資料介紹
在圖像測(cè)量系統(tǒng)中,邊緣檢測(cè)的定位精度是最終測(cè)量精度的關(guān)鍵,國內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)
該問題進(jìn)行了廣泛的研究,提出了各種邊緣檢測(cè)的方法,但是各種方法的定位精度的優(yōu)劣都自圓其說,難以驗(yàn)證。也有很多學(xué)者對(duì)各種算法進(jìn)行了對(duì)比研究,但使用的評(píng)價(jià)圖像與實(shí)際系統(tǒng)采集的圖像相差甚遠(yuǎn)。為了進(jìn)一步提高圖像測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量精度,本文針對(duì)誤差的來源,主要有:硬件因素、環(huán)境因素、軟件因素等進(jìn)行了研究分析,并就這些誤差對(duì)圖像測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量精度的影響和消除或減小誤差的有效方法做以介紹及分析,從而提高測(cè)量精度。
關(guān)鍵詞:圖像測(cè)量;邊緣檢測(cè);定位精度
圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一,也是至今沒有得到圓滿解決的一
類問題。在圖像檢測(cè)系統(tǒng)中,亞像素邊緣的檢測(cè)和定位精度是其最終測(cè)量精度的關(guān)鍵,國內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)該問題進(jìn)行了廣泛的研究【1】,提出了很多邊緣檢測(cè)的方法。數(shù)字圖像測(cè)量系統(tǒng)[2]的處理過程有兩個(gè)任務(wù),數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)采集包括原始圖像的采集以及初始值的采集。數(shù)據(jù)處理是利用圖像測(cè)量原理和圖像處理的各種技術(shù),計(jì)算出3-D 物體的幾何參數(shù)坐標(biāo),并以要求的形式顯示[3]。所有這些過程非常復(fù)雜,并在各個(gè)環(huán)節(jié)都存在誤差影響。如對(duì)這些誤差源不進(jìn)行分析和處理,圖像測(cè)量系統(tǒng)將會(huì)給出不準(zhǔn)確或錯(cuò)誤的結(jié)果。這些誤差源主要有: 硬件因素、環(huán)境因素、軟件因素等。本文將分析這些誤差對(duì)圖像測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量精度的影響,并給出消除或減小誤差有效方法,從而提高測(cè)量精度。
該問題進(jìn)行了廣泛的研究,提出了各種邊緣檢測(cè)的方法,但是各種方法的定位精度的優(yōu)劣都自圓其說,難以驗(yàn)證。也有很多學(xué)者對(duì)各種算法進(jìn)行了對(duì)比研究,但使用的評(píng)價(jià)圖像與實(shí)際系統(tǒng)采集的圖像相差甚遠(yuǎn)。為了進(jìn)一步提高圖像測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)量精度,本文針對(duì)誤差的來源,主要有:硬件因素、環(huán)境因素、軟件因素等進(jìn)行了研究分析,并就這些誤差對(duì)圖像測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量精度的影響和消除或減小誤差的有效方法做以介紹及分析,從而提高測(cè)量精度。
關(guān)鍵詞:圖像測(cè)量;邊緣檢測(cè);定位精度
圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理與分析中最基礎(chǔ)的內(nèi)容之一,也是至今沒有得到圓滿解決的一
類問題。在圖像檢測(cè)系統(tǒng)中,亞像素邊緣的檢測(cè)和定位精度是其最終測(cè)量精度的關(guān)鍵,國內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)該問題進(jìn)行了廣泛的研究【1】,提出了很多邊緣檢測(cè)的方法。數(shù)字圖像測(cè)量系統(tǒng)[2]的處理過程有兩個(gè)任務(wù),數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)采集包括原始圖像的采集以及初始值的采集。數(shù)據(jù)處理是利用圖像測(cè)量原理和圖像處理的各種技術(shù),計(jì)算出3-D 物體的幾何參數(shù)坐標(biāo),并以要求的形式顯示[3]。所有這些過程非常復(fù)雜,并在各個(gè)環(huán)節(jié)都存在誤差影響。如對(duì)這些誤差源不進(jìn)行分析和處理,圖像測(cè)量系統(tǒng)將會(huì)給出不準(zhǔn)確或錯(cuò)誤的結(jié)果。這些誤差源主要有: 硬件因素、環(huán)境因素、軟件因素等。本文將分析這些誤差對(duì)圖像測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量精度的影響,并給出消除或減小誤差有效方法,從而提高測(cè)量精度。
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