亚像素边缘定位：基于Zernike矩的精度提升算法

本文档标题为《基于Zernike矩的亚像素边缘定位算法》，它深入探讨了在图像处理领域中，特别是在提高边缘检测定位精度方面的一种创新方法。亚像素软件处理技术对于解决因硬件限制导致的图像测量系统边缘定位不准确的问题具有显著价值。作者崔继文和谭久彬来自哈尔滨工业大学超精密光电仪器工程研究所，他们针对边缘定位问题，提出了利用Zernike矩的特性来实现亚像素级定位。 Zernike矩是一种在光学和图像分析中常用的数学工具，其正交性和完备性使得它们能够有效地捕捉图像特征。论文中，作者构建了一种基于Zernike多项式构造的矩模板，这些模板不仅适用于标准的正方形像素，还扩展到了长宽比为C的矩形像素，提高了算法的通用性。 在研究过程中，作者意识到矩模板的原理可能会引入一定的偏差，为此，他们设计了修正公式，旨在优化定位精度。通过对实际边缘模型的深入分析，作者导出了相应的定位公式，并分析了其潜在的偏差来源。通过实验验证，经过修正后的算法在直线定位上的精度达到了惊人的%6#像素，而对于曲线定位，其性能也达到了令人满意的%6<像素级别。 论文的关键点集中在以下几个方面：图像分辨率的提升、亚像素定位技术的应用、Zernike矩模板的选择与优化，以及边缘模型的精确建模。该工作对于提高图像处理中的边缘检测和定位精度具有重要的理论和实践意义，有助于推动相关领域的技术进步。此外，文中使用的文献标识码和分类号表明了该研究在光学技术领域的学术地位。 这篇论文为图像处理中的亚像素边缘定位提供了一个实用且精确的方法，对于那些依赖高精度边缘检测的领域，如机器视觉、图像分析和智能制造等，具有很高的参考价值。