弱对比度细节模糊增强的自动参数选择

针对广义模糊增强算法中参数选择的主观性，提出了一种模糊参数自动调整的方法。通过分析实验得出模糊参数对图像增强效果的重要性，给出一种用图像可检测边缘度和图像熵的熵值作为图像增强的评价标准，并根据这个标准实现了原来模糊增强算法中参数的自动选择，达到图像的自动增强，提高图像中弱边缘对比度的目的。最后通过实验证明算法的有效性。     

图像模糊信息粒的适应性度量及其在边缘检测中的应用

关于模糊信息粒的研究现在已逐渐成为一个新的热点.本文就依靠模糊信息粒处理图像的有效性问题做了深入的讨论,提出了模糊信息粒相对于图像的适应性度量问题,并给出了一种度量的定义;另外,我们将这种度量思想应用到图像的边缘检测中,得到了一种新的基于模糊信息粒的边缘检测方法.该方法有很强的物理背景,实验表明它的效果很好,是一种实用的、有前途的检测算法.     

基于模糊增强信息的图像边缘检测改进算法

针对经典的Pal和King模糊增强算法存在的固有缺陷,提出改进的模糊增强算法;为增强图像的对比度而获取更多的图像边缘细节信息,提出基于模糊对比度的图像增强算法;结合全局模糊增强与局部模糊对比度增强两种算法思想,提出基于模糊增强信息的图像边缘检测改进算法,由于该算法在增强图像边缘细节信息的同时也增强了噪声,因此,采用中值平滑滤波方法消除噪声.实验证明,该算法取得了良好的边缘检测效果.     

基于标准差梯度的模糊边缘检测算法

红外图像的边缘检测是图像处理领域的难题之一。结合红外图像的特点,将最小误差原理推广到模糊域进而应用到红外图像的边缘检测上,提出了一种基于标准差梯度的红外图像模糊边缘检测算法。首先提出了一种基于标准差的梯度算子,将图像中潜在的边缘区域很好地区分出来;而后引入模糊最小误差阈值算法．根据此算法自适应提取了标准差梯度图像中的最优阈值,从而实现了红外图像的目标边缘检测。与传统的基于梯度的红外图像边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该算法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果。     

基于最大模糊熵的红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘检测这一难题,结合红外图像及其梯度图像的特点,在红外梯度图像模糊划分的基础上,提出了一种基于最大模糊熵的红外图像边缘检测方法.首先通过改进传统Sobel算子构造出红外图像的梯度图并研究其直方图特点,然后对其进行自然模糊划分,最后根据最大模糊熵准则确定最优模糊参数,进而确定梯度图像的最佳分割阈值,从而实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果.     

一种基于模糊理论的图像边缘提取

讨论了模糊理论在边缘提取中的应用，并给出了一种改进的基于模糊理论的图像边缘检测算法。实验结果表明，与该算法不需要加额外的滤波器或图像降噪预处理。在抗噪性能方面(80％以内的Gaussian噪声和10％以内的椒盐噪声Salt＆Pepper)明显优于其它方法。     

昆虫高速运动图像翅膀边缘亚像素提取

昆虫翅膀边缘是昆虫翅膀运动变形三维重构的主要依据.通过分析翅膀边缘图像的特点,提出了一种用于提取昆虫高速运动图像亚像素级翅膀边缘的图像处理方法.该方法首先采用高斯滤波预处理图像,然后利用模糊小波增强算法增强图像的弱边缘信号,再通过求灰度图像的梯度,在其梯度变化方向求极值点的方法提取翅膀边缘特征.文中还给出小波原理检测边缘的翅膀边缘检测结果.最后,给出几种算法实验结果的比较和分析,表明该方法成功实现了弱昆虫翅膀的边缘特征提取,并有效抑制了噪声和干扰.     

