图复数域滤波算法。为验证算法的有效性,将SUSAN及改进的SUSAN滤波算法与经典的Goldstein滤波算法进行对比实验,结果表明SUSAN及其改进算法比Goldstein算... 将SUSAN滤波算法引入InSAR领域并进行改进,提出基于SUSAN及其改进算法的InSAR干涉图复数域滤波算法。为验证算法的有效性,将SUSAN及改进的SUSAN滤波算法与经典的Goldstein滤波算法进行对比实验,结果表明SUSAN及其改进算法比Goldstein算法优越,在相位奇异点方面对Goldstein算法的改善程度从71.7%提高到82.6%。SUSAN算法,尤其是其改进算法,不仅能较好地抑制干涉图噪声,而且能较好地保留干涉图的边缘信息。 展开更多

关键词 滤波 susan滤波 Goldstein滤波 干涉合成孔径雷达 干涉图

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基于改进SUSAN原则的车辆检测方法 被引量：4

6

作者 田炳香 吴晴 +1 位作者 郑榜贵 高德芝 《计算机测量与控制》 CSCD 2008年第12期1792-1794,1808,共4页

为解决汽车辅助驾驶系统中目标车辆检测的实时性和鲁棒性问题,提出一种基于单目视觉的车辆检测系统,将改进的SU—SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,即最小核值相似区)算法应用到车辆边缘检测中;采用自适应双阈值法... 为解决汽车辅助驾驶系统中目标车辆检测的实时性和鲁棒性问题,提出一种基于单目视觉的车辆检测系统,将改进的SU—SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,即最小核值相似区)算法应用到车辆边缘检测中;采用自适应双阈值法检测车底阴影。结合车道线参数动态规划车辆初始检测区域;在检测区域中,采用改进的SUSAN算法定位车辆边缘,生成车辆假设;最后根据车辆的纹理、形状和位置特征来验证车辆假设;为改善系统性能,采用Kalman滤波算法对检测到的目标进行跟踪;使用实际采集的道路图像序列对系统进行测试。实验表明,该系统能够及时准确地检测前方目标车辆。 展开更多

关键词 车辆检测 阴影特征 susan算法 KALMAN滤波

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融合SUSAN算法和Robert算法的图像边缘检测滤波处理技术 被引量：4

7

作者 章慧 陈宏明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期302-304,共3页

研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阈值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过... 研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阈值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过程中的噪声,最后采用图像细化方法对图像进行细化处理。经仿真实验表明,提出的改进算法能够有效地对图像进行检测,降低了算法的复杂度。 展开更多

关键词 susan算法 边缘检测 均值滤波 Robert算法

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一种具有保留边缘信息的改进SUSAN去噪方法 被引量：2

8

作者 张从力 王述勇 王莲 《国外电子测量技术》 2007年第10期33-35,共3页

在图像去噪的过程中,大多数的滤波算法都会在滤除噪声的同时损失边缘信息,而SUSAN算子的原理使其具有保持边缘的特性。本文在原SUSAN滤波的基础上,提出自适应的灰度差阈值选取,并针对原SUSAN算法在图像边缘处滤波效果不佳的情况下提出... 在图像去噪的过程中,大多数的滤波算法都会在滤除噪声的同时损失边缘信息,而SUSAN算子的原理使其具有保持边缘的特性。本文在原SUSAN滤波的基础上,提出自适应的灰度差阈值选取,并针对原SUSAN算法在图像边缘处滤波效果不佳的情况下提出两个阈值对噪声进行判断。通过对加入椒盐噪声和随机噪声图像的去噪仿真实验表明,对于单次滤波和多次滤波,改进的SUSAN滤波算子避免图像模糊、保留边缘信息方面都具有比普通滤波算法更好的效果。 展开更多

关键词 去噪 susan 保持边缘 滤波

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一种自适应的无人机影像角点特征提取方法 被引量：1

9

作者 闾海庆 翁向阳 +2 位作者 封加会 雷远华 刘佳明 《电力建设》 2013年第7期104-107,共4页

提取高山林地区域无人机影像上的角点特征时,运用传统方法提取的角点特征数量偏少,为此提出了一种自适应的提取方法。该方法将角点特征提取过程系统性地分为粗提取和精提取过程,其中粗提取为利用吕言算子从影像上确定候选角点特征,而精... 提取高山林地区域无人机影像上的角点特征时,运用传统方法提取的角点特征数量偏少,为此提出了一种自适应的提取方法。该方法将角点特征提取过程系统性地分为粗提取和精提取过程,其中粗提取为利用吕言算子从影像上确定候选角点特征,而精提取则是通过改进后的SUSAN算法从候选角点特征中精确提取角点特征。角点特征提取结果验证了该方法的可行性,与传统方法相比,该方法提取的角点特征数量更多,运行效率更快,适用于高山林地区域无人机影像角点特征提取。 展开更多

