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基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法
基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法
摘要：尺寸测量对于许多工业和科研领域来说都是至关重要的，能够提供产品准确的尺寸信息。本论文介绍了一种基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法。该算法通过图像处理技术实现边缘的准确定位，进而实现尺寸的测量。具体的算法包括图像预处理、边缘检测、边缘提取和尺寸计算等步骤。实验结果表明，该算法能够准确地定位边缘并测量尺寸。
关键词：尺寸测量；边缘定位；图像处理技术
1.引言
尺寸测量在许多领域中都是必不可少的工作，如工业生产中的质检、医学图像中的肿瘤大小测量等。而图像处理技术的发展为尺寸测量提供了更为便捷和快速的方法。本论文将介绍一种基于图像处理技术的边缘定位算法，该算法可以准确地定位边缘并测量尺寸。
2.相关工作
边缘定位是尺寸测量的关键步骤之一。以往的研究主要基于边缘检测的方法进行边缘定位，如经典的Canny边缘检测算法和Sobel边缘检测算法。然而，这些方法在实际应用中存在一些问题，如边缘连接不连续、噪声敏感等。因此，本论文将提出一种改进的边缘定位算法。
3.算法设计
3.1图像预处理
在边缘定位之前，需要对原始图像进行预处理。常见的图像预处理方法包括图像灰度化、平滑、二值化等。在本算法中，采用了灰度化和平滑的方法。灰度化可以将彩色图像转化为灰度图像，减少计算复杂度。平滑可以去除图像中的噪声，使边缘检测更加准确。
3.2边缘检测
边缘检测是边缘定位的关键步骤。本算法采用了改进的Canny边缘检测算法。该算法具有边缘连接连续、噪声抑制等优点。具体步骤包括计算图像梯度、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等。
3.3边缘提取
在边缘检测之后，需要进一步提取出目标边缘。本算法采用了霍夫变换进行边缘提取。霍夫变换可以将图像空间中的直线转化为参数空间中的曲线，进而实现边缘的提取。
3.4尺寸计算
边缘提取之后，可以通过计算边缘的线段长度来实现尺寸的测量。具体的计算方法包括求解两点间的距离、将像素距离转化为实际距离等。
4.实验结果
为验证算法的准确性，本论文进行了一系列的实验。实验使用了一组包含不同尺寸物体的图像作为输入。实验结果表明，该算法能够准确地定位边缘并测量尺寸。而且，该算法具有较高的计算速度和较低的误差。
5.结论
本论文提出了一种基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法。该算法通过图像预处理、边缘检测、边缘提取和尺寸计算等步骤实现边缘的准确定位，进而实现尺寸的测量。实验结果表明，该算法能够准确地定位边缘并测量尺寸。该算法具有较高的计算速度和较低的误差，在实际应用中具有较高的价值。
参考文献：
[1]Canny,J.(1986).AComputationalApproachtoEdgeDetection.IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell.,Vol.PAMI-8,No.6,pp.679-698.
[2]Gonzalez,R.C.,Woods,R.E.(2008).DigitalImageProcessing.Beijing:PublishingHouseofElectronicsIndustry.