资料介绍
在图像测量系统中,边缘检测的定位精度是最终测量精度的关键,国内外很多学者对
该问题进行了广泛的研究,提出了各种边缘检测的方法,但是各种方法的定位精度的优劣都自圆其说,难以验证。也有很多学者对各种算法进行了对比研究,但使用的评价图像与实际系统采集的图像相差甚远。为了进一步提高图像测量系统的测量精度,本文针对误差的来源,主要有:硬件因素、环境因素、软件因素等进行了研究分析,并就这些误差对图像测量系统测量精度的影响和消除或减小误差的有效方法做以介绍及分析,从而提高测量精度。
关键词:图像测量;边缘检测;定位精度
图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,也是至今没有得到圆满解决的一
类问题。在图像检测系统中,亚像素边缘的检测和定位精度是其最终测量精度的关键,国内外很多学者对该问题进行了广泛的研究【1】,提出了很多边缘检测的方法。数字图像测量系统[2]的处理过程有两个任务,数据采集及数据处理。数据采集包括原始图像的采集以及初始值的采集。数据处理是利用图像测量原理和图像处理的各种技术,计算出3-D 物体的几何参数坐标,并以要求的形式显示[3]。所有这些过程非常复杂,并在各个环节都存在误差影响。如对这些误差源不进行分析和处理,图像测量系统将会给出不准确或错误的结果。这些误差源主要有: 硬件因素、环境因素、软件因素等。本文将分析这些误差对图像测量系统测量精度的影响,并给出消除或减小误差有效方法,从而提高测量精度。
该问题进行了广泛的研究,提出了各种边缘检测的方法,但是各种方法的定位精度的优劣都自圆其说,难以验证。也有很多学者对各种算法进行了对比研究,但使用的评价图像与实际系统采集的图像相差甚远。为了进一步提高图像测量系统的测量精度,本文针对误差的来源,主要有:硬件因素、环境因素、软件因素等进行了研究分析,并就这些误差对图像测量系统测量精度的影响和消除或减小误差的有效方法做以介绍及分析,从而提高测量精度。
关键词:图像测量;边缘检测;定位精度
图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,也是至今没有得到圆满解决的一
类问题。在图像检测系统中,亚像素边缘的检测和定位精度是其最终测量精度的关键,国内外很多学者对该问题进行了广泛的研究【1】,提出了很多边缘检测的方法。数字图像测量系统[2]的处理过程有两个任务,数据采集及数据处理。数据采集包括原始图像的采集以及初始值的采集。数据处理是利用图像测量原理和图像处理的各种技术,计算出3-D 物体的几何参数坐标,并以要求的形式显示[3]。所有这些过程非常复杂,并在各个环节都存在误差影响。如对这些误差源不进行分析和处理,图像测量系统将会给出不准确或错误的结果。这些误差源主要有: 硬件因素、环境因素、软件因素等。本文将分析这些误差对图像测量系统测量精度的影响,并给出消除或减小误差有效方法,从而提高测量精度。
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