关键词 无人机航测 角点特征提取 自适应 susan算法 高斯滤波

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基于高分辨率遥感影像的DSM建筑物点的提取研究 被引量：15

10

作者 穆超 余洁 +1 位作者 许磊 郭培煌 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期414-417,共4页

采用基于小面积去除方法的中值SUSAN噪声点平滑方法,结合高分辨率遥感影像,对DSM中房屋点的提取进行了探讨。实验表明,本方法能有效地从DSM中提取绝大部分建筑物点,有助于建筑物的精确三维重建。

关键词 高分辨率遥感影像 数字表面模型 建筑物点 决策树分类 中值susan滤波

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基于非局部均值和SUSAN算子的混合噪声滤除 被引量：6

11

作者 吴一全 王凯 戴一冕 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期139-145,共7页

为了更好地滤除图像中脉冲噪声和高斯噪声组成的混合噪声,提出了一种基于非局部均值和Small Univalue Segment Assimilating Nucleus(SUSAN)算子的混合噪声滤除方法.该方法首先根据脉冲噪声点与角点之间吸收核同值区形状特征的不同,采用... 为了更好地滤除图像中脉冲噪声和高斯噪声组成的混合噪声,提出了一种基于非局部均值和Small Univalue Segment Assimilating Nucleus(SUSAN)算子的混合噪声滤除方法.该方法首先根据脉冲噪声点与角点之间吸收核同值区形状特征的不同,采用SUSAN算子检测出大量的特征点,特征点主要是脉冲噪声点,也可能含有小部分角点.将特征点进行排序,出现频次最高两位的点为脉冲噪声点.然后采用改进的均值滤波法计算脉冲噪声点邻域中非脉冲噪声点的均值,以此替换脉冲噪声点灰度值.最后针对已滤除脉冲噪声的图像,采用考虑了图像块信息的非局部均值方法滤除剩余的高斯噪声.去噪实验结果表明:与自适应中值和加权均值结合的方法、中值滤波与小波结合的方法、脉冲耦合神经网络与中值滤波结合的方法相比,本文方法主观视觉效果更好,能够更好地保留图像中的边缘细节,客观评价指标峰值信噪比有较大的提高,滤除混合噪声的优势明显. 展开更多

关键词 图像去噪 混合噪声 susan算子 改进的均值滤波 非局部均值

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基于SUSAN角点和HSV颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法 被引量：5

12

作者 闫河 刘婕 +1 位作者 王朴 杨德红 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第5期173-176,221,共5页

针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板... 针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板中心像素灰度值作为模板"核"来检测区域目标角点,其改进SUSAN角点算法在继承原有SUSAN算法计算简单、定位准确、具有旋转不变性等特点的同时,具有更好抗噪声性能;其次,利用HSV颜色模型光照不敏锐特性,对检测到的角点建立HSV颜色模型,并将其嵌入到粒子滤波框架中,实现对目标的跟踪。实验结果表明,当背景与目标颜色相近时,该算法能够有效避免背景对目标的干扰,取得了较好的目标跟踪性能。 展开更多

关键词 susan角点检测 粒子滤波算法 目标跟踪 HSV颜色模型

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改进型SUSAN算子在零件视觉测量系统中的应用 被引量：1

13

作者 曹新明 何荣誉 《微计算机信息》 2010年第7期108-109,131,共3页

本文介绍了基于改进型SUSAN算子的零件视觉测量系统。设计了零件视觉测量系统的体系结构,采用了一种基于中值的加权滤波算法进行零件图像预处理,研究了SUSAN算子的基本原理和角点检测步骤,并提出了一种基于方相信的改进SUSAN算子和零件... 本文介绍了基于改进型SUSAN算子的零件视觉测量系统。设计了零件视觉测量系统的体系结构,采用了一种基于中值的加权滤波算法进行零件图像预处理,研究了SUSAN算子的基本原理和角点检测步骤,并提出了一种基于方相信的改进SUSAN算子和零件角点测量方法,最后通过实验验证了算法的可行性。 展开更多

关键词 机器视觉 改进susan算子 加权中值滤波 角点检测

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基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测 被引量：1

14

作者 刘刚 梁晓庚 《红外》 CAS 2008年第12期27-32,共6页

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法。首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的... 本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法。首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来。为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA+DSP的硬件实现结构。实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标。 展开更多

关键词 红外 弱小目标 Butterworth高通滤波 形态学 多帧累加 susan检测

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