基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现

针对传统的基于灰度图像的边缘检测算法抗噪能力弱、对方向敏感、获取边缘细节信息较粗等不足,本文通过分析彩色图像的特点,提出一种改进的Sobel算子与快速中值滤波相结合的彩色图像边缘检测算法,通过扩展边缘检测算子的方向模板,提高Sobel算子对纹理复杂图像的适应能力及抵抗噪声的能力。该改进算法在Altera DE2-70FPGA硬件开发平台上,应用Verilog HDL语言与Quartus II中的可编程宏功能模块实现。实验结果表明,该算法的处理只占用了约2%的系统硬件资源,资源占用相对合理,且图像边缘定位准确,抗噪能力强,能够实时有效地提取出彩色图像的边缘。     

基于边缘感知的方差决策加权引导滤波

图像处理中的引导滤波算法是改善图像质量的一种重要方法。针对引导滤波及其部分主流的改进算法存在的噪声残留问题，提出一种基于边缘感知的方差决策引导滤波算法。该算法首先采用边缘感知函数去约束正则化参数ε;其次引入加权聚合策略改善边缘噪声残留问题；然后通过感知权重划分边缘和非边缘，用不同大小的窗口对其进行滤波。实验结果表明，与其他改进的引导滤波算法相比，本算法在对含噪图像进行处理时能够更好地削弱图像噪声残留，更完整地保留图像细节信息，视觉效果改善明显。同时，峰值信噪比提升了10%左右，结构相似度提升了12%左右。     

基于数学形态学和LMS滤波的图像边缘检测算法研究

传统的边缘检测算子对灰度图像进行边缘检测时存在图像细节被丢失,边界不连续等问题。针对上述问题,提出一种基于数学形态学和最小均方差滤波相结合的图像边缘检测方法,该算法先利用小均方差滤波的方法可以有效地滤除图像中的噪声,然后利用形态学中的腐蚀运算对图像进行边缘检测处理。实验结果表明：该方法能够有效地去噪,精确地检测图像中的细节,并且边界的连续性好。     

基于FPGA的实时边缘检测系统

提出一种基于FPGA的实时边缘检测系统,运用Verilog语言实现了系统的数据采集、存储和显示.并针对目前边缘检测易受噪声影响的缺点,采用一种结合中值滤波和改进的Sobel边缘检测的图像预处理算法.通过与经典Sobel边缘检测算法处理后的图像相比较.证明所研制的系统对图像噪声干扰有较强的抑制能力,且提取的边缘定位较准确...     

一种改进的SAR图像去噪方法

在SAR成像过程中,由于散射的存在,SAR图像不可避免地会受到相干斑噪声的影响。为此,已经有了多种去除相干斑的方法。不过,增强型的Lee滤波在划分区域时没有考虑边缘的方向性。因此,针对增强型的Lee滤波检测边缘不具有方向性,在增强的Lee滤波算法的基础上,引入了Ratio边缘检测算子,将二者相结合,提出了一种改进的Lee滤波去噪方法。通过仿真实验,结果表明相对于一些传统的SAR图像滤波算法,此方法不仅具有良好的滤波效果,而且具备更好的边缘保持能力。     

一种基于图像融合的红外图像预处理算法

在使用传统的滤波去噪方法对红外图像进行预处理时,会在削弱噪声信息的同时模糊了图像中目标和背景的边缘成分,不利于对图像信息进一步处理。针对该问题,提出基于图像融合的红外图像预处理方法,通过对同一幅退化降质的红外图像分别实施改进的中值滤波算法和改进的Sobel算子边缘提取算法,进行去噪处理和边缘提取,最后利用图像融合算法,将不同算法处理的结果图像加以合并,形成融合后图像。实验结果表明,所提出的基于图像融合的预处理方法能够滤除红外图像中大部分噪声,且很好地保留了目标和背景的细节特征,而且运算简单,便于硬件实时计算,有利于后续的目标检测与识别处理。     

基于canny算子的改进边缘检测算法

本文提出了一种基于Canny算子的改进边缘检测算法。该算法既具备传统Canny算子信噪比高、定位精确的优点,又具备较强的去噪能力和较好的边缘检测效果。实验表明,本文算法增强了Canny算子在噪声干扰情况下的去噪效果,提高了边缘定位的精确度,能够得到更加完整的边缘轮廓。     

三维点云混合去噪算法研究

针对三维点云模型数据在去噪平滑过程中存在的不同尺度噪声和算法计算耗时问题,提出一种点云噪声基于分类思想的去噪算法。此算法将噪声分成两类,分别为尺度大的噪声和尺度小的噪声,首先使用统计滤波配合几何滤波去除尺度大的噪声;然后利用改进之后的双边滤波算法对小尺度噪声实现平滑去噪,实现点云模型的去噪和平滑。与传统的双边滤波相比,利用改进之后的双边滤波算法对点云模型数据进行平滑,有效提升了计算的速率。实验结果显示,此算法既能快速平滑点云数据噪声又能很好地保留被扫物体的几何特征。     

