基于多尺度Gabor滤波器的角点检测

为了克服在不同图像上的尺度选择问题,提出了一种基于边缘轮廓线的多尺度Gabor滤波器的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘轮廓;进而用一组构建好的4个尺度8个方向Gabor滤波器的虚部对图像进行平滑,并计算每个像素在其相同尺度下各个方向上Gabor滤波器虚部响应的归一化的和;最后将每个边缘像素点在所有尺度下的乘积作为新的角点测度, 当角点测度大于预设阈值时,则认定该点为角点。将实验结果与经典的Harris、CPDA和He&Yung角点检测算法进行比较,提出的算法在检测准确率、定位误差、噪声稳健性性能指标上,都取得了更好的结果。     

基于多方向Gabor滤波器的图像分割

针对传统图像分割算法往往受到噪声的影响容易产生过分割问题,提出一种基于多方向Gabor滤波器自适应提取图像粗边缘的区域分割算法。首先,利用多方向Gabor滤波器的虚部对输入图像进行卷积运算提取多方向的幅值,同时提取每个像素点的梯度幅值,再利用自适应阈值法提取图像粗边缘。然后,对粗边缘映射做分水岭变换,得到初始过分割结果。最后,在合并代价的前提下将初始过分割区域进行迭代合并,直到超过合并阈值,得到最终的图像分割结果。实验结果表明,与Canny、区域生长和LOG方法相比,所提出的方法有效地缓解了过分割的问题并且平均计算复杂度降低了约21.5%。     

基于Canny算子的多尺度小波变换图像边缘检测方法

图像边缘检测是图像处理中的重要一环,本文基于Canny边缘检测算法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用新的基于多尺度小波变换边缘检测的设定方法,充分利用了不同的尺度变换可以得到不同边缘细节的特点,可以对低分辨率的边缘能够很好的提取,并能有效的抑制噪声,具有优于传统Canny算法的性能。经实验仿真,验证了该算法的有效性。     

基于多尺度Gabor变换的人脸识别算法优化

针对人脸识别中的光照变化和姿态问题,提出首先获取已经过归一化处理的人脸图像(几何尺寸归一化和光照归一化),然后利用多尺度二维环形对称Gabor小波变换对归一化的人脸图像进行特征提取,再用局部二值模式对高维数据进行降维,最后使用直方图交的方法进行人脸相似度判决,从而实现较高识别率的实时人脸识别.实验表明,在FERET、Y...     

基于RGB颜色空间的彩色图像边缘检测

彩色边缘检测的本质是颜色差分的定义和计算问题。对于彩色图像来说,由于每个像素由R,G,B三个分量决定,很难定义颜色差分的大小以及方向。利用在RGB颜色空间中色差的定义来实现一种新的梯度算子的计算方法,构造出能够描述彩色图像边缘信息的特征向量,利用该特征向量训练SOM神经网络,用训练后的SOM神经网络直接进行彩色图像的边缘检测。实验结果分析可见,该算法取得了良好的效果。     

基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测

输电导线在运行中可能发生损伤、断股现象,对其进行及时检测和诊断对于保证电网的安全运行具有重要意义。现代输电线路状态检修一般采用直升机或者巡线机器人搭载视频检测装置的方式。文中提出应用Gabor滤波器对输电导线视频图像数据进行处理,实现输电导线断股的图像检测,即通过计算完好导线图像与滤波器卷积能量的输出响应、应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值,最后通过检测图像的滤波和能量的二值化处理得到检测结果。实验结果表明,该算法能够较好地提取输电导线断股处的故障信息,具有适用性广、识别能力强、检测速度快等优点。     

基于尺度与对比度不变的图像边缘检测算法

为了克服当前边缘检测器中难以准确估计边缘的对比度和宽度,且易受到噪声影响,导致其边缘提取精度降低的问题,设计了一种尺度与对比不变的边缘检测算法。首先,借助Gaussian分布函数来描述目标边缘,求解闭合形式的位置、宽度、对比度、偏移和方向等参数,并且将噪声滤除为低对比度特征。其次,定义了一种尺度归一化方法,确保所有像素点在尺度空间中都能获得稳定的极值。然后,通过梯度幅度信息,基于Laplacian计算方法,构建尺度与对比度不变的边缘检测器,消除对比度参数的影响,准确获取图像的边缘。测试数据显示,较已有的边缘检测方法而言,所提方法呈现更优的提取效果,得到的边缘更加清晰与完整。     

多尺度压缩求导的一维图像边缘检测

为了更加精确地计算塑料薄膜缺陷的宽度,在基于小波算法的多尺度变换基础上,提出了一种用于一维图像不同尺度间的压缩求导边缘检测方法.小波变换提供图像的多尺度描述,将压缩求导应用于不同尺度间的小波域,从而可将各尺度的图像信息更加有效地合成,得到最优的边缘检测效果.该方法比以往的单纯直线拟合方法具有更好的精确度,可以有效地增强边缘和抑制噪声.对一维图像进行的实验证明该方法是正确和有效的.     

