圖像邊緣提取
關(guān)注創(chuàng)建者：matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) 創(chuàng)建時間：2023-10-30
圖像邊緣提取的視頻教程
第五課 Matlab 圖像邊緣提取
本課程適用于想學(xué)或想進行matlab做圖像處理的同學(xué)們，課程包含操作實現(xiàn)讀取圖片，用canny等五種算子提取圖像邊緣并比較顯示，相應(yīng)大家可以通過學(xué)習(xí)拓展到圖像分析的應(yīng)用上，希望能長久的和大家一起學(xué)習(xí)進步。每一期視頻都會上傳相應(yīng)的可運行的源碼附件。
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1-37基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測
基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調(diào)試通過，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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圖像邊緣提取的實例教程
基于matlab的CNN的圖像邊緣提取，程序已調(diào)通，可直接運行。
關(guān)鍵詞：Matlab；GUI界面；App Designer；圖像分類；特征提取；
背景
纖維圖像特征提取與分類是一個涉及圖像處理和模式識別的領(lǐng)域，它在材料科學(xué)、紡織工程、生物醫(yī)學(xué)成像以及任何需要對纖維結(jié)構(gòu)進行分析的領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。纖維可能重疊、交叉或糾纏在一起，使得分割和特征提取變得復(fù)雜。不同類型的纖維具有不同的特性，需要開發(fā)能夠適應(yīng)這種多樣性的算法。自動化纖維圖像的分析過程，減少人工干預(yù)，提高效率和準確性。
圖像獲取：纖維圖像通常通過顯微鏡（如光學(xué)顯微鏡、電子顯微鏡或共聚焦顯微鏡）獲取。圖像可以是二維的，也可以是三維的，取決于顯微鏡的類型和成像技術(shù)。圖像預(yù)處理：由于實際獲取的圖像可能包含噪聲、模糊、對比度不足等問題，因此需要進行預(yù)處理以提高圖像質(zhì)量。預(yù)處理步驟可能包括去噪、對比度增強、二值化、濾波等。圖像分割：圖像分割是將圖像中的纖維與背景分離的過程。可以使用閾值分割、邊緣檢測、區(qū)域生長或更高級的機器學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)。特征提取：特征提取是從分割后的纖維圖像中提取有助于分類的定量屬性。常見的特征包括纖維的長度、寬度、彎曲度、紋理、方向等。圖像分類：分類是根據(jù)提取的特征將纖維圖像分配到不同的類別中。可以使用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機、決策樹、隨機森林）或深度學(xué)習(xí)方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進行分類。應(yīng)用領(lǐng)域：紡織工業(yè)，用于評估纖維的質(zhì)量，如強度、柔軟度和耐久性。生物醫(yī)學(xué)，在組織工程中分析細胞外基質(zhì)的纖維結(jié)構(gòu)。材料科學(xué)，研究復(fù)合材料中的纖維排列和取向。法醫(yī)學(xué)，通過分析纖維來輔助犯罪現(xiàn)場調(diào)查。
圖1 天然纖維分類
Harris特征點檢測
Harris角點檢測算法是一種在計算機視覺中用于識別圖像角點的流行技術(shù)。角點是圖像中兩條邊緣或邊界的交點，它們在圖像分析中扮演著關(guān)鍵角色，因為它們通常標志著物體的角落或邊界的轉(zhuǎn)折點。
展開 基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調(diào)試通過，可直接運行。
主要內(nèi)容
整體框架
一般來說，提出的框架是一個混合的基于邊緣線的語義視覺SLAM系統(tǒng)，使用鳥瞰圖像作為輸入。它主要由三部分組成，如圖2所示：
圖2。提出了基于鳥瞰圖邊緣線的語義視覺SLAM框架，鳥瞰圖由四幅魚眼圖像通過視圖合成生成，對可行駛空間進行分割以提供用于邊緣檢測的掩模，鳥瞰邊緣提取模塊處理從鳥瞰圖像和可行駛空間圖像中檢測到的原始邊緣，然后執(zhí)行基于IPM的邊緣分割程序，以去除噪聲和扭曲邊緣，通過融合連續(xù)邊緣圖像生成局部地圖，用于相對姿態(tài)估計和全局建圖，同時構(gòu)建并優(yōu)化了邊緣點云地圖和占用柵格地圖。
