小波提升变换边缘检测算法的DSP实现

提出了基于小波提升变换的改进图像边缘检测算法的DSP实现过程。本算法对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取;基于高速DSP的实现克服了传统小波变换存在的问题,很好地满足了实时性要求。实验结果表明,该方法具有运算速度快、能有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘检测实现方式。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于UGM灰预测模型的图像边缘提取算法

由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检等问题,为了更有效检测出图像的边缘信息,提出了基于UGM灰预测模型边缘检测算法。该算法分别在垂直和水平方向上选取与考察点相邻的4个灰度值作为建模数据,通过UGM模型对建模数据进行处理,得到2幅预测图像,用原始图像分别减去2幅预测图像,根据正负得到4幅误差子图像,将4幅误差子图像相加,检测图像边缘。在此基础上,通过对误差子图像加入调节因子[q],提高边缘的清晰度。该算法与传统算法的结果比较表明该方法能清晰地检测出图像边缘点,图像的细节信息很好地保留下来,且对噪声图像具有一定的抗噪性,说明该算法是一种非常有效的图像边缘检测算法。     

基于冗余提升不可分离小波的LSCN红外图像增强方法

针对红外图像信噪比低, 易受背景环境影响的问题, 提出一种基于不可分离小波的多尺度方向分析(NSWMDA)和连接突触计算网络(LSCN)的图像增强算法. 该算法首先将原始图像进行冗余提升的不可分离小波变换(NSWT), 得到高频细节子带和低频近似子带, 然后对高频细节子带进行多方向滤波后LSCN算法进行增强, 对低频近似子带直接采用LSCN算法增强, 最后对处理后的子图进行融合重构得到增强后的红外图像. 在电力变压器红外图像中, 该算法相比其他算法在边缘强度、信息熵、峰值信噪比、结构相似度、平局梯度5种指标中分别至少提升了10.86%、14.39%、19.95%、7.06%、6.70%. 实验结果表明, 该算法不仅提升了红外图像整体清晰度, 同时也使得图像的细节纹理和对比度得到加强, 具有很好的红外图像增强效果.     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

基于小波模极大值和形态学的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法.通过对源图像进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的边缘,最后采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法.     

基于小波变换的图象边缘融合检测

传统的边缘检测算法虽然实现简单,计算较快速,但是被检测图像较为复杂或含有噪声污染时,那些传统的边缘检测算法就很难得到理想的边缘结果。利用多尺度小波变换来检测图像的边缘是最近几年比较流行的方法,而且检测复杂图像或含噪图像的边缘比传统算法要好得多。该文提出一种在金字塔分解体系结构下利用多尺度小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘,并将图像分解的各层边缘信息利用小波融合算法逐个融合,以得到最终的图像边缘结果。实验结果表明,该文方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘及降低计算量。     

基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究

针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题,提出了一种基于超分辨率的多聚焦图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理,增强源图像对比度等细节信息,采用的源图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换（SWT）,并将源图像划分为四个子带。针对这些子带所包含源图像细节信息混乱、结构信息冗余等问题,采用了主成分分析（PCA）,分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。利用逆平稳小波变换（ISWT）对融合子带进行重构,得到高质量融合图像。为了评定融合后图像的质量,选择了无参考图像和全参考图像的两种度量方法来检测融合后的图像质量。经实验结果表明,提出的算法克服了传统小波变换算法在图像融合上的缺点,具有边缘清晰、视觉感知好、清晰度好、失真小等优点。     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用

针对采用非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对低信噪比图像进行复原时将导致算法性能恶化的问题,提出一种与提升小波变换相结合的NAS-RIF盲复原算法.首先对退化图像进行整数提升小波分解,得到不同频带子图像的信息;然后对各个频带子图像分别采用基于空间自适应和正则化方法的NAS-RIF算法进行复原,针对不同频带子图像的频率和方向特性,通过自适应地选取对应的正则化算子、正则化参数和空域加权因子,达到对低频子图像去模糊、对高频子图像抑制噪声,并保持边缘细节的目的;最后通过整数提升小波逆变换得到复原后的图像.在不同的信噪比条件下对2种模糊图像进行仿真实验,采用文中算法得到的信噪比增益分别为5.849 1dB和9.713 6dB.实验结果表明,文中算法不仅取得了更优的图像复原效果,而且具有较快的收敛速度.     

