基于椭圆拟合的快速钢管计数方法

为满足钢管计数中精度和速度的需求,提出了一种新型的椭圆检测方法.该方法避开了Hough变换或随机Hough变换的复杂性,直接通过边缘跟踪对椭圆进行拟合,通过其它边缘像素对拟合结果进行校验和对比,对概率超过阈值的无包含椭圆进行计数.在边缘检测过程中对Robert算子进行了改进,并在阈值分割前对边缘进行了增强,在阈值分割后对边缘进行了保持连通性的细化.根据需要还可以在计数过程中加入人工指导.实验结果表明,该方法能快速准确地检测出图像中所有椭圆.     

基于改进SUSAN算法的移动车辆检测

针对复杂行车环境下智能车辆行车安全问题,提出了一种基于改进 Susan 边缘检测算法提取车辆边界特征。首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理,然后提出改进的SUSAN算法,即对待检测像素粗略提取,采用一种自适应选取阈值的方法对候选边缘点检测提取边缘。实验表明,算法能在复杂图像中识别前方车辆,有较高的准确度。     

基于图像处理的公路车流量统计方法的研究

本研究提出了一种车流量的统计算法,处理步骤包括:提取与更新道路背景图像、使用自适应阈值提取运动车辆、去除车辆阴影、区分不同车辆和利用车辆中心的连续匹配来确定车辆数目,该算法不受车道的限制,人为影响小,计数准确性高。实验结果表明,本算法能够适应道路背景的多种变化,实现车辆的准确计数。     

基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法

传统的Canny边缘检测算子采用全局阈值选取方法,当图像的背景和目标灰度变化比较大时,采用全局阈值法将丢失一些局部边缘信息。针对该问题,提出了一种自适应求取动态阈值的改进Canny边缘检测方法。该方法利用图像的梯度方差作为判据对图像进行分块,继而对各子块运用最大类间方差法求得相应的阈值,并通过插值得到阈值矩阵,最后结合改进的边缘连接法对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在具有良好的抗噪性能同时,具有很好的检测精度。     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

公路车流量视频检测方法

针对视频车流量检测容易受背景以及车辆阴影等因素影响的问题,提出了一种自适应背景差分结合阴影去除的车流量检测方法。首先,建立自适应背景提取模型;然后,利用差分法从视频检测区域提取包含阴影的车辆目标,并进行二值化处理和孔洞填充;接着依据阴影区域相对于车辆区域灰度较小的特点,从填充后的二值图像阴影区域向车辆区域方向进行像素值比较,从而检测并去除阴影;最后,通过设定两排检测窗口进行车流量计数。实验结果表明,该方法受背景和车辆阴影等影响较小,在不同气候环境下具有较高的车流量检测准确率。     

多车道的车流量统计

针对视频车流量检测容易受光线变化以及相邻车辆阴影影响的问题,提出一种基于车辆图像能量差分的车流量检测方法.该方法利用车辆视频图像的能量信息作为车辆的检测特征,辨别检测区域各部分状态,减弱光照、阴影等的影响;并且通过实时自动提取和更新背景能量图的方式来检测车流量.实验表明,与传统的背景帧差法相比较,该方法受光照变化、车辆阴影的影响较小,实时性好、准确度高.     

基于视频图像的交通参数检测

针对交通图像的特点,提出了一种将灰度判断与边缘检测相结合的方法,来获得车流量、车速等相关交通参数。将先锋遗传算法(Vanguard Genetic Algorithms)应用到图像阈值分割中,利用先锋遗传算法寻求全局最优阈值,可以比较准确地将图像中不同灰度的车辆从背景中分离出来。分析了小波变换的特点,应用小波变换对交通图像进行车辆边缘检测。采用帧平均法来处理视频流,可以减小由于摄像头抖动或背景微小变化而产生的误差。实验结果表明,该方法简单、有效,能够获得较满意的检测结果。     

基于虚拟线的交通信息视频检测技术及应用

提出一种基于虚拟线的交通参数(车速、车辆计数等)视频检测方法。通过检测在实时图像序列中设置的虚拟线,检测车辆存在,进而计算出车速、车流量等交通信息。该方法自适应更新背景和阈值,具有较高的检测精度和良好的抗干扰性,避免了大量乘法运算,有效地提高了检测速度,具有良好的实时性。     

基于改进Canny算子的LED晶片边缘检测

为了提高全自动固晶机视觉系统中发光二极管(LED)晶片边缘特征的提取精度,提出了一种基于改进非极大值抑制(NMS)过程和双阈值求取方法的Canny边缘检测算子。传统的非极大值抑制过程,直接将中心像素点与梯度方向周围邻近的2个像素点进行比较,易导致边缘信息不准确。针对该问题,结合中心像素点本身及其梯度方向周围的3个像素点,沿着梯度方向进行双线性插值,从而实现改进的非极大值抑制过程;另外,通过对LED晶片图像灰度直方图的分析,根据其特有的三峰特性,改进了传统的最大类间方差法,采用Otsu双阈值法及新的评价函数求取高低阈值,从而避免传统Canny算法中阈值的人工调整。实验结果表明,这种方法适合LED晶片的边缘提取,并且能够获得良好的晶片边缘及两极轮廓。     

