亞像素邊緣檢測(cè)在小模數(shù)齒輪參數(shù)檢測(cè)中的應(yīng)用

　　三次樣條插值

　　改進(jìn)的Sobel算子檢測(cè)得出的是像素級(jí)的邊緣，為了獲得亞像素級(jí)的邊緣，就要對(duì)邊緣圖像再進(jìn)行精提取。考慮到要滿足在線檢測(cè)的要求，檢測(cè)速度要越快越好，本文采取處理速度相對(duì)較快的對(duì)灰度邊緣圖內(nèi)插處理方法。插值方法中，三次樣條插值法得到精度高，所以本文采用三次樣條插值法對(duì)灰度邊緣圖進(jìn)行插值處理。

　　三次樣條插值定義^[4]如下：

　　若函數(shù)S(x)滿足：(1)S(x)在每一個(gè)子區(qū)間[xi-1，xi] (i=1,2,…n)上都是不高于三次的多項(xiàng)式，其中 

　　(2)S(x)，S′(x)，S″(x)在[a,b]上連續(xù)。

　　(3)滿足插值條件S(xi)=f(xi) (i=0,1,…,n)，那我們就稱S(x)為函數(shù)f(x)關(guān)于節(jié)點(diǎn)x0，x1，…，xn的三次樣條插值函數(shù)。其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下
        (2) 

　　具體的實(shí)現(xiàn)方法是考慮一個(gè)浮點(diǎn)坐標(biāo)(i+μ，j+v)周圍的十六個(gè)鄰點(diǎn)，目標(biāo)像素點(diǎn)c的值可通過以下的插值公式得到：
         　　(6)

　　最大類間方差法(Ostu)

　　對(duì)插值得到的圖像再進(jìn)行二值化，就可得到圖像邊緣信息，其中閾值的選擇是關(guān)鍵。這里采用最大類間方差法來自動(dòng)產(chǎn)生閾值。該方法具有簡(jiǎn)單、處理速度特別快的優(yōu)點(diǎn)，是一種常用的閾值選取方法。其基本思想是：假設(shè)圖像像素?cái)?shù)為N，灰度變化范圍為[0，L-1]，對(duì)應(yīng)灰度級(jí)i的像素?cái)?shù)Ni為幾率為：
       
         

　　以閾值T為基準(zhǔn)，把圖像的像素按灰度值劃分為兩類C0及C1，其中C0的灰度值低于T，即在[0，T]之間的像素組成;其中C1的灰度值低于T，即在[T+1，L-1]之間的像素組成。

　　考慮到像素灰度的分布幾率，整幅圖像的均值為：