红外图像的自适应混合双边滤波算法

针对红外图像中的混合噪声,提出了一种自适应混合双边滤波算法。首先对双边滤波原理进行了分析,提出不能滤除强高斯噪声和脉冲噪声是由于双边滤波引入灰度域权值而带来的固有不足,因此根据双边滤波算法的特点设置了一种像素间的相似度,并以该相似度为基础将双边滤波不能滤除的强噪声点进行了标记,仅对红外图像中标记出的强噪声点进行中值滤波以减少图像模糊,对普通噪声点采用灰度方差自适应双边滤波以保留更多边缘特征。自适应混合双边滤波能够有效滤除红外图像中的高斯噪声、脉冲噪声以及由其组成的混合噪声,同时在滤波过程中并不降低双边滤波保留红外图像边缘特征的性能。仿真实验结果表明,与传统双边滤波、改进的双边滤波以及各项异性扩散-中值滤波算法相比,该算法无论是滤除红外图像的混合噪声还是保留边缘特征都较为优越。     

一种基于小波SAR图像斑噪声抑制的改进算法

基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑噪声抑制算法,能很好的减小相干斑噪声对SAR图像的影响.但该算法在平滑噪声的同时,往往也会使图像的边缘变得模糊,降低了SAR图像的分辨率.比例边缘检测算法能较完整和准确的检测出SAR图像的边缘.我们试图提出一种改进算法,结合小波方法和比例边缘检测两种算法的优点.利用比例边缘检测提取出SAR图像的边缘图,用小波的方法对去边缘的图像进行去斑噪声处理,再把边缘图叠加到去噪后的图像上.试验证明这种算法能够在去除SAR斑噪声的同时,较好的保持SAR图像边缘.     

基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法

提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。     

建立新型边缘泄露补偿机制的四阶方程图像平滑方法

针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.     

基于克隆算法的彩色图像边缘检测新算法

在图像边缘检测中,如何使得到的边缘图像有更好的边缘连续性和更少的过检测点,是图像边缘检测中的一个难点问题.本文初步分析了克隆技术,建议了一种克隆算法,将它用于彩色图像边缘检测,并联合使用边缘连接算法,给出一种彩色图像边缘提取的新方法.仿真结果同Canny算子检测的边缘图像进行比较,证明本文算法检测出的边缘图像具有更好的边缘连续性和少的过检测点.     

基于异构平台的细胞神经网络算法研究

随着GPU的发展,其计算能力和访存带宽都超过了CPU,在GPU上进行通用计算具有成本低、性能高的特点。细胞神经网络由于其特有的性质,非常适合利用GPU进行并行计算,因此,该文提出了利用CU-DA实现的基于GPU的细胞神经网络异构算法,并应用在图像边缘检测上。实验结果证明,与传统的利用CPU实现的边缘检测方法相比,在速度上,基于GPU实现的图像边缘检测方法提高了数十倍,为细胞神经网络在实时图像、视频处理上的应用提供了新的方法。     

基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

针对Canny算子的边缘检测算法提出了自己的改进方法，用MTM滤波算法取代Gauss滤波方法，并对算法中的参数选取进行了讨论。实验结果表明，改进的算法有效地提高了边缘检测准确性，极大地降低了计算量，取得较好的效果。     

基于自相关矩阵和边缘检测的运动目标检测

提出了一种基于颜色特征提取和图像边缘检测融合的运动目标检测算法。利用颜色自相关矩阵对图像建立特征模型,进行相似度的比较得到较粗糙的目标检测结果。然后通过Canny算子提取图像的边缘信息并利用二值差化求得目标大致边缘轮廓。将两者再进行逻辑与操作,即判定在粗糙检测结果中运动目标轮廓内的元素目标边缘信息为运动目标边缘,并最终进行形态学操作得到运动目标。实验结果表明,提出的算法对复杂背景下运动目标有较为理想的检测效果。     

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.     

异号权重模板CNN的似细化特性及其应用

本文发现并以定理的形式证明了具有异号权重模板的细胞神经网络系统在非均匀增益分段性输函数下的细 化稳态性性。     

基于三边滤波的Retinex图像去雾算法

针对传统Retinex算法采用高斯滤波估计图像的照射分量易产生边缘模糊,不能有效去除脉冲噪声且处理后的图像颜色易失真等问题,提出一种基于三边滤波的Retinex图像去雾算法。该算法利用三边滤波器估计图像的照射分量,三边滤波器继承了双边滤波器既可以有效降低图像加性高斯噪声又可以保持图像边缘细节的特性,同时又解决了双边滤波器与高斯滤波器不能有效滤除脉冲噪声,易产生伪边缘等问题。为验证该算法的有效性,采用5种不同的客观评价参数对处理后的图像进行评价。实验证明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。     

基于Laplacian算子的图像边缘检测方法研究

在分析图像边缘特性及其Laplacian算子检测原理的基础上对经典Laplacian算子算法进行改进，以便能准确地检测出图像中的目标边缘，并利用该改进算法来检测彩色图像的边缘。