基于多尺度边缘检测的图像测量研究

【摘要】：随着数字图像采集技术和处理技术的飞速发展,图像已成为人们获取信息的重要途径,应用图像的相关信息对产品的几何信息做出相关评定也就成了图像处理的重要内容。图像测量技术就是近年来在测量领域中形成的新的测量技术。它以光学为基础,融光电子学、计算机技术、激光技术、数字图像处理技术为一体,组成光、机、电、算综合的测量系统。所谓图像测量就是测量被测对象时,把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。 基于图像处理的图像测量是一种很新、很先进的测量方法,目前已广泛于几何量的测量、航空等遥感测量、精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测,以及光波干涉图、应力应变场状态分布等和图像有关的技术领域中。对于图像测量来说如果想提高系统的精度,可以提高硬件设施等。但改善硬件设施具有很大的限制,而利用软件算法具有方法简单、有效等特点。因此,研究图像测量的软件算法很有实际意义。 图像测量系统的测量原理是通过处理被测物体图像的边缘而获得物体的几何参数。可见在图像测量系统中,图像的边缘提取是测量的基础和关键。本文根据图像测量中对图像边缘提取要求噪声少,边缘连贯性强且定位精度高的特点。同时根据近些年发展起来的小波分析的一些特点:如小波分析在时空域中分辨率随频率的大小而调节,低频粗疏,高频精密,这样就可以通过一定途径将信号与噪声分离:小波变换对奇异特性尤为敏感,使得它更适应检测图像的边缘和细节。根据以上这些特点,本文将小波分析运用到图像测量中,对被测量图像进行边缘检测。同时根据Mallat多尺度的思想,利用能抑制噪声的大尺度得到的边缘指导能精确定位的小尺度得到的边缘,最后得到测量图像的噪声少,连贯性强,定位精