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基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进 总被引:15,自引:0,他引:15
介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理, 针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一种改进算法. 推导了7×7 Zernike矩模板系数, 提出一种新的边缘判断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最后, 设计了3组不同的实验. 实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比, 证明了改进算法的优越性. 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(6)
现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供亚像素边缘信息。提出一种基于图像降维技术的彩色图像亚像素边缘检测方法,利用Ostu算法得到图像的像素级边缘,并在降维所得的投影图像上结合空间矩方法提取亚像素级边缘。实验结果表明,该算法定位精度可达到0.14个像素,能够有效地提取真彩色图像的边缘轮廓信息。 相似文献
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在图像测量中,图像边缘的精确定位与检测是影响测量精度的关键。为了实现快速、高精度的图像边缘定位与检测,提出了一种改进的Zernike方法,采用四个方向模版Sobel算子对图像初处理,利用被测物的几何信息,只使用零阶矩实现对边缘的亚像素定位。实验结果表明改进算法比原算法具有更高的精度,而运行的时间不到原算法的1/4。该算法具有良好的处理效率,能够满足一般具有几何特征图像边缘实时、亚像素精度定位与检测的要求,具有广阔的应用前景。 相似文献
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在基于双目视觉脉搏图像传感器的脉搏三维信息检测中,图像特征点的提取是关键基础。为了提高脉搏图像特征点提取的精度,提出一种新的对脉搏图像特征点进行亚像素定位的算法。在完成脉搏图像的预处理后,对脉搏图像进行基于灰度矩的亚像素边缘检测,结合最小二乘拟合法得到圆形标志中心点,最终实现脉搏图像的特征点提取。实验结果表明该算法能够准确定位脉搏图像特征点,精度可达到0.03~0.04像素,为后续双目视觉的立体匹配及脉搏三维形态的重构奠定了基础。 相似文献
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常用的亚像素边缘定位算法采取局部表面估计或结构模型实现局部边缘的定位,不可避免由于离散化导致的锯齿效应和由于局部模型带来的不连续边缘定位。为此在扩散方程的基础上提出了一种改进的水平集重构算法,通过改进的水平集重构实现边缘沿切线方向的平滑;加入角点定位判断,在角点处加入角点限制和拓扑限制以保证角点处的精确定位。通过几何图像和自然图像的亚像素边缘提取对比实验,验证了该算法能在保持亚像素精度的同时消除锯齿效应,保持边缘的平滑和连续性。 相似文献
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边缘特征点的多分辨率图像拼接 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种映速有效的边缘特征点提取方法,实现多分辨率图像融合从而完成拼接.构建边缘图像的Gauss金字塔,从中提取稳定的特征点完成图像配准.复用金字塔信息实现图像融合,缩短整体拼接的时间.对方法进行仿真,实验结果表明误匹配特征点个数极大减少,配准精度提高到亚像素水平,同时配准和拼接的时间也大幅减少.最后从实验上分析精度提高的原因. 相似文献