基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法

边缘检测是图象特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果.寻找一种对噪声不敏感、定位精确、不漏检真边缘又不引入假边缘的检测方法,一直是人们的努力目标.本文尝试与探讨了基于灰色系统理论的图象边缘检测新算法.该算法首先对图象基元的特点进行分析,以确定非边缘点参考序列和待比较序列,然后通过两个序列之间的灰色关联度区分边缘点和非边缘点.实验结果证明,该算法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息,具有一定的抗噪声能力,而且还可通过调整关联度阈值控制边缘信息量,因此其是一种有效的、具有可调功能的边缘检测新算法.     

对多尺度边缘检测中边缘位移的研究

多尺度边缘检测的任务之一是寻求噪声平滑与保持细节边缘的折中,现已出现了许多自适应多尺度边缘检测方法,但使用多尺度的边缘检测方法常常使得边缘发生位移.为了使得在大尺度下求取的边缘位置不变,提出了一种根据局部图象特点,在最大尺度下求取保持图象边缘点位置不变的多尺度自适应边缘检测方法,并首先证明了对于绝大多数边缘点,如果使用恰当的小波基,那么,对于常规边缘检测算子,在大尺度下,也能准确定位;然后,利用以小波函数为核函数的积分运算与求导数之间的关系以及小波分析的多尺度特性给出了一种自适应的、保持位置不变的图象边缘检测方法,最后用实验进行了验证.     

基于模糊梯度法的边缘检测方法

根据图象边缘灰度的梯度变化,构造图象灰度模糊矩阵和描述边缘点的隶属函数,利用遗传算法实现隶属函数各参数的寻优过程,并由输出隶属度判断提取图象边缘点,实现了图象的边缘检测。实验表明,该方法能有效地描述边缘的穿越过程,并可改善检测结果。     

基于小波域边缘方向特征的SAR图象噪声抑制方法

给出了一种新的基于小波变换的合成孔径雷达 (SAR)图象斑点噪声抑制方法 .利用每一级小波分解得到的小波系数子带 HL和 L H,以及对原图进行水平方向旋转正负 4 5°扫描后得到的另外两个正交方向的小波系数子带 rc HL和 ra HL ,可以判断出对应点边缘方向性的强弱 ,通过设定方向性阈值 ,确定该点是否位于边缘上 ,进而对没有位于边缘的点进行平滑 ,达到保留图象边缘的同时 ,抑制斑点噪声的目的 .为解决对某些振荡型边缘的检测问题 ,还结合阈值法 ,对该方法做了改进 .实验表明 ,与小波域的硬阈值或软阈值去噪方法相比 ,此方法在有效地抑制斑点噪声的同时 ,更好地保留了 SAR图象中的边缘和纹理信息 .     

基于自适应免疫遗传算法的边缘检测

为了使检测的图象边缘结构定位好 ,并且产生连续的精细边缘 ,同时能滤除边缘图象中的噪声干扰 ,基于费用函数最小化方法 ,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图象的边缘检测 .为了保持群体中个体的多样性 ,同时加快算法的收敛速度 ,该算法中交叉、变异和免疫算子采用了自适应变化而非固定的概率 ,同时免疫算子采用了几何形式的退火选择方案 .由于该算法能够有效地利用局部边缘结构的一些先验知识和特征信息制作成免疫疫苗 ,其局部搜索能力较经典的遗传算法有很大的提高 .该方法用于灰度图象时产生了令人满意的检测效果 ,并对噪声有较好的抑制作用     

基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测

数学形态学在图象处理中已经得到广泛地应用，但传统的形态学常应用于二值图象处理，后来发展应用到灰度图象处理，对于其用于彩色图象处理的研究还不是很多，通过对传统的数学形态学的几何描述，以及对目前形态学在边缘检测中的应用分析，提出了一种新的多尺度的彩色形态矢量边缘检测算子，该方法是利用不同尺度形态边缘检测算子来检测不同尺度下的边缘强度，再对不同尺度下的边缘强度图进行合并，从而得到新的边缘强度图象，利用该算法对实际图象和合成图象进行了实验，将实验结果与传统的边缘检测算法相比较，由于新的多尺度彩色形态矢量算子能检测出更多的细节边缘，因此将更有利于图象的进一步分析处理，同时将实验图象人为地增加噪声后，再利用该算法进行实验，其结果表明，该算法对噪声具有很好的鲁棒性。     

