弹底底火表面缺陷图像分割方法

枪弹弹底底火检测是枪弹质量控制的核心,为了有效分割弹底底火表面缺陷图像,提出一种新的分割方法。该方法针对弹底检测要求及弹底图像基本特征,首先大致确定待检测的底火部分图像,对其运用Log算子进行边缘检测确定底火圆边缘;然后分析了Hough变换和最小二乘法圆拟合的圆检测算法的各自优缺点,提出了改进Hough变换和最小二乘法圆拟合相结合的圆检测算法,以获得较精确的底火圆圆心和半径;最后利用底火圆圆心和半径提取底火圆图像,利用统计阈值分割底火表面缺陷,利用数学形态学优化分割结果。通过实验表明,运用此方法分割弹底底火表面缺陷,平均误分割率低于10%,平均偏差小于17个像素,表现出较好的准确性和鲁棒性。     

一种快速提取弹底底火表面缺陷图像方法

针对枪弹弹底图像特点,提出一种新的弹底底火表面缺陷图像分割方法。对去背景弹底灰度图像运用Log算子进行边缘检测,分析了传统边界跟踪算法在提取弹底圆轮廓应用中的不足,改进边界跟踪算法提取弹底圆轮廓,利用最小二乘法圆拟合算法获得弹底圆圆心和半径。通过弹底圆半径与底火圆半径对应关系为弹底灰度图像赋值,提取底火圆图像。利用统计阈值分割底火缺陷,利用数学形态学优化分割结果。实验结果表明,该方法能够有效提取弹底底火表面缺陷。     

一种虹膜定位的新算法

针对虹膜外径边缘图像提取的困难,提出对增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割之后用圆检测方法进行虹膜定位的简便而快速的算法.首先,根据虹膜图像的边缘图像用圆检测随机Hough变换方法提取瞳孔的圆心与半径;然后,对用直方图均衡化方法增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割,提取分割后的图像的二值边缘图像;最后,利用已经提取的瞳孔的圆周参数等先验知识检测虹膜外径与圆心。实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的健壮性与稳定性。     

医学图像中组织轮廓提取方法的改进

在医学图像分割技术的研究中,针对提取图像的清晰度和快速性问题,常用轮廓跟踪算法来提取组织轮廓线,花费的时间较长且分割效果不好.为了提高组织轮廓线的提取速度和分割效果,利用医学图像中组织对称性和灰度特征,提出了双向轮廓跟踪算法.根据分割目标确定相应的检测阈值,采用边缘检测,确定边缘起始点,对组织边缘进行双向跟踪.在检测过程中,设置相应的检测矩阵,减少检测次数.算法能同时沿两个不同的方向进行边缘检测,节省了时间.仿真结果表明,改进的轮廓提取方法对有较好的连续性和对称性的组织轮廓线能进行快速准确地提取,可得到清晰的分割结果,缩短轮廓线的生成时间.     

基于最大熵和形态学的边缘检测

利用最大熵图像分割理论和形态学方法相结合,提出了一种新的灰度图像的边缘提取方法。以一维最大熵和二维最大熵为例,分别与形态学方法结合进行了实验对比。试验表明,该方法与传统边缘检测方法相比,能够在无需参数输入的前提下自动提取出图像边缘,且检测到的边缘都是单像素线条;可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,快速准确地提取出单像素封闭边缘。     

完全基于边缘信息的快速图像分割算法

为快速准确地进行图像分割和对象提取,达到图像实时处理的要求,提出一种完全基于边缘信息、具有良好并行计算特性的图像分割和对象提取算法.首先对经典Canny算子边缘检测进行改进、引入了断点检测和递归可控的低阈值边缘追踪算法,得到图像的原始二值边缘图;然后采用基于断点的边缘连接算法得到待提取对象的完整闭合边缘;最后提出四向扫描区域填充算法从边缘图中完整地提取出有意义的对象.实验结果表明,文中算法不仅可以准确地处理图像中的各类复杂边缘、获得良好的图像分割效果,同时具有优秀的并行计算特性,可以以并行方式、基于GPU实现完全实时的图像处理.     