改进的ROEWA算子用于SAR图像的海陆分离

加权指数平均比率（ROEWA）边缘检测算子是一种较好的适用于SAR 图像的边缘检测算子,但是使用梯度计算的方法不能准确地确定边缘的方向。针对这一问题,由于SAR图像受乘性噪声干扰,对图像取对数,将乘性噪声转化为加性噪声的形式,结合Canny算子计算边缘方向。根据陆地图像边缘丰富,海洋区域平滑的特点,以及陆地和海洋在灰度上的差异,结合区域生长完成海洋和陆地的分割。实验表明将改进的ROEWA算子用于海陆分离,检测效率和精度都比较高,且鲁棒性好。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

Edge and line feature extraction based on covariance models

Image segmentation based on contour extraction usually involves three stages of image operations: feature extraction, edge detection and edge linking. This paper is devoted to the first stage: a method to design feature extractors used to detect edges from noisy and/or blurred images. The method relies on a model that describes the existence of image discontinuities (e.g. edges) in terms of covariance functions. The feature extractor transforms the input image into a “log-likelihood ratio” image. Such an image is a good starting point of the edge detection stage since it represents a balanced trade-off between signal-to-noise ratio and the ability to resolve detailed structures. For 1-D signals, the performance of the edge detector based on this feature extractor is quantitatively assessed by the so called “average risk measure”. The results are compared with the performances of 1-D edge detectors known from literature. Generalizations to 2-D operators are given. Applications on real world images are presented showing the capability of the covariance model to build edge and line feature extractors. Finally it is shown that the covariance model can be coupled to a MRF-model of edge configurations so as to arrive at a maximum a posteriori estimate of the edges or lines in the image     

基于双树复小波的图像边缘检测

边缘检测在图像处理中具有非常重要的作用,它可以作为图像分割、模式识别及场景分析和图像检索的基础.经典的边缘检测算法相对比较简单,但方向适应性受到一定限制,尤其针对多方向的边缘,其检测结果明显不满足要求.在充分研究小波性能特点以及边缘检测的基础上,提出了方向选择性更强的双树复小波边缘检测算法.＃实验证明:该算法边缘定位效果好,边界相对清晰而且比较连续,同时能充分检测出图像细节部分的边缘.     

基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测

数学形态学在图象处理中已经得到广泛地应用，但传统的形态学常应用于二值图象处理，后来发展应用到灰度图象处理，对于其用于彩色图象处理的研究还不是很多，通过对传统的数学形态学的几何描述，以及对目前形态学在边缘检测中的应用分析，提出了一种新的多尺度的彩色形态矢量边缘检测算子，该方法是利用不同尺度形态边缘检测算子来检测不同尺度下的边缘强度，再对不同尺度下的边缘强度图进行合并，从而得到新的边缘强度图象，利用该算法对实际图象和合成图象进行了实验，将实验结果与传统的边缘检测算法相比较，由于新的多尺度彩色形态矢量算子能检测出更多的细节边缘，因此将更有利于图象的进一步分析处理，同时将实验图象人为地增加噪声后，再利用该算法进行实验，其结果表明，该算法对噪声具有很好的鲁棒性。     

边缘与区域不一致性引导下的图像拼接篡改检测网络

目的 针对已有图像拼接篡改检测方法中存在的真伪判断分类精度不高、拼接篡改区域定位不准确问题，本文设计了一种篡改边缘两侧和篡改区域内外不一致性引导下的重点关注篡改区域与篡改边缘的图像拼接篡改检测卷积神经网络。方法 图像内容在篡改过程中，拼接物体的边缘都会留下篡改痕迹，这是图像拼接篡改检测的重要线索。因此，本文设计了一条篡改边缘提取分支，通过学习拼接物体边缘两侧的不一致性，重点提取拼接篡改区域的边缘轮廓。考虑到篡改边缘像素点过少会导致网络难以收敛，提出一个边缘加粗策略，形成一个边缘加粗的"甜甜圈"，使得篡改边缘提取结果更具完整性。在不同图像采集过程中，所用相机设备和光线条件等因素不同，导致每幅图像包含的信息也不尽相同。对此，设计了一条篡改区域定位分支，重点学习来自不同图像拼接区域与周围区域之间不一致性的差异化特征，并将注意力机制引入图像拼接篡改检测的篡改区域定位分支，进一步提高对拼接篡改区域的学习关注程度。面向真伪判断设计了一条图像是否经过拼接篡改的二分类网络分支，不但可以快速有效地给出输入图像是否为篡改图像的判断结果，而且可以与上述两条分支的输出结果一起提供给用户，由用户结合视觉语义信息进行综合判断。结果 本文算法与已有的4个代表性方法在4个专业数据集上进行算法实验和性能比较。在真伪判断分类的精确度方面，在Dresden、COCO（common objects in context）、RAISE（a raw images dataset for digital image forensics）和IFS-TC（information forensics and security technical committee）数据集上分别提高了8.3%、4.6%、1.0%和1.0%；在篡改区域定位的准确度方面，F1评分与重叠度IOU（intersection over union）指标较已有方法分别提升了9.4%和8.6%。结论 本文算法将真伪判别分类、篡改区域定位和篡改边缘提取融合在一起，互相促进，较大提升了各分支任务的性能表现，在图像拼接篡改检测方面取得了优于已有方法的效果，为数字图像取证技术领域的研究工作拓展了思路。     

A novel image edge detection algorithm based on neutrosophic set

Neutrosophic set (NS) theory is a formal framework to study the origin, nature, and scope of the neutral state. In this paper, neutrosophic set is applied in image domain and a new directional α-mean operation is defined. Based on this operation, neutrosophic set is applied into image edge detection procedure. First, the image is transformed into NS domain, which is described by three membership sets: T, I and F. Then, a directional α-mean operation is employed to reduce the indeterminacy of the image. Finally, a neutrosophic edge detection algorithm (NSED) is proposed based on the neutrosophic set and its operation to detect edge. Experiments have been conducted using numerous artificial and real images. The results demonstrate the NSED can detect the edges effectively and accurately. Particularly, it can remove the noise effect and detect the edges on both the noise-free images and the images with different levels of noises.     

