基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法.pdf,针对现有亚像素边缘定位算法存在精度不高、计算复杂的问题，提出一种基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法。根据单边阶跃状边缘特征，构建边缘法截线的高斯积分模型，在确定边缘过渡带的基础上，将拟合曲面区域内的像素点信息转化为边缘曲线的活动坐标，并对转化后的像素点坐标与灰度值按照高斯积分模型进行拟合，准确定位图像的亚像素边缘。采用所述视觉测量系统，用量块直线边缘进行实验，并与传统高斯曲面拟合亚像素边缘定位算法比较，证明基于高斯积分曲面拟合的亚像素边缘定位算法具有较高的定位精度，一等量块的直线度误差在1 μm以内，计算速度提高一倍。采用该算法确定亚像素边缘时，可通过修正高斯积分模型的均值，有效补偿光源强度造成的误差。本算法可以应用于齿轮等高精度机械零件的测量。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

基于互相关和修正矩算法的非常快速和准确的亚像素图像配准或对齐。 根据信噪比和图像大小，其精度约为 0.01-0.1 像素。 输入标准图像：第一张图像compimage：第二个图像。 它应该与第一张图像的大小相同输出m：X 的偏移n：Y 的偏移 此代码基于以下算法实现。 请引用： http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6463241 宋敏，2013 年 6 月

在印刷电路板的自动光学检测中,被检对象的空间对准是一个关键步骤。而传统的图像匹配技术由于其只能在像素级定位,而无法适应印刷电路板精确对准的要求。本文利用圆的几何对称性,提出一种在亚像素精度快速定位圆心的算法。实验表明:它对于无噪声图像的测量误差小于0.01像素;在有噪声的情况下,该算法仍具有较小的测量误差。

1. 用MATLAB实现的基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法，有图片实例，一键运行出结果 2. 包含理论资料，在本人博客也有介绍https://betterbench.blog.csdn.net/article/details/121612652

完整代码，可直接运行

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基于harris的亚像素角点提取算法，自动提取棋盘格,提取棋盘格区域为矩形，否则无法自动计算棋盘格角点。

在图像测量系统中, 测量系统的精度与边缘提取的精度成直接的正比关系, 普通算法的精度为像素级, 现在最常用的 亚像素算法是重心法。这里提出了一种利用曲线拟合方法的亚像素边缘提取算法, 介绍了算法的推导过程, 给出了算法的计 算公式, 最后给出了实验结果。

亚像素提取边缘和直线的不错文献。在卫星和遥感图像处理中有重要应用。