采用正交多项式曲面拟合法的边缘检测

本文介绍了一种应用局部曲面拟合技术检测图象边缘的方法.其拟合函数是由两个一维 三阶正交多项式的张量积构成,图象中的边缘点定义为梯度方向上二阶导数的过零点.文中 证明了:采用正交函数进行曲面拟合后的图象及其各阶偏导数均可用卷积完成,而它又可分 解为两次一维卷积,从而使计算量大大下降.实验表明,同传统的边缘检测技术相比,该方法 具有良好的噪音抑制特性,边缘点的位置确定也很令人满意.     

基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色图象边缘检测方法

在矢量Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的基础上,引入多凡度组合正则化处理,提出了一种新的彩色图象边缘检测方法,实验表明,若对检测精度,边缘完整性,抗噪性等方面进行综合评价,该方法优于标量算子和单一尺度下的矢量算子。     

检测噪声图象边缘的概率集群识别方法

本文提出一种噪声图象中检测边缘的新方法.该方法从图象的灰度概率域人手,将概率 谱分为两个等面积的集群,通过判定群间距离检测图象的边缘.理论分析与实验结果表明,这 种方法具有较强的噪声抑制能力和边缘提取能力.     

一种基于光流场重建三维运动和结构的新方法

提出了一种基于稀疏光流场计算三维运动和结构的线性新方法 ,该方法综合视觉运动分析中的两类处理方法 ,选取图象中的角点作为特征点 ;并检测和跟踪图象序列中的角点 .记录检测到的角点在图象序列中的位移 ,在理论上证明了时变图象的光流场可以近似地用角点的位移场代替 ,从而得到时变图象的稀疏光流场 ;通过光流运动模型的建立 ,推导出由稀疏光流场重建三维物体运动和结构的线性方法 .通过用真实图象序列验证该算法 ,表明该算法取得了较好的效果     

四元数与彩色图像边缘检测

本文将彩色图像像素的R、G、B分量作为彩色空间矢量的三个分量，利用矢量场通量以及四元数关于矢量旋转的相关知识，得到两种彩色图像边缘检测方法。基于矢量场通量最大的检测算法，较传统的利用Sobel算子的方法能更全面地提取图像的边缘细节，并且针对不同的图像具有很强的自适应效果；基于四元数的检测算法，利用四元数对矢量旋转的方便表示，提出一种全新的彩色边缘检测方法。实验结果表明，本文提出的两种方法针对彩色图像的边缘检测具有较好的效果，特别是四元数矢量旋转方法，能够提取很多传统的灰度化方法所不能提取的图像纹理细节。     

一种针对彩色图像随机值脉冲噪声的矢量滤波方法

为了去除彩色图像随机值脉冲噪声,提出了一种新的矢量滤波方法。该方法对图像的平滑区域和边缘区域的滤波工作分开进行,平滑区域滤波方法将窗口分成多个区域,然后基于矢量中值和平滑区域像素的特征检测出平滑区域的信号,边缘区域的滤波是在已知信号的基础上对非信号进行矢量中值滤波。仿真实验结果表明,该方法能够有效地去除彩色图像的随机值脉冲噪声,尤其当噪声密度较高时,去噪效果明显优于传统的矢量中值滤波。     

