一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测定位方法，首先，对采集的红外图像进行均值滤波，然后，用Sobel算子进行边缘粗定位，再去除图像的小连通域，减小杂散点对后续亚像素边缘精确定位的干扰，最后，用Zernike矩法对红外图像进行亚像素级边缘高精度检测与定位，得到红外图像的边缘信息。本方法实现了红外图像边缘高精度检测与定位，与传统的边缘检测算法相比，定位精度更高，稳定性更好，解决了传统的边缘检测算法应用于红外图像时，不能很好的抑制噪声，容易出现边缘丢失、伪边缘的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测定位方法
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测定位方法。
技术介绍
工件表面缺陷检测是产品质量检测中的一个重要环节。而要实现工件缺陷识别的高准确率，要求高精度的工件红外图像的边缘提取。数字图像的边缘检测是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像处理领域的重要基础。在进行图像理解和分析时，第一步往往是边缘检测。从广义来讲，边缘形成的是对象的轮廓，对象是视觉系统的分析主体。1965年，L.G.Roberts最早开始系统研究边缘检测。最早提出的是一阶微分算子，1965年L.G.Roberts提出Robert算子，随后，在Robert算子基础上人们经过改进得到的Sobel算子、Prcwitt算子和Kirsh算子等。但是，这些算子检测到的边缘往往不是很理想，边缘较宽，还需要进行细化处理，这样又影响到边缘的定位。在这种情况下，Laplacian算子应运而生。这种算子利用二阶导数的过零点来检测边缘位置，所得边缘较细，不需要边缘细化，定位精确度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：对采集的红外图像进行均值滤波；/n步骤2：用Sobel算子进行边缘粗定位，再去除图像的小连通域；/n步骤3：用Zernike矩法对红外图像进行亚像素级边缘高精度检测与定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：对采集的红外图像进行均值滤波；
步骤2：用Sobel算子进行边缘粗定位，再去除图像的小连通域；
步骤3：用Zernike矩法对红外图像进行亚像素级边缘高精度检测与定位。


2.根据权利要求1所述的一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测与定位方法，其特征在于：所述对采集红外图像进行均值滤波方法为：



式中S为像素所在邻域的集合，M为集合S内像素数量，i和j为正整数，考虑到图像噪声处理需求和红外图像像素数少，本发明选用3×3大小的滤波窗口。


3.根据权利要求1所述的一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测与定位方法，其特征在于：所述用Sobel算子进行边缘粗定位包括用Sobel算子对靠近于模板中心的像素点进行卷积运算，其i、j方向上的卷积模板Ti和Tj为：








4.根据权利要求1所述的一种基于亚像素定位算法的红外图像边缘高精度检测与定位方法，其特征在于：所述用Zernike矩法对红外图像进行亚像素级边缘高精度检测与定位的步...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾贤，马继光，刘鹏，王德霄，
申请(专利权)人：南通斯迈尔精密设备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32