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基于小波分析的视觉检测技术研究

丁兴号  
【摘要】: 视觉检测是机器视觉理论与技术在检测领域的应用,近年来已成为仪器科学中发展十分迅速的重要研究领域之一。图像处理是视觉检测系统的关键环节。小波分析由于其自身的独特优点,已在图像处理领域得到广泛运用。本学位论文主要围绕小波分析应用于视觉检测中的图像处理,进行了深入的研究和探讨,归纳起来,论文的主要工作和取得的成果如下: (1)从理论上证明脉冲噪声和泊松噪声在小波变换域中与高斯噪声具有相同的特性,即随着尺度的增加,它们的幅值与方差均变小。这样就从理论上保证了对应于高斯白噪声的阈值去噪方法同样适用于脉冲噪声和泊松噪声。 (2)在介绍小波阈值去噪的基础上,提出一种小波包阈值去噪方法,从理论和仿真实验两个方面证实小波包去噪优于小波去噪。指出小波包去噪还有两个关键问题需要解决,即最佳小波包基的确定和去噪阈值的确定。 (3)针对Donoho提出的非线性小波阈值法去噪,其去噪阈值是在假定噪声服从正态分布的情况下获得的,与实际情况并不完全相符,本文首次提出一种针对确定系统的阈值自适应的小波去噪方法以及阈值自适应小波包去噪方法国; (4)分别通过数据平滑理论和Canny边缘检测准则对几种边缘检测算子的性能进行了比较,为小波多尺度边缘检测理论中小波算子的选择提供了一种理论依据。 (5)理论上推导出小波多尺度边缘检测的有效尺度范围,引入变差函数理论,用变差函数的变程自适应地确定小波多尺度边缘检测中的尺度,首次提出一种基于变差函数变程的尺度自适应小波边缘检测算法。通过实验来验证所提算法的有效性。 (6)研究和分析现有亚像素边缘检测方法的特点后,首次提出一种小波系数期望值亚像素边缘检测算法;从理论、仿真实验和实际位置检测实验角度证实该算法对于阶跃边缘和斜坡边缘亚像素检测,在精度、抗噪声能力和运算速度方面都有较好表现; (7)在视觉检测中,许多待检目标边缘都是屋脊型边缘,而现有亚像素边缘检测方法往往只研究阶跃边缘的检测,对屋脊边缘的研究较少。由于屋脊边缘的特点不同于阶跃边缘,他们的检测方法也不同。为此,我们首次提出两种针对屋脊边缘的亚像素边缘检测方法:小波系数导数期望值方法和小波系数线性过零方法。并通过理论验证、仿真实验以及实际应用证明这两种亚像素边缘检测方法的有效性。 (8)理论推导出一种小波视觉不变量:小波系数表示的矩。通过实验分析其逼近矩的精度,并指出小波系数表示的矩在实际应用中将受到物体大小、Gibbs现象等局限。 (9)理论上推导出旋转不变性小波矩,重点研究旋转不变性小波矩的计算方法, 提出一种基于FFT的快速小波矩算法,使得小波矩的快速计算成为可能。从数值实验 角度来验证小波矩提取不变特征的能力,并比较小波矩、小波系数表示的矩、几何 矩和Zernike矩用于识别字符的能力。另外还验证了小波矩能够提取图像的局部细节 特征,从而能够将相似样本区分。几-


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