期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
一种印刷电路板缺陷图像边缘信息提取方法 被引量:4
1
作者 乔闹生 张奋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期11-15,27,共6页
为了较好地提取印刷电路板缺陷图像边缘信息,提出了基于二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法相结合的印刷电路板缺陷图像边缘信息提取方法。首先分析了最小二乘法拟合的基本原理;然后在此基础上提出了采用二阶曲线拟合法来设定阈值进行... 为了较好地提取印刷电路板缺陷图像边缘信息,提出了基于二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法相结合的印刷电路板缺陷图像边缘信息提取方法。首先分析了最小二乘法拟合的基本原理;然后在此基础上提出了采用二阶曲线拟合法来设定阈值进行拟合得到大致的图像边缘,并分析了其基本原理;最后在模式聚类基础上利用阈值比较法选择适当阈值截取拟合曲线得到图像边缘点、去除噪声边缘点,连接各个图像边缘点可得到缺陷图像的边缘信息。用由显微镜及CCD获取的4幅印刷电路板缺陷图像进行了实验;从实验主观效果看,用该方法提取出图像边缘信息的效果较好,图像边缘比较连续,噪声点极少;从实验客观效果评价看,用该方法所得到的图像边缘信息熵较大。实验结果表明,该方法结合了二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法优点,可较好地提取出印刷电路板缺陷图像的边缘信息。 展开更多
关键词 边缘信息提取 印刷电路板缺陷图像 二阶曲线拟合 阈值比较法 最小二乘法 模式聚类 CANNY算子
在线阅读 下载PDF
保留灰度级的PCB图像增强研究 被引量:7
2
作者 乔闹生 赵华君 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期180-181,185,共3页
从理论上分析了直方图均衡化过程中灰度级合并的原因,给出了简单的物理解释和解析推导,并讨论了该算法的缺点;为了使图像保留更多的细节信息、消除虚假轮廓、保持连续性、提高对比度,提出了保留灰度级的直方图均衡化算法,并分析了其基... 从理论上分析了直方图均衡化过程中灰度级合并的原因,给出了简单的物理解释和解析推导,并讨论了该算法的缺点;为了使图像保留更多的细节信息、消除虚假轮廓、保持连续性、提高对比度,提出了保留灰度级的直方图均衡化算法,并分析了其基本原理;对CCD与显微境获取的PCB图像进行了实验,结果表明:通过该算法处理的图像比采用传统直方图均衡化算法处理的图像的效果好。 展开更多
关键词 图像增强 直方图均衡化 灰度级 印刷电路板图像
在线阅读 下载PDF
一种基于稳定区域的图像特征描述子 被引量:3
3
作者 管士勇 陆利忠 +1 位作者 闫镔 童莉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第18期186-189,共4页
当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算... 当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。 展开更多
关键词 特征描述子 最大稳定极值区域 印刷电路板图像 CT图像配准 尺度不变特征变换 相似区域
在线阅读 下载PDF
PCB光电图像光照不均蜕化的校正及阈值分割方法 被引量:6
4
作者 乔闹生 叶玉堂 +1 位作者 莫春华 吴云锋 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2999-3003,共5页
分析了CCD获取的图像光照不均蜕化产生原因.针对光照不均蜕化的印刷电路板图像的具体情况,用同态滤波器在频域空间进行滤波而增强图像,从而改善图像的目标与背景对比度.讨论了最大类间方差法,给出了其优点.为了更好的分割图像,在此基础... 分析了CCD获取的图像光照不均蜕化产生原因.针对光照不均蜕化的印刷电路板图像的具体情况,用同态滤波器在频域空间进行滤波而增强图像,从而改善图像的目标与背景对比度.讨论了最大类间方差法,给出了其优点.为了更好的分割图像,在此基础上,考虑两类间距与各类内聚性对图像分割的不同影响,提出了一种改进的最大类间方差法.最后对光照不均蜕化的PCB光电图像用不同方法进行了实验,结果表明改进方法能更好地分割图像. 展开更多
关键词 光照不均蜕化校正 阈值分割 印刷电路板光电图像 同态滤波器 最大类间方差 目标识别
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部