一种新的改进Canny边缘检测算法

对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价, 针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷, 提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法, 改善了传统Canny算子利用2×2邻域内求有限差分均值对噪声的敏感性, 提高了边缘定位的精度. 在此基础上, 在基于非极值抑制原理检测边缘点时, 将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度. 实验结果表明, 该算法在保证实时性的同时, 具有更好的检测精度和准确度.     

基于数字图像处理技术的针式仪表读数识别

基于数字图像处理技术的针式仪表读数识别是针式仪表自动检定的关键技术.针对角度法读数识别精度不高的缺点,采用将仪表表头原始图像预处理后,进行二值化将有用信息分割出来;用改进的Hildtch细化算法对二值化后的图像进行细化处理;利用最小二乘法拟合表头刻度线和指针.在此基础上提出了利用刻度线示值作为基准值和距离法相结合的识别算法.     

基于图像边缘检测的图像识别算法

在图像识别问题中,基于Haar特征的图像识别算法已经十分普遍,并且得到了广泛的应用。但是,目前此类算法还存在有时间复杂度高、对图像亮度、尺寸变化敏感、图像识别精度差等缺点。为了提高图像识别的精度,提出了一种新的边缘检测图像识别算法。这种算法首先使用Canny算子将图像的边缘像素识别出来,然后计算每一个有效像素的梯度。通过得到的像素梯度序列建立归一化直方图,对归一化直方图分析后得到最优识别。基于边缘检测的图像识别算法使匹配图像效率得到了提高,图像识别流程得到优化。     

基于非线性四阶图像插值的亚像素边缘检测算法

为提高数字图像边缘检测的精度,提出了基于ENO的非线性四阶插值和Canny算子的亚像素边缘检测算法。本算法应用经典Canny算子检测图像边缘信息,对灰度图像进行处理得到梯度图像,然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行基于ENO的非线性四阶插值,进行亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位。用所得到的边缘检测算法与基于正交多项式插值检测算法和基于三次多项式插值检测算法性能进行比较,仿真结果表明本文给出的基于ENO插值的检测算法不仅提高了图像的边缘检测能力,而且可以一定程度地克服噪声干扰。     

不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法

针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题,研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法,以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声,将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法,利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理,消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像,利用Canny算子进行图像梯度计算,并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值,通过跟踪边缘像素点,完成遥感图像边缘检测。测试结果表明,该算法可最大限度上还原实际遥感图像,准确检测图像边缘信息,提升遥感图像配准、识别的精度。     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

压力表图像自动识别系统研究

为了提高仪表人为读数的速度和精确度,提出首先对仪表图像进行二值化、滤波等基本处理;然后通过图像分割得到感兴趣的表盘区域,经过坐标平移翻转和极坐标变换的归一化算法,将圆形表盘转化成矩形指针表盘;再利用图像拼接算法得到无指针的表盘刻度矩形图像,并且通过直线扫描出每个刻度线;接着通过模板匹配,将待检测图像与无指针模板对比,从而检测出图像指针位置信息,得出指针读数。实验结果表明,采用这种图像处理技术使得识别速度更快,精确度也更高。     

基于二分法的纤维掩码阈值的计算

针对纤维图像的特点,提出了纤维掩码计算算法中的阈值计算方法,使得计算结果中纤维的轮廓信息具有高信噪比以及良好的连续性.此外,克服了Canny算子在纤维边缘检测中输出的伪边缘以及多重边缘的缺点,为后继纤维识别算法提供了更准确的轮廓信息.     

Hough变换和区域分离-合并相结合的分割算法

针对传统区域分离-合并算法中过分割的问题,提出一种基于边缘提取和区域分离-合并相结合的分割算法。即利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素集。然后将像素集作为边缘线,采用区域分离-合并算法进行图像分割。由于Canny算子所提取的像素集是不完整的,所以需要用Hough变换对其进一步完善,得到连续的边缘线。该算法能够提高区域分离-合并算法的精确度,较好地解决其过分割的问题。实验结果表明,该算法有效。     

基于链码的随机Hough变换圆形检测方法

该文提出基于链码的随机Hough变曲变换圆形检测方法.该方法首先采用改进的自适应性Canny边缘检测方法提取边缘,通过LoG滤波抑制检测中噪声和光照变化的干扰,并采用大津法实现Canny算法中双门限的自动选取,提高Canny算法的自适应性.然后通过八邻域跟踪算法构建边缘链码,采用邻域均值投票,可有效减少零散或小尺度边缘的冗余投票,避免虚假圆生成.同时根据链码长度设定优先级,减少重复检测.实际在线检测结果表明该方法具有良好的准确性,低漏检和误检率,在噪声、光照变化下具有良好的鲁棒性.     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

基于乘性梯度的医学超声图像边缘检测算法

通过改进传统乘性梯度（MG）算子,并结合Canny算子的处理结果,准确、快速地提取了医学超声图像的边缘.通过提升乘性梯度算子模板的维度,提高对弱边缘的检测能力;综合考虑乘性梯度算子和Canny算子的运算结果,提高边缘检测的准确度.为了验证该算法的有效性,对仿真及在体超声图像进行边缘提取实验,将结果与其他抗噪性较好的边缘检测方法进行对比.实验结果表明：对于含有不同强度斑点噪声的超声图像,该算法的边缘检测准确度可达75%以上,具有较好的实时性,适用于对医学超声图像进行快速、准确的边缘检测.     

基于Riesz变换的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题,提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理,通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间,根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像;使用非极大值抑制检测出图像边缘信息;与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明,该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取,相比在Hilbert变换空间下的相位一致特征提取方法运算速度快,算法可行有效。     

基于图像融合技术的阶梯型边界检测

在Canny算子和模角分离的小波变换(MAS)算法的基础上,针对Canny 边缘检测算法抗噪性差以及MAS算法检测边缘的连续性差的缺点,利用融合技术,提出了一种能够结合Canny算子和MAS算法的方法,保留了各自算法的优点,实现了对阶梯形边界的检测,得到了理想的效果.     

一种改进的Canny边缘提取算法

为了有效提取目标缓变边缘,提出了一种基于中值滤波的改进的Canny算法.在对Canny的边缘检测算子进行理论分析的基础上,用中值滤波代替Gauss滤波.实验结果表明,由中值滤波代替Gauss滤波的改进后的算法有较高信噪比,可以减少缓变边缘的丢失,能得到比较理想的边缘检测效果.