一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法

基于大气散射物理模型和暗原色先验原理,提出一种结合 双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法.首先在计算暗通道函数时,定义了一类暗区 域对图像边缘的低强度像素点进行描述,该区域像素点的暗原色中值取其三原色通道的最小值,以代替原来的中值滤波运算值.此滤波方法不仅能有效去除Halo效应,而且避免了黑斑效应;然后基 于大气散射物理模型定义一种伪去雾图,将其与原去雾图进行像素级融合对原图进行色度校正,实 现了柔性去雾,改善了现有方法易出现过去雾的缺陷.实验结果表明,该算法去雾后图像具有较好清 晰度及色彩恢复度,去雾鲁棒性强.在大雾和图像色彩失真严重的情况下,仍可有效恢复图像.     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

结合四元数与小波的彩色图像边缘检测算法*

针对岩石节理裂隙图像噪声多、分割困难等问题,提出一种使用四元数卷积,由反对称小波系数加权的彩色图像边缘检测算法。该算法将彩色图像的R、G、B三个分量表示为四元数的三个虚部,通过四元数卷积后,其方向产生了一定角度的旋转;将旋转后的四元数与水平方向和垂直方向的结果相加,得到相应的幅值和角度;使用反对称双正交小波系数对这些幅值和角度加权后,再使用Otsu阈值并进行模极大抑制,即可得到彩色图像边缘。通过对常用彩色图像和岩石节理裂隙图像的实验结果表明,本算法对彩色图像边缘检测具有较好的效果。     

Quaternion Based Maximum Margin Criterion Method for Color Face Recognition

Color is one of the basic features of images, which can provide very useful information and play an important role in face recognition. By using the quaternion matrix representation, the R, G, B information of each pixel is not destroyed and it can be taken as a organic body. Therefore, this paper proposes a quaternion based maximum margin criterion (QMMC) algorithm. Firstly, the quaternion number is used to denote the pixel of the color image, and a quaternion vector is taken to represent the color image. Secondly, the maximum margin criterion algorithm is used to project the quaternion vector in the high-dimension space into a low-dimension space. Finally, the nearest neighbor classification are taken for classification recognition. Numerous experiments show that the proposed QMMC can achieve better recognition performance.     

局部自适应的灰度图像彩色化

目的 现有的灰度图像彩色化方法为了保证彩色化结果在颜色空间上的一致性,往往采用全局优化的算法,使得图像边界区域易产生过渡平滑现象。为此提出一种局部自适应的灰度图像彩色化方法,在迁移过程中考虑局部邻域像素信息,同时自动调节邻域像素权重,在颜色正确迁移的同时保证清晰的边界信息。方法 首先结合SVM（support vector machine）和ISLIC（improved simple linear iterative clustering）算法获取彩色图像和灰度图像分类结果图;然后在分类基础上,确定灰度图像高置信度像素点,并根据图像纹理特征,在彩色图像中寻找灰度图像的像素匹配点;最后利用自适应权重均值滤波实现高置信度匹配像素点的颜色迁移,并利用迁移结果对低置信度像素点进行颜色扩散,以完成灰度图像彩色化。结果 实验结果显示,本文方法获得的彩色化迁移结果评分均高于3.5分,特别是局部放大区域评价结果均接近或高于4.0分,高于其他现有彩色化方法评价分数。表明本文方法不仅能够保证颜色迁移的准确性和颜色空间的一致性,同时也能获取颜色区分度高的边界细节信息。与现有的典型灰度图像彩色化方法相比,彩色化结果图在颜色迁移的正确性和抑制边界区域颜色的过渡平滑上都有更优的表现。结论 本文算法为灰度图像彩色化过程中抑制颜色越界问题提供了新的指导方法,能有效地应用于遥感、黑白图像/视频处理、医学图像着色等领域。     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.     

基于四元数和SOM神经网络的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测方法无法考虑到彩色图像各颜色分量的相关性,以及边缘提取效果受阈值影响的不足,提出一种四元数和自组织神经网络(SOM)相结合的彩色图像边缘检测算法。根据四元数柯西积分公式和四元数矢量积性质,构造图像的边缘特征向量对SOM神经网络进行训练,然后用训练好的SOM网络提取边缘。实验表明,该方法具有良好的边缘检测效果,并有较强的细节保持能力。     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。