本文選題：機器視覺 + 邊緣提取��； 參考：《組合機床與自動化加工技術》2017年12期

【摘要】：在機器視覺測量系統(tǒng)中,圖像邊緣提取是進行后續(xù)坐標計算的必要前提,為了提高圖像邊緣提取的速度與精度,提出一種新的數(shù)字圖像邊緣提取算法。用高斯濾波對圖像進行平滑處理,根據(jù)八鄰域的位置關系,經(jīng)過灰度值的比較確定圖像邊緣。通過與常用的邊緣檢測算子Sobel算子和Canny算子的邊緣提取效果的實驗比較,該算法運算量小,速度快,且能直接提取出圖像連續(xù)的單像素邊緣,優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像邊緣提取算法,實用性強。
[Abstract]:In order to improve the speed and accuracy of image edge detection, a new image edge detection algorithm is proposed in order to improve the speed and accuracy of image edge detection in machine vision measurement system.The image was smoothed by Gao Si filter, and the edge of the image was determined by comparison of gray values according to the location of eight neighborhoods.Compared with the conventional edge detection operator Sobel operator and Canny operator, the algorithm has the advantages of small computation, fast speed and can directly extract single pixel edge, which is superior to the traditional image edge detection algorithm.It is very practical.
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學機械工程學院;中國科學院沈陽自動化研究所;
【基金】：十二五國家科技支撐計劃(2014BAF08B01)
【分類號】：TP391.41

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