基于改进的四叉树Sobel算子图像分割研究

研究图像分割精度提高问题,由于图像噪声的干扰,造成图像模糊。传统的Sobel图像分割方法容易造成图像分割不清晰和对比度不明显。为解决上述问题,应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,并进行边缘提取;最后运用四叉树算法对去噪图像进行多区域目标分割,并对分割的不同区域进行合并,有效地解决了因局部图像的叠加和分割不准确的难题,并且通过仿真实验显示,本文提出的改进型算法,也就是利用四叉树Sobel算子,能够有效地去除图像分割所带来的去除噪声,大大地提高升图像边缘的清晰度,是一种有效地图像分割方法。     

一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法

海陆分割是进行船舶检测、海岸线提取的基本前提之一。当前海陆分割方法需要对图像进行逐像素处理,因此计算量大。提出一种只需处理海陆边界区域图像的分割方法,用以快速准确地获取海陆边界。首先提取图像4个边缘的基于边缘信息的EBT纹理特征,获取海陆边界种子块。然后从该种子块出发,利用EBT纹理特征进行边界块跟踪,实现快速海陆分割。实验结果表明,所提方法具有较好的分割效果,与目前主流的分割方法比较,时间花费大幅减少。     

改进图割的显著性区域检测算法

为快速准确地提取图像中的显著性区域,提出一种改进图割的显著性区域检测算法。采用改进的图割算法对图像进行预分割,将图像分成若干子区域,在此基础上利用区域间对比度计算各区域的显著性值,得到图像的显著图,利用迭代阈值分割算法对图像显著图进行分割处理,通过图像去噪完整有效地提取出显著性区域。实验结果表明,该算法能够准确地提取出图像中的显著性区域,与传统方法相比,使用该算法提取出的显著性区域更完整、准确,提高了效率。     

基于水平集的SAR图像建筑物区域检测

根据合成孔径雷达(SAR)图像建筑物成像的特点,采用基于水平集的分割方法对SAR图像建筑物区域进行检测。结合基于指数小波提取的SAR图像梯度边缘信息,以及基于变差函数提取的SAR纹理特征,建立能量函数模型,进行曲线演化分割从而提取目标。实验结果表明,与基于灰度信息的模型相比,该模型可以准确、快速地检测出大场景SAR图像中的建筑物区域。     

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。     

一种改进的Canny算子在机器人视觉系统中的应用

在对传统Canny边缘检测算子深入分析的基础上,利用统计原理研究和分析图像灰度值数据,提出一种改进型Canny算子.与传统的Canny边缘检测算子相比,改进型的Canny算子将边缘点邻域内灰度相似的像素点的灰度平均值代替原灰度值,并引进一种自适应的阈值确定方法,根据灰度值信息确定高低阈值,在保持边缘提取准确性的同时增加了双阈值设置的自适应性.最后将改进型的Canny算子应用于工业机器人视觉系统中,并与传统的Canny算子的实验结果进行比对分析.实验结果表明,改进型的Canny算子更好的权衡了噪声和边缘之间的关系,对待测物体的边缘提取效果更好.     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

遥感图像中机场目标的识别方法

机场识别作为模式识别领域的问题之一,在军事上有着重要的应用前景。它包括判断机场是否存在和机场定位两个方面。结合已有的方法,提出了一种新的机场识别的解决方案。该方案先使用阈值分割方法进行图像分割,然后利用像素标记法提取出最大连通区域,作为疑是机场区域(ROI);用Canny算子进行图像的边缘提取,提出了一种改进的Hough变换,能够从边缘图像中准确地提取出直线段,并最终实现机场跑道的定位。     

基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测

针对Canny边缘检测算法在伪边缘剔除方面的不足,结合洞室岩体裂隙图像成像特点,提出一种Canny算子与形态学相结合的边缘检测方法。先分别对原始图像进行Canny算子边缘检测和图像分割,得到两幅二值图像,然后参考图像裂隙的几何形态特征,对它们进行形态学运算,使最终得到的二值图像保持了较高的裂隙定位精度,并有效剔除了伪裂隙边缘,同时具有边缘闭合、平滑等优点。