一种融合颜色和空间信息的区域生长算法

该文提出了一种基于图像颜色和局部空间信息的种子区域生长算法,并用于彩色图像分割。该算法首先根据相对欧式距离使用均值聚类算法对图像进行颜色量化,形成图像的初始分割结果,然后通过计算局部颜色散度,进行分级区域合并,最后,利用形态学相关算法对分割区域的边缘进行平滑。实验表明,该算法能得到与人类视觉判断相一致的有意义区域的分割。     

基于非局部算法的序列图像超分辨率重构

提出了一种基于非局部算法的多帧图像超分辨率重构算法,该方法无需进行图像校正。为克服传统图像复原算法基于图像局部点领域的影响,指出可以使用非局部去噪模型的优越边缘保持性和去噪性来重构高分辨率图像。实验证明,该算法在低信噪比情况下,可以取得较好结果,有效解决了低信噪比条件下图像复原的一个难点。     

基于变分的保持特征的有噪图像放大算法

针对图像放大后出现边缘模糊的现象,该文考察了典型边缘的特征,利用整体变分思想,提出了一种基于变分模型的有噪图像放大算法。利用导出的偏微分方程和图像边缘的局部梯度信息,该文算法实施一种自适应非线性滤波处理,能够较好地保持图像边缘锐度,同时有效地去除图像噪声。为了保持图像的特征和细节,文章利用图像的方向导数局部地调整正则系数.理论分析和实验结果皆表明此文算法的有效性。     

基于蜂群算法的图像边缘检测*

提出了一种基于蜂群算法的图像边缘检测方法。利用蜂群算法的特点,对图像边界进行快速搜索,得到一组局部最优点,然后分别从局部最优点开始进行搜索,找出图像中各物体的边缘点,所有蜜蜂找出的边界点的并集就是图像边缘。仿真实验表明该算法是可行和有效的。     

一种改进的局部自适应数字图像放大算法

传统的插值算法通常会使目标图像边缘模糊,而基于2×2或4×4邻域的局部自适应算法虽然能保持图像边缘特征,但算法一般过于复杂,不便于硬件实现。提出的改进算法不仅对LAZA算法流程进行优化,而且使用中值滤波代替分类加权平均算法,既提高算法效率,也能保持图像的边缘特征。实验结果表明该算法在放大采用双三次内插获取的1/2图像有更好的效果,并利用边缘图像相关系数进一步验证该算法在保持图像的边缘特征方面优于传统插值算法。     

图像边缘提取技术的分析及优化

本文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍和归纳,对比、分析了各自的优缺点,并自己提出了基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法,该方案结合使用了微分法和小波变换两种方法,发挥了它们各自的优点,获得了比较明显的图像边缘。并对几种图像边缘提取算法进行计算机仿真研究,实验结果表明基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法所得到的边缘提供了较高的边缘定位精度,是一种有效的图像边缘提取算法。     

基于局部小波矩的图像匹配算法

该文将图像的视觉不变矩特征引入到图像匹配领域中,通过提取图像的局部小波矩,提出了一种基于局部小波矩的图像匹配算法。并分别对所提出的算法,基于一般不变矩特征的匹配算法有关实验数据进行了对比分析,结果表明了该文所提出算法的可行性和有效性。     

结合边缘局部信息的FCM抗噪图像分割算法

针对传统FCM图像分割算法没有充分利用像素点的邻域关系与局部信息,导致算法对噪声敏感,不能准确地分割出弱边缘区域的问题,提出一种结合图像全局信息与边缘局部信息的分割算法.首先引入局部窗口变异系数和邻域灰度相似性2个概念重新设计模糊因子,使其能够更精确地衡量邻域点对中心点的影响程度,降低噪声对分割的影响;然后在分割结果的边缘上选取局部窗口,将边缘局部信息融入分割过程;最后在选取窗口中再分割,等同于在边缘处增加多个更符合局部信息的聚类中心来纠正被错误分类的像素点.实验结果表明,该算法能够有效地消除噪声对分割的影响,同时保留更多图像细节信息.     

基于局部方差改进的超声图像各向异性扩散去噪算法

针对各向异性扩散算法不能有效区分强噪声和弱边缘的缺点,提出了一种基于图像局部统计特征改进的算法。该算法在对图像进行各向异性扩散去噪的过程中,使用梯度阈值找到图像中灰度变化较大的点,再通过计算局部方差和局部去心方差的差值判断该点是否为噪声点,若是噪声点则使用均值滤波处理。对仿真图像和临床超声图像的实验结果表明:与传统的各向异性扩散算法相比,改进的算法在图像去噪和特征保留的能力上得到了良好的提升。     

改进的图像自适应梯度插值

传统的图像插值算法存在边缘模糊和边缘锯齿,已有改进算法改善了插值图像质量,但存在斜边缘锯齿或局部扭曲变形等问题。为解决上述问题,提出了改进的图像自适应梯度插值。该方法首先根据图像的局部不对称性和局部梯度特征在1维方向上修正插值点空间距离,并将1维修正结果合并到2维空间,然后将修正的空间距离应用到传统的插值算法中。实验结果表明,该方法改善了插值图像的峰值信噪比,有效保护了图像在各个方向上的边缘信息。     

基于并查集和边缘检测模板的非理想虹膜定位

非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题, 这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内、外边界定位的准确率. 针对这个问题, 本文提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内、外边界定位. 内边界定位是首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位, 然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位; 外边界定位是先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置, 然后再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位. 实验结果表明, 对于非理想虹膜图像, 本文方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法.     