基于微积分法的虹膜边缘检测技术的研究

当前社会,人们对于身份安全越来越重视,尤其是在一些高度保密或者涉及个人隐私方面的场合,一对一的身份识别显得尤为重要。而虹膜识别恰好具备高效、不易被仿造等特点,使其作为一项身份识别技术被推向了热潮。图像边缘检测一直是图像处理中的经典研究课题,也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。因此,探讨获取图像的边缘和轮廓的问题,是图像工程师们的重中之重。而虹膜识别技术中的边缘检测也如上所说是重要的一项技术,虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界,外圆表示虹膜与巩膜的边界,但是这两个圆并不是同心圆。而如何更好、更准确地且不受外界干扰以及图像模糊情况下仍能较为有效地进行内外圆的边缘检测是研究的重点。文中就微积分法用于虹膜边缘检测方面展开了研究。     

边缘追踪模型与SURF检测结合提取天绘影像机场目标

目的 遥感影像提取识别机场目标是遥感领域研究的热点。但是大多研究仅使用被裁剪的影像进行提取识别,由于处理速度等原因很少使用整景高空间分辨率遥感影像提取机场目标。大多数研究是先提取出图像中的直线,根据直线确定机场跑道再确定机场目标,但高分辨率图像提取的直线不仅是机场跑道的,还有可能是高速公路、铁路、大型厂房的外墙、耕地边缘、山脉、地层等,如何区分提取的直线是机场跑道很少被研究。很多研究提取的都是大型机场目标,没有对小型机场进行提取识别,另外如果图像中同时有两个机场应该如何提取也没有被研究。天绘具有数据实时回收,数据全球覆盖等特点,本文将使用高空间分辨率天绘影像（6 000×6 000 像素）提取机场目标。天绘影像地物类型复杂,细节丰富,仅使用一般的空间滤波或边缘探测方法会导致检测结果中有过多的噪声和伪边缘,致使机场目标识别不出来,所以建立了一种以边缘提取追踪模型和SURF（speeded up robust features）检测结合的检测方法和提取流程,达到机场目标识别的目的。方法 边缘提取追踪模型是建立在边缘提取基础上。首先对天绘影像进行滤波处理消除噪声,再对图像进行梯度幅值和法线梯度方向的计算,并利用改进的非极大值抑制方法找到梯度图像中局部变化的最大值,删掉其他值,获得单像素边缘图像,然后对边缘图像进行边缘轮廓线追踪提取出边缘轮廓线,最后使用直线检测和SURF检测方法识别出机场目标。结果 使用本文方法成功地识别了4景天绘卫星图像中的机场目标。借助改进的非极大值抑制和边缘轮廓线追踪提取方法有效地提取了影像中所有地物的边缘,识别出的地物边缘都是清晰的、单像素的边缘,对地物边缘轮廓进行直线提取,并在提取直线的基础上使用SURF检测获得图像中的机场目标。利用天绘卫星图像成功在2景图像中分别提取出一大、一小两个机场,在另外两景图像中分别各提取出一个机场,顺利地实现了用天绘卫星图像提取识别机场目标的过程。结论 本文提出的机场目标提取方法十分有效,该方法不仅适合于天绘卫星遥感数据,还适用于和天绘卫星类似的其他遥感卫星数据。其中对非极大值抑制方法的改进能够提取出更准确的边缘,也能提取出更细微的边缘, 抑制虚假边缘的产生,对提取小型机场有帮助。     

Image sharpening detection based on multiresolution overshoot artifact analysis

With the wide use of sophisticated photo editing tools, digital image manipulation becomes very convenient, which makes the detection of image tampering significant. Image sharpening, which aims to enhance the contrast of edges in an image, is a ubiquitous image tampering operation. The detection of image sharpening can serve as a reliable clue for image forgery. In this paper, we propose a novel image sharpening detection method based on multiresolution overshoot artifact analysis (MOAA). By building the relationship between the overshoot artifact strength and the slope of a sharpened edge, we find that although undergoing the same sharpening operation, the edge with large slope will present a stronger overshoot artifact than the one with small slope. Based on this finding, we use the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) to classify the image edge points into three categories, i.e., weak, middle and strong edge points and measure the overshoot artifact of each category respectively. A cascaded decision strategy is adopted to decide an image is sharpened or not. Experimental results on digital images with various sharpening operators demonstrate the superiority of our proposed method when compared with state-of-the-art approaches.