结合方向边缘检测的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光融合算法中存在边缘模糊与目标不清晰等问题,通过对红外图像与可见光图像的研究,提出一种基于方向边缘检测的红外与可见光的图像融合算法。通过在传统的边缘检测算法基础上,引入一个方向因子,提出了一种新的方向边缘检测算法;并根据高频子带与低频子带中小波系数的不同特性,分别对其采用了不同的融合规则。实验结果表明,该算法能够有效的提取图像中的边缘信息与目标信号,具有可靠性高、清晰度高的市场优势。     

图像边缘检测算法研究

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。首先介绍和分析了常规的边缘检测算法,包括基于梯度的边缘检测和检测二阶导数的零交叉点,同时进一步介绍了基于小波变换的多尺度边缘检测,同时分析了该方法的性能和特点。     

基于蚁群算法的图像边缘提取技术

蚁群算法是根据真实蚁群的觅食原理提出的一种新兴的启发式智能搜索算法.本文将蚁群算法应用于图像边缘搜索提取中,通过蚂蚁的智能特征,自适应的调整自己的行为,对图像边缘进行搜索提取.同时,引入了"精英蚂蚁"的概念,将精英蚂蚁的概念与蚁群算法想结合,优化了搜索过程,并提高了搜索速度.     

基于改进蚁群边缘检测的车道线检测算法

文章提出了一种基于改进蚁群边缘检测的车道线检测算法。文章使用一种基于细菌趋化性的蚁群优化边缘检测算法对灰度图像进行边缘提取,该算法能够得到更好的边缘连续性和清晰性。通过寻找边缘点最多的一行作为感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的上界,经过Hough变换检测直线特征。过滤离群值后通过最小二乘法拟合出车道线。利用真实道路驾驶视频对车道检测算法进行仿真实验,实验结果表明本算法有较好的鲁棒性和抗干扰能力。     

改进蚁群优化算法的图像边缘检测

为了解决图像边缘检测中的噪声问题,并提升检测效率与检测效果,提出改进蚁群优化算法的图像边缘检测方法。所提方法改进了传统蚁群优化算法直接在像素域进行迭代的边缘检测过程,其将蚂蚁分为探测蚁和寻路蚁,寻路蚁采用数据结构控制思想在原图像上随机选择迭代路线,根据蚂蚁移动角度设置像素点结构搜索路线,在所经过的每个像素点上进行附近像素点结构搜索,快速获取整体图像边缘检测信息,再利用探测蚁将寻路蚁给出的结果进行蚂蚁外激素检测,完成对检测效率与检测效果的改进。实验结果证明,相比传统蚁群优化算法,改进蚁群优化算法在图像边缘检测的效率与效果上均有很大提高。     

基于改进的蚁群算法的边缘连接方法

针对边缘检测得到的边缘通常存在不连续现象,基于改进的蚁群算法理论,在Canny算子得到边缘图的基础上,提出了一种有效的边缘连接方法。该方法利用能见度矩阵设置像素点的初始信息激素并调节信息激素的更新,根据像素点梯度幅值和梯度方向来确定引导函数,从而减小了在算法运行初期定位错误的概率,提高了迭代过程中信息更新的准确性。仿真实验结果表明,该方法能够有效地改善边缘检测后的边缘不连续现象,满足边缘检测的轮廓封闭性要求。     

在小波域边缘检测的新算法

传统的边缘检测的经典算法，如Sobel、Prewitte、Paplacian、Roberts等，检测速度快，但结构信息不完整。为了有效抑制噪声，本文基于小波变换，提出了一种新的图像边缘增强的算法。与通常所用的Roberts算子相比较，具有更好的边缘检测特性。实验表明所提出的方法是可行的。     

一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法

该文提出一种基于蚁群优化的显著边缘检测算法。该算法利用相位编组方法计算支持区面积作为描述图像边缘梯度方向一致性的指标,将梯度幅度和支持区面积结合起来形成启发信息和信息素增量的计算方法,采用线性加权方法将信息素、梯度幅度、支持区面积3种信息综合起来得到蚂蚁转移概率,通过引入禁忌表增大蚂蚁的活动范围。实验结果表明：该文提出的算法能够有效检测图像中的显著边缘特征,对多类图像都有良好的适应性,而且收敛速度较快。     

基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究

针对基本蚁群算法对图像边缘检测效果不理想,提出了一种改进蚁群的图像边缘检测算法。通过改进蚂蚁转移规则和信息素更新策略,使得蚂蚁更具有多样性选择。实验仿真结果表明,该算法可以有效地检测出图像边缘,提高检测的效果。     

基于Cinny准则的B样条小波图像边缘检测

基于Canny准则,参照最佳边缘滤波器的设计要求,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则。并在此基础上构造出二次B样条小波,提出了基于小波变换的多尺度自适应阈值图像边缘检测的新方法。     

基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能.针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加.实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息.     

基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术

结合了B样条函数良好的逼近特性以及多尺度积算法的抗噪性能,来达到图像边缘检测的最佳效果。首先通过选择合适的小波滤波器对信号进行小波变换,之后通过相邻尺度的小波变换相乘得到尺度积,以检测出图像的模极大值,最后通过阈值滤掉伪边缘,得到图像的边缘信息。实验表明,该算法相比其他传统检测算子能有效地抑制图像噪声,并且图像边缘和细节信息的失真量小。     

改进的Canny算法

Canny边缘检测算法是一种综合评价比较好的边缘检测算法,但在应用时由于用高斯滤波器对图像进行平滑,往往引起定位精度下降并使角点变圆。针对上述问题,采用各向异性高斯滤波对Canny算法进行了改进。实验结果表明,改进后的算法在对噪声的鲁棒性、定位精度和单一响应方面均优于原始的Canny算法。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

基于小波变换的陆轨两用车铁轨图像边缘检测

为了能够实时采集铁轨图像以实现陆轨两用车在站台与铁轨之间顺利切换,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阈值的图像处理方法,选用二次B样条小波对图像传感器采集到的铁轨图像进行多尺度边缘检测,结合了非极大值抑制方法和自适应阈值方法提取最终边缘图像.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的图像边缘检测对铁轨图像的处理结果较好,实现了路轨两用电动车陆/轨转换的准确定位.     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。     

在线铁谱图像分析中基才蚁群算法改进Otsu的设计与应用

在线铁谱图像获取机器磨损状态信息是铁谱诊断技术的核心和瓶颈。针对在线铁谱磨粒图像的Kirsch边缘检测特征不明显和Otsu（最大类间方差法）获取最佳阈值的局限性及耗时等问题,设计了一种基于蚁群算法改进Otsu方法完成图像分割,并结合Kirsch边缘检测来提取磨粒图像信息的新方法。首先通过Kirsch算子检测出图像边缘．然后运用基于蚁群算法改进Otsu方法求取最佳阈值并进行二值化处理．最后采用灰度堆栈空间实现磨粒自动定位。通过现场对三峡电厂5号水轮发电机组2012年油液进行试验和数据分析、及近一年的机组开机老化运行．得出所设计的算法能够有效提取磨粒图像信息,同时节省运算时间,对水轮机组故障预测、诊断起到了良好的实际作用。     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。