一种基于区域一致性测度的边缘评价方法

提出一一种新的边缘评价方法,该方法同时考虑到边缘线型连接的好坏及错检,漏检的程度,结合了传统的边缘评价方法各自的优点,更多地体现了人对边缘检测效果的评价特点。文中对测试图象及实际图象的边缘检测结果进行了评价,结果表明该评价方法是合理的,可行的。     

On edge gradient approximations

The effect of imposing some desirable properties on the masks of differential-type operators is studied. It is shown that in a 3×3 window there are only two free parameters to specify. It is also shown that under the assumption of these properties a widely used differential-type edge detection method is equivalent to an appropriate template-matching method and vice-versa.     

Delphi实现图像边缘检测

总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。     

一种基于置信度的边缘检测方法

该文针对传统的边缘检测方法不能同时利用像素梯度的相位信息和幅度信息的缺点,提出一种基于边缘置信度的边缘检测算法.首先,由中心象素的梯度方向确定标准模板,然后将归一化的数据矢量和标准模板的相关系数的绝对值定义为边缘置信度.在确定像素局部极值点的时候利用了非极大抑制的方法;在确定边缘点的时候用了磁滞阈值处理.在两种处理过程中,将归一化的梯度幅度和边缘置信度都作为判别依据,既增加了对弱边缘的检测能力,同时,还能很好的抑制噪声的影响.     

一种基于边缘生长的灰度和彩色图象分割方法

边缘检测可以快速准确地提供区域分割的边缘点,是图象处理的一个重要领域。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘点的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为此提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题和通过找出高细节区周围的区域,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法是边缘检测的后续处理,适合于多种应用目的,同时还可以嵌入到其它利用边缘信息的分割算法中。     

快速模糊边缘检测算法

边缘检测是图象处理中的一个重要组成部分。通过对Pai.King模糊边缘测算法进行改进,提出了一个快速模糊边缘检测算法。该快速算法不但简化了Pil.King算法中复杂的G和G^-1运算,而且通过实验,确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值,并减少了迭代次数。从两组实验结果可以看出,快速算法不但提高了Pai.King算法的效率,而且检测效果也优于pai.King算法。快速算法不但适用于普通图象,而且也适应于遥感图象,并具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,这种快速算法的性能优越,是一种实用的、有前途的图象处理算法。     

一种改进的梯度算子

针对传统梯度算子中 ,用于边缘方向检测的计算公式存在的缺点 ,提出了改进的用于边缘方向检测的计算公式 .鉴于用传统梯度算子检测的边缘方向是由反正切函数给出的 ,而反正切函数所表示的角度范围是 [- π/ 2 ,π/ 2 ],可是事实上 ,边缘方向的范围是 [0 ,2 π].为此 ,通过对梯度算子中 ,Prewitt算子的分析 ,指出传统的边缘算子不能区分两个相差 π的边缘方向 ,并给出了改进的用于边缘方向检测的计算公式 .在传统的梯度算子中 ,因为用于边缘方向检测的计算公式是不精确的 ,所以后续图象边缘的细化、短枝消除、缝隙填补和连接等处理就建立在一个不精确的基础之上 ,从而得到的边缘误差较大 .因为在图象低层处理中就引入了误差 ,所以后续图象高层处理的质量也降低了 .计算机仿真实验结果表明 ,该改进的用于边缘方向检测的计算公式是正确的和有效的 .     

On candidates selection for hysteresis thresholds in edge detection

Manual determination of hysteresis thresholds is time-consuming. Several methods approach the problem of unsupervised determination of edge detector parameters, but they require human intervention to establish the initial range of values in which to detect the best parameter value and the result depends on the range of values initially used.In this paper, a method is proposed to determine candidates to hysteresis thresholds in an unsupervised manner. The method provides a criterion to reduce in a significant way the number of initial values to be considered as threshold candidates. The proposed method can be applied to any feature image provided by an edge detector upon which hysteresis must be implemented.     

边缘检测在金刚石评测系统中的应用

本文着重分析了Canny算法原理,结合动态阈值改进了Canny算法,并运用在金刚石评测系统中。该系统可以自动测量出钻石的粒径,通过粒径来描述工业钻石的大小等特性参数,为简单、快速及正确地决定钻石品质的等级提供可靠依据。     

用Sobel算子细化边缘

提出了一种用Ｓｏｂｅｌ算子细化边缘的新方法,通过引入衰减因子得到不失真的灰介边缘图Ｐ１,然后将灰阶边缘图Ｐ１用Ｓｏｂｅｌ算子进行正理２,得以边缘的边缘图Ｐ２,再用前者减去后者得差值图Ｐ３,再将Ｐ３中为负的点改为０,用以除去３图中边缘外侧的点,从而得取边缘产细的边缘,对于边缘模糊的部分这种过程可以重复多次,最后也可得到较细的边缘（但不一定连接）,此种方法对于处理其它边缘检测方法得到的边级也有效。边缘