基于动态阈值分割的目标提取技术

如何从背景中提取目标信息是图像处理时经常遇到的技术难题.从火腿肠生产线质量检测遇到的实际问题出发,提出一种结合动态阈值分割、数学形态学和边缘检测的方法,实时检测图像中的异物信息.实验结果表明,该方法能快速检测目标信息,满足实际生产要求.     

基于CCD的新型电视测角仪设计

提出了一种使用双CCD自动检测弹目标与靶目标的电视测角仪设计方案.阐明了新型电视测角仪的工作过程和测角原理,完成了双目标之间的角度计算,给出了快速算法,并通过TMS320DM642实现电视测角仪的图像处理系统.     

基于迭代阈值的弹目图像边缘检测方法研究

运用基于数字图像处理技术进行高炮武器系统射击诸元校正工作中,弹目偏差的确定是校射的关键,而确定弹目偏差的关键步骤之一是需要对弹目图像进行边缘检测,提取弹丸和目标的边缘特征.在综合分析典型边缘检测算法的基础上,提出运用基于迭代阈值的边缘检测算法进行弹目图像边缘求取,并分析了迭代法确定最佳阈值的步骤,给出了迭代阈值边缘检测算法工作流程,最后通过仿真实验表明基于迭代阙值的边缘检测算法具有良好的边缘检测效果,是一种有效的弹目图像边缘检测算法.     

基于FPGA某型装备电视测角仪检测技术研究

通过分析电视测角仪的性能测试需求,结合视频图像图像处理技术,提出了以EP2C35为核心的视频检测系统设计方案,通过对CCD采集到的模拟环境的视频图像信号进行数字化处理,结合电视测角仪参数检测原理,对测角仪基本性能指标进行检测,整个系统以视频图像采集系统为基础,以视频图像处理为核心,为电视测角仪的检测研究提供了一种新的思路。     

基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法

为了满足视频监控、目标检测与识别过程中较高图像质量和较低算法复杂度要求,以及改善传统图像插值中细节模糊和边缘锯齿效应,文中提出一种基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法。利用Otsu算法,根据目标区域和背景区域的类方差最大,确定分割阈值,对非边缘区域进行双线性插值,边缘区域利用与待插值点周围6个或8个相邻降采样像素局部结构的多方向特点,自适应估计高分辨率像素值。实验表明,该算法运算复杂度低,很好保持了图像的边缘,获得了视觉质量较好的高分辨率图像。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于小波与阈值的图像分割

图像分割是图像处理和计算机视觉中的重要技术,并且已在工业、军事、医学图像以及机器人视觉领域有着广泛的应用。在此采用了基于小波变换边缘检测算法和阈值分割算法。小波变换边缘检测,即设置分解级数进行多次分解,并依次输出结果图像。阈值分割采用全局与局部阈值分割图像,但是局部阈值更能突出图像的信息点。     

基于渐进阈值分割的多云背景目标检测研究

本文以目标检测为主要研究对象,着重从渐进阈值分割算法的角度,对多云背景下的目标检测进行了研究和分析。目标检测从本质上来说是一种物体识别技术,计算机网络和信息技术的发展,为现阶段各个行业和领域应用的目标检测提供了检测算法这一有效的工具。检测算法能够通过构建模型的方式,借助图像分类和深度学习等算法技术来满足对目标物体进行检测的要求。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

基于改进Prewitt算子的最佳阈值选择

边缘作为图像的一种基本特征,在图像识别、图像分割等领域中有着广泛的应用。文中在传统的Prewitt算子改进的基础上,提出利用边缘的最大后验概率估计,找出边缘检测的最佳阈值。并将实验结果与Sobel,Canny等算子进行了对比。结果显示,文中算法能检测出最佳阈值。     

基于长边检测的视频分割算法

针对前景和背景交界处颜色相似度较高时的图像分割问题,提出了基于长边检测的视频分割算法,首先建立包括颜色分量和对比度分量的能量函数,然后将基于边缘长度的边缘检测方法应用到基本模型的颜色模型中,利用长边检测的结果改进能量函数的颜色分量和对比度分量,最后使用图割算法,通过对能量函数求最小化得到最终的前景提取结果。实验结果表明,在前景和背景在交界处颜色相似度较高时,较其他算法具有明显的优势。     

复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法

为了有效地分割出实际拍摄中的红外目标信号,提出了一种适用于复杂背景下的最大熵阈值红外目标分割算法;该算法根据图像中信号的相关性,对图像的干扰信号的预处理,随后对所得的图像信号进行熵值的求取;接着根据目标与背景信号的分布特性,对所获得的目标信号与背景信号进行深入提纯处理,最终获得更为理想的红外目标信号。实验结果表明,该算法能够在不同背景下始终保持较好的红外目标分割效果,且具有耗时低、清晰度高的分割优势。     

基于纹理特征与行扫描结合的目标提取方法

为了从复杂图像中将目标精确提取出来,提出了一种基于纹理特征与行扫描结合的目标提取方法。该方法在精确的检测出目标图像边缘的同时,降低了图像模糊或干扰较多时对目标提取产生影响的概率。仿真实验结果表明该算法思路简单,提取精度高,鲁棒性好,具有较大的实用价值。     

红外小目标检测的滞后阈值分割法

为提高红外小目标检测的精度,针对小目标的阈值分割,提出滞后阈值分割法。通过快速非最大值抑制预提取红外小目标的中心像素,最大程度缩减前景像素数。利用邻域梯度方差判别小目标是否为杂波,自适应地调整灰度阈值,完成对小目标的低虚警分割。分析一般场景下分割所得前景、背景的组成,给出了滞后阈值分割的阈值取值方法。实验表明滞后阈值分割法将虚警概率限制在很小的范围内,并取得了优于其他分割法的检测概率。在小目标检测中,该算法具有较强的实用性。     

一种改进的Otsu图像阈值分割算法

Otsu法是图像阈值化分割法中的经典算法之一,在图像处理中有广泛的应用。本文针对红外吊舱图像的特点,在对Otsu法进行分析的基础上,提出了一种改进的Otsu图像阈值分割算法。首先,采用整幅图像的平均灰度值作为初始阈值对图像进行分割;然后,推导出了Otsu法四个参数的递推公式;最后,在缩小的灰度级范围内用递推的Otsu法来计算最终的分割阈值T。实验仿真结果表明,改进的Otsu算法在图像分割效果方面和时间效率方面明显优于Otsu法。     

一种适用于16QAM的自适应阈值载波锁定检测算法

为避免传统16阶正交幅度调制(16-Quardrature Amplitude Modulation,16QAM)载波锁定指示锁定阈值受输入信号电平的影响,提出了一种基于归一化信号高阶矩的16QAM载波锁定检测算法。针对传统基于固定阈值的检测算法在数据不满足均匀分布时失效的情况,提出了一种基于输入数据统计特性的自适应阈值载波锁定检测算法。实验结果和工程应用结果表明,所提出的自适应门限能更好地适应不同数据下的载波锁定检测。该方法已经在某卫星对接试验中得到了应用验证,取得了满意的效果。     

多源图像直线提取算法

针对多源图像的特征提取问题,提出了一种融合多源图像边缘信息的直线提取算法,通过在特征提取过程中融合多源图像的信息,把边缘的相位信息作为融合要素,采用多种融合规则组合多源图像中的不同特性,从而可以提取出仅利用单一图像不能获得的直线特征。