基于改进的Gabor滤波和区域生长的目标检测

针对目标检测中背景的相对运动、检测物体相似性、外界光线变化等因素的影响,提出了一种基于改进的Gabor滤波和区域生长的目标检测方法。首先将输入的视频图像的相邻两帧做差,然后将得到差值图像中的Lab模型L分量进行Gabor滤波处理,根据不同的场景选择合适的参数,以提取目标的显著区域。为了兼顾运行速度和目标的显著特性,所以选取图像以某一灰度值的像素点为种子点,将灰度值差值在某一范围内的点进行区域生长操作,得到更为准确的目标。接着,为了去除干扰,进行腐蚀膨胀等一系列操作。最后将8个方向的滤波合并在一起,用外接矩形将符合要求的目标区域标出,达到目标检测的目的。通过参数调整和实验验证,相比传统检测算法的低准确率,此方法的目标检测率提高至90.89%,并且在光照、背景等外界因素干扰的情况下能具有良好的鲁棒性。     

基于改进多尺度CB形态学的输电线路覆冰厚度检测

通过对杆塔采集终端传回的输电线路覆冰前后的图像特点及几何模型分析,提出了一种新的基于多尺度轮廓结构元素形态学(CB形态学)边缘检测覆冰厚度的方法。该方法利用传统CB形态学各种算子的优点,重新组合实现了一种改进的形态学算子,并利用此算子的多尺度运算定义了一种新的边缘检测算子,通过比较覆冰前后图像的边缘轮廓来计算输电线路实际的覆冰厚度。通过实例及人工测量的结果与图像检测的结果对比,实验结果表明,该方法操作简单、抗噪性好、误差较小,可以作为线路覆冰厚度计算的一种有效方法。     

高压电力设备红外图像的边缘检测

红外图像的边缘检测是红外图像目标识别以及进一步红外故障诊断的关键环节.文中讨论在高压电力设备故障红外诊断系统中对红外图像的预处理过程,并通过几种边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析,选用效果最优的边缘检测算子来实现红外图像的边缘检测.通过实例,验证了图像预处理和边缘检测方法的有效性.     

边缘检测在TOFD扫描图像中的应用

TOFD技术作为一种缺陷检测与定量的方法在无损探伤领域得到了广泛的应用。为了提高TOFD扫描图像中缺陷信号的可识别性,达到精确检测和定位的目的,本文提出了将图像处理中的边缘检测算子引入TOFD扫描图像的方法。在对TOFD技术和边缘检测算子进行简要介绍之后,本文进行了将Sobel算子、高斯—拉普拉斯算子等应用于TOFDD扫描图像识别中的实验。实验结果表明,边缘检测成功地识别了TOFD扫描图像中的衍射波信号,可以提高TOFD检测的精确性。     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测方法

图像边缘包含图像的绝大部分有用信息,因而图像识别、匹配等具有很大的研究价值。传统的边缘检测算法去噪能力差、边缘定位能力低,而一般数学形态学算法提取的边缘清晰度不高,且不够平滑,难以满足图像处理的需要。采用序列多尺度结构元素分别对图像进行滤波,再灰度累加取均值,有效滤除噪声的基础上,尽量突出有效的边缘信息,去掉无效的细节信息。通过仿真验证,边缘定位精度高且平滑连贯,效果良好。     

轮胎气泡边缘检测算法的研究

针对轮胎激光剪切散斑干涉图像背景中存在大量条纹的特点,为避免其对气泡边缘检测产生妨碍,主要对其边缘检测算法进行了研究.给出了对常用的几种算子进行边缘检测后的轮胎激光剪切散斑干涉图像,并分析了其在处理图像时的不适用性,设计出基于模糊理论的小波多尺度边缘检测算法.在多尺度边缘检测过程中,设计了适合的模糊算子,改善了轮胎气泡边缘检测的效果.由仿真结果可知:本文设计的算法与常用边缘检测算法相比,更好地标记出了轮胎气泡的边缘图像,滤除图像中的伪边缘.     

多梯度融合的RGBD图像边缘检测

基于单一的属性变化进行边缘检测往往会损失部分边缘信息,影响了检测结果的完整性,对此提出一种基于多梯度融合的边缘检测算法。该算法针对RGB图像,首先转换到YCbCr颜色空间下,分别提取亮度分量Y颜色分量Cb、Cr针对提取的亮度分量Y颜色分量Cb、Cr,结合深度图像D,分别使用多方向的圆形边缘检测算子进行梯度计算,对所获得的4种梯度图像进行融合获得边缘检测结果。实验结果表明,算法获得的边缘检测结果更加清晰完整,有效的提高了边缘检测的效果。     

A new approach for edge detection of noisy image based on CNN

A new approach for edge detection of noisy image by cellular neural network (CNN) is proposed in this paper. In order to get the reasonable template, the statistical characteristics of image are utilized, and Gibbs image model is employed to describe the stochastic dependence of an edge pixel on its neighbourhood. Based on stochastic edge image models, edge detection of noisy image is equivalent to seeking a minimum of a cost function. If the template of CNN is designed carefully, the energy function can be mapped properly to the cost function of stochastic edge image model, then CNN can be used for seeking the minimum of cost function. Genetic algorithm is efficient in the field of optimization, and we also utilized this algorithm to get the correct form of template. The results of computer simulation confirm that the new approach is very effective. Furthermore, this result also confirms that we can design template for many different questions based on statistical image model, and the area of application of CNN will be widened. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.     

高压输电线路红外图像的边缘检测

高压输电线路的导线，金具及绝缘子串等的红外图像的特点有：边缘模糊，对比度差，空间域上存在孤立的点和小块噪声。采用中值滤波方法。在保护图像边缘细节信息的前提下有效地降低了图像空间域高频噪声，用分段线性灰度变换增强了图像边缘的对比度，提高了图像的温度分辨力和空间分辨力。通过对Roberts边缘算子、Sobel边缘算子、Prewit边缘算子、Laplace边缘算子和Laplace改进算子等常用边缘检测算子对噪声的抑制效果和边缘定位精度的对比分析，选用Roberts算子完成了图像的边缘轮廓检测，并对不连续边缘进行跟踪和连接，得到了清晰连续的图像边缘，完成了高压输电线路红外图像的边缘特征提取。以一幅耐张绝缘子串的红外图像为应用实例，验证了图像预处理及边缘检测方法的有效性。