基于FSVM的图像边缘检测

图像的边缘检测技术是图像处理领域最基本的技术,如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点。为了实际工程的应用,本文提出了一种新的基于模糊支持向量机的图像边缘检测算法;建立边缘检测的模型对理想状态和噪声状态的图像进行边缘检测的实验,仿真实验果表明,新的算法稳定性高,抗噪性能好,具有较好的检测效果。     

一种红外序列图像目标边缘检测方法

红外序列图像边缘检测是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外序列图像边缘检测算法,首先对目标红外图像进行柔性边缘提取,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的目标边缘检测图像.计算机仿真实验表明,该方法的性能优于传统的检测算子,并且具有抑制噪声的功能.     

一种无参考运动模糊图像的质量评价方法

针对高动态环境下视觉导航系统的可靠性受到运动模糊制约,而现有的结构相似度算法（SSIM）对模糊图像评价不敏感的问题,提出了一种基于改进结构相似度的无参考运动模糊图像质量评价算法。首先,将原始运动模糊图像经过同运动方向的模糊算子生成再模糊图像;之后,将原始模糊图像与再模糊图像进行8×8分块,并在相应子块中找到边缘信息丰富的子块;然后,计算原始模糊图像和再模糊图像中对应边缘信息丰富子块的结构相似度;最后,通过边缘置信度对子块加权得到整幅图像的模糊评价指标。实验结果表明,此评价方法结果与主观评价结果具有较高的一致性,能够准确地对运动模糊图像进行评价。由于本方法能有效地优化边缘子块的权值,与传统的平均结构相似度（MSSIM）评价方法相比,具有更高的灵敏性。     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

基于模糊逻辑的指纹图像增强滤波

本文提出了一种新的基于模糊逻辑技术的指纹图像增强滤波器，通过模糊边缘判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测，并针对指纹图像的平滑区域和边缘区域分别采用不同的模糊规则进行增强滤波。实验结果表明这种滤波器在图像的平滑区域具有好的滤波性能，对于边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

冲激信号SAR成像的方位分辨率分析

本文在分析冲激信号SAR成像特点的基础上,在发射和接收均为"超宽带信号"、"大方位积累角"的情况下,推导出了冲激信号SAR方位分辨率的解析表达式,并通过仿真实验验证了其正确性.     

基于模糊神经网络的红外图像边缘提取算法

针对现有图像边缘提取算法存在的噪声平滑能力与边缘精确定位之间的矛盾,以及红外图像自身信噪比低、视觉效果模糊和对比度差等缺陷,利用模糊神经网络的学习、自适应和模糊处理等优点,提出了一种基于模糊神经网络的红外图像边缘提取方法。计算各像素点8个方向的基本梯度、左关联梯度和右关联梯度,并将其组成梯度数组,把8个方向的梯度数组作为模糊神经网络的输入信号,通过学习和模糊处理最终可获得相对精确的红外图像边缘。实验结果表明,该方法抗噪能力强,边缘保留完整且为单像素宽,在处理红外图像边缘提取上要优于其他算法。     

基于局部模糊分形维度的图像边缘检测算法

介绍了一种局部模糊分形维度,并将该技术应用到图像边缘检测中.将像素覆盖方法推广到N维模糊离散集分形维度的计算就得到了局部模糊分形维度.给出了局部图像的LFFD计算流程和基于LFFD的图像边缘检测方法.采用实例验证了本文的算法,实例结果显示,本文的算法是正确的、可行的和有效的.     

基于相对熵的水下图像模糊增强与边缘检测算法

采用一种基于相对熵的水下图像模糊增强算法对深海结核分布丰度图像进行处理.该算法首先使用基于阈值选取的图像分割原理确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数定义隶属函数,从而将图像转化为等效的图像模糊特征平面,通过在模糊平面上采用相对熵的算法对图像进行增强运算,最后实现对图像的边缘检测.仿真结果表明该算法是有效的.     

基于边界特征增强的模糊图像配准

二维特征点的检测和提取是进行图像配准的关键技术。由于不同传感器的成像机理不同,检测和提取的方法也有所不同。针对模糊图像的弱点,分析了通过增强象素模糊属性对比度来提取边界特征的基本原理,实现了两幅图像的配准。计算机模拟实验结果也表明了在实现模糊图像配准的过程中,采用增强象素模糊属性对比度的方法可有效解决图像的边界特征提取问题而且具有较高的配准精度。