基于势函数模糊聚类量化的小波图象压缩

基于小波变换的图象压缩是图象压缩的一项成功技术 ,并且具有越来越重要的作用 ,但基于小波变换的图象压缩算法在比特率较低时出现的边缘模糊现象仍然是一个公认的难题 .为了在一定程度上减少比特率较低时 ,出现的边缘模糊现象 ,提出了一种基于势函数模糊聚类量化的新方法 ,用于对经过小波变换分解后所形成的数字图象高频子带小波系数进行量化 .在量化过程中还考虑了高频子带的小波系数的分布特性和高频子带的小波系数对保存边缘、纹理等信息的重要性程度 ,也利用了模糊集合的特性 .实验证明 ,在低比特率下 ,这种方法能较好地保存图象边缘和纹理等信息 ,从而在一定程度上提高了重构图象的主观质量 .该方法在小波图象压缩的模糊聚类量化领域进行了一定的尝试 .     

盈亏修正法图象边缘检测

边缘检测是数字图象处理中一种重要的处理手段,目前普遍采用的方法是且高斯函数或者Ｂ－样条对原始图象进行预平滑,然后求其一阶导数的极值点或拉普变换的零交叉作为边缘特征点,但是在其原始图象与平滑图象的之间的残余误差中可能存在一些边缘特征信息,为了尽可能提取残余误差中存在的边缘特征点,因此利用Ｂ－样条平滑公式,建立了一种盈亏修正图象边缘检测新方法,其原理是,首先对原始 明数据进行盈亏修正,使得原始 明与平     

基于奇Gabor滤波器与Rayleigh分布的边缘检测

为了自适应地更好地进行边缘检测,提出了一个基于奇Gabor滤波器与Rayle igh分布的边缘检测方法。在边缘响应获取中,由于该方法改进了原有的基于奇Gabor滤波器的边缘响应获取方法,从而提高了计算效率,并且避免了原算法对初始梯度方向估计的依赖。同时根据奇Gabor滤波器的一阶微分属性,可对其边缘输出响应利用Rayle igh分布进行拟合。为克服已有算法中阈值选择的局限性,还提出了一种基于Rayle igh分布的非线性自适应阈值选择方法。实验结果表明,所提出的边缘检测方法具有较好的检测性能和自适应性。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

改进的数学形态学图像边缘提取算法研究

研究图像边缘优化提取问题。由于图像在进行边缘提取过程中,容易受到外界信息的干扰,特别是当受到噪声等因素影响时,造成图像边缘提取困难。为此提出了一种新的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘的技术。首先将利用形态学对灰度图像进行增强,并以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强,然后将图像切分成小块,针对不同的小块来区分边缘与非边缘;最终经过模板滤波,获得清晰的边缘结果图像。仿真结果表明,改进的算法快速有效,在提取完整的边缘的同时,能够有效的抑制噪声和背景因素对边缘的干扰,并优于其他传统边缘提取方法。     

基于远程监控图像的绝缘子覆冰检测算法

提出一种基于远程监控图像的绝缘子覆冰情况检测算法。本文算法充分利用边缘检测方法和其他图像处理方法,对覆冰绝缘子侧面冰棱的边缘情况进行精确的检测。本文算法还引入了摄像头的标定参数,使其能更加准确地估计覆冰绝缘子侧面的冰棱长度。当摄像头因为外力或其他因素而产生角度偏移时,本文算法能及时地对摄像头标定参数做出修正,并利用新的标定参数重新估计绝缘子的覆冰情况。实验结果表明,本文算法对绝缘子侧面冰棱边缘检测效果显著,满足实时监控和预警报警的要求。     

一种基于积分变换的边缘检测算法

介绍了一种用于图象区域和边缘检测的积分变换。该变换引入了灰度尺度和空间尺度，从而将图象变为表示象素点相互吸引的向量场，将边缘检测问题转化为在向量场中寻找相分离向量的问题。通过分析该变换用于边缘检测而产生的一些问题，给出了使用图象局部信息估计灰度尺度的方法。在对已有方法简化和改进的基础上，提出了一个基于此变换的边缘检测算法。最后给出该方法的识别结果，并与经典的边缘检测算法做了比较。试验结果表明，其边缘检测效果与Canny算法相似，是一种有效的边缘检测方法。     

一类细节可控的边缘检测算子

Ｍａｒｒ图像边缘检测的基本思想是先利用高斯平滑算子对原始图像进行平滑,然后对平滑图像求拉普拉斯变换的零交叉,全是利用高斯平滑算子平滑的图像和原始衅像存在着误差,而误差图像残留着一些边缘信息,而这些残余信息可能造成检测到的边缘线不连续和有用的特征点可能检测不到,针对这个问题,文中根据Ｍａｒｒ边缘检测基本思想,导出了一类细节可控的边缘检测算子,其中ａｒｒ算子只是它的一个特例,理论和实际数值实验结果表明     

新颖的物体轮廓提取：基于双边滤波的多级边缘检测*

提出了一种新颖的物体轮廓提取方法,即通过多级边缘检测来提取物体的主要边界。双边滤波器用来建立多级,同时Canny边缘算子相应地产生边缘图,组合边缘图构造出一幅多级图。次段被定义为边缘像素的连接结构,提取并连接这些次段可以构成闭合轮廓。最终图像中最相关的闭合轮廓被判定为真实的物体轮廓。实验结果表明,该物体轮廓提取方法具有较高的可靠性并且受噪声影响较小。