鳥瞰邊緣線提取：
將合成的鳥瞰圖像以及分割的可行駛空間圖像作為系統(tǒng)的輸入。檢測原始混合邊緣，包括可行駛空間內(nèi)的邊緣和自由空間輪廓，然后是基于IPM的分割模塊，該模塊能夠去除地面眩光引起的大部分噪聲邊緣以及地面上方扭曲的物體邊緣
建圖：
使用提取的混合邊，建圖模塊累積并生成概率局部地圖，用于相對姿勢估計，通過記錄軌跡和姿勢圖優(yōu)化，可以導(dǎo)出全局邊緣點云圖以及占用柵格地圖
里程計：
根據(jù)車輪里程計的初始變換，通過語義點云配準來估計局部地圖中的當前姿勢，每個幀的姿態(tài)進一步累積，以生成全局地圖中的車輛軌跡。
展開 在生產(chǎn)過程中，由于底盤零件是懸掛在傳送鏈上不斷移動的，對處于運動中的零件難以實現(xiàn)在線檢測，為此進行了深入研究，建立了針對底盤在移動中進行檢測的方案，在檢測方案設(shè)計上，根據(jù)底盤零件的吊掛方式（一個掛具上吊四個底盤組件），采用了三套CCD攝像機、一套圖像處理系統(tǒng)和穩(wěn)定零件的導(dǎo)向工裝（解決底盤晃動異常），如圖6所示，來檢測底盤組件是否存在漏工序的質(zhì)量缺陷，通過攝像判斷底盤組件中的基腳和擋塊是否存在，螺栓有無則通過安裝孔相對位置與理想位置進行判斷，系統(tǒng)對圖像進行了去背景、降噪、邊緣加強等一系列的預(yù)處理，再通過計算對邊緣圖像進行提取，并與實物進行比對，完成了底盤組件的對比檢測，如圖7所示。
圖6 穩(wěn)定工裝
圖7 檢測方案
沖壓預(yù)裝組件視覺檢測的應(yīng)用
沖壓預(yù)裝生產(chǎn)的右側(cè)板組件零件如圖8所示，側(cè)板零件屬于空調(diào)整機的骨架零件，零件整體結(jié)構(gòu)由1個右側(cè)板零件、2片右側(cè)板襯墊海綿、1片大海綿、1片標識組成，右側(cè)板零件在空調(diào)整機中主要起骨架及隔音降噪作用，產(chǎn)品下掛零件較多，人員投入較多，生產(chǎn)過程波動性較大，質(zhì)量控制難度較大，零件生產(chǎn)過程中主要存在漏工序的異常，此零件產(chǎn)品質(zhì)量及功能較為重要，因此在本工序生產(chǎn)完畢以后，必須保證產(chǎn)品符合質(zhì)量要求，才可傳遞至下道工序使用。
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圖像邊緣提取的最新內(nèi)容
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背景
纖維圖像特征提取與分類是一個涉及圖像處理和模式識別的領(lǐng)域，它在材料科學(xué)、紡織工程、生物醫(yī)學(xué)成像以及任何需要對纖維結(jié)構(gòu)進行分析的領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。纖維可能重疊、交叉或糾纏在一起，使得分割和特征提取變得復(fù)雜。不同類型的纖維具有不同的特性，需要開發(fā)能夠適應(yīng)這種多樣性的算法。自動化纖維圖像的分析過程，減少人工干預(yù)
基于matlab的CNN的圖像邊緣提取，程序已調(diào)通，可直接運行。
基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調(diào)試通過，可直接運行。
下圖總結(jié)給出了馬爾視覺計算理論的算法流程：
圖一 馬爾計算理論中算法的三個計算層次
由上圖所示，首先從圖像提取邊緣信息（二階導(dǎo)數(shù)的過零點），然后提取點狀基元（blob, 線狀基元（edge）和桿狀基元 (bar), 進而對這些初級基元（raw primal sketch）組合形成完整基元（full primal sketch），上述過程為視覺計算理論的特征提取階段。
總結(jié)
本文提出了一種基于鳥瞰圖像混合邊緣提取的語義視覺SLAM框架，該框架可應(yīng)用于AVP任務(wù)。一方面，與傳統(tǒng)的稀疏點特征相比，邊緣密度更大，魯棒性更強。另一方面，與現(xiàn)有的語義道路標記點云相比，我們的分割方法只需要粗略的自由空間標注進行訓(xùn)練，而不需要對道路標記進行耗時費力的標注。利用IPM畸變效應(yīng)，提出的分割方法可以濾除大部分噪聲眩光邊緣和畸變物體邊緣。
建立了針對底盤在移動中進行檢測的方案，在檢測方案設(shè)計上，根據(jù)底盤零件的吊掛方式（一個掛具上吊四個底盤組件），采用了三套CCD攝像機、一套圖像處理系統(tǒng)和穩(wěn)定零件的導(dǎo)向工裝（解決底盤晃動異常），如圖6所示，來檢測底盤組件是否存在漏工序的質(zhì)量缺陷，通過攝像判斷底盤組件中的基腳和擋塊是否存在，螺栓有無則通過安裝孔相對位置與理想位置進行判斷，系統(tǒng)對圖像進行了去背景、降噪、邊緣加強等一系列的預(yù)處理，再通過計算對邊緣圖像進行提取
