一种提取SAR图像边缘的改进算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达(SAR)图像小边缘、赘余边缘多的问题。针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡越点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点。能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

一种提取SAR图像边缘的改进算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达(SAR)图像小边缘、赘余边缘多的问题.针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法.通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡越点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点.能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息.对比实验结果证明该方法效果好.     

遥感图像边缘特征提取与融合方法研究

针对单一传感器的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的边缘信息描述。由于光学图像和SAR图像成像机理不同,即便配准精确的图像提取出来的边缘也会出现不重合的情况。首先采用离散域Canny算法提取光学图像边缘特征,用ratio算法提取SAR图像边缘特征,通过不变矩算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。     

一种模糊增强图像边缘提取算法

在分析Pal模糊边缘提取算法的基础上,为克服Pal算法图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息损失且没有做抑噪处理的缺陷,提出一种新的基于模糊增强的图像边缘提取算法.新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算子,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷,取得了优于基于传统Pal算法进行图像边缘提取的效果.     

基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取

指数加权均值比率ROEWA算子是SAR图像阶跃边缘提取中较为常用的算法,但该方法只能提取边缘强度,不能得到边缘方向。本文在ROEWA算子的基础上,利用添加方向模板的方法,提出了获取边缘方向的ROEWA改进算法。并根据得到的边缘方向,分别提出了一种边缘筛选算法和快速的Hough变换算法,从而提取出图像中的直线信息。实验表明,本文方法准确、高效,且对SAR图像中的相干斑噪声具有很好的抑制作用。     

多灰度层次图像的的快速模糊边缘检测算法

模糊边缘检测算法一般是在某个灰度级附近的边缘得到增强的同时,其他一些边缘会受到抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,本文提出一种改进的快速模糊边缘检测算法。利用边缘的一般特征和图像中邻域像素的关联性,根据不同的灰度区域自适应地选取算法参数,用于对多灰度级边缘的图像进行边缘提取。本文算法简洁合理,可以检测到不同灰度层次的边缘,而且速度较快。     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。     

改进的模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。     

可见光与SAR图像的特征级融合

针对单一传感器在光谱、空间分辨率等方面存在的局限性,通过多传感器融合技术,最大限度地获取对目标场景的信息描述。首先采用不同的边缘提取算法提取同一场景的光学图像和SAR图像,得到各自的边缘特征图,通过不变矩和轮廓矩等算法对两幅边缘特征图中的边缘进行匹配融合,得到了比单一图像边缘特征图更完整更清晰的边缘特征图,获取了更多的目标场景的信息描述。     

一种基于模糊逻辑的图像多层次增强算法

在分析图像传统单层次模糊增强算法（Pal算法）的基础上,为克服Pal算法仅增强图像阈值参数附近某一部分边缘的不足。提出一种新的基于模糊逻辑的图像多层次增强算法。新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,另外新算法对Pal算法中的复杂变换进行了简化,采用了新的增强算子,克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷。将新算法应用于图像边缘提取中,取得了优于基于传统单层次模糊增强算法进行图像边缘提取的效果。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷 ,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 ,是一种很有实用价值的图像处理算法     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

引入边缘信息的纹理传输改进算法

本文针对Efros等人提出的块缝合纹理合成与传输算法,在搜索匹配块的过程中未考虑目标图块边缘信息这一不足之处,提出了一种改进算法．新算法在原有的搜索误差匹配公式中,通过计算梯度的方式增加了边缘信息处理项,同时整个传输过程还引入了亮度重映射的匹配预处理策略．实验结果表明,改进后算法的传递效果优于传统算法,尤其是目标图的边缘轮廓部分传递效果有比较明显的改善．     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与传统的边缘检测算法相比具有定位精度高、去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘。     

Mean-shift滤波和直方图增强的图像弱边缘提取

准确定位大脑中的功能区域需要我们对fMRI图像中头骨等生物组织精确提取,但由于核磁共振仪等现有条件的限制,头骨等弱边缘信息难于提取。针对这一问题,提出一种弱边缘提取的有效方法。首先利用Mean-shift聚类特性,在不损失目标信息的情况下,削弱图像中的噪声干扰;根据滤波后像素灰度的区域分布特性,对头骨区域进行直方图增强,最后应用边缘检测算法将头骨边缘提取出来。实验的结果表明,该方法可以有效地将fMRI图像中的头骨弱边缘信息提取出来。     

一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法*

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN）是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具。改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性。将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、     

基于云的多光谱遥感影像边缘检测研究

提出一种基于云的多光谱遥感影像边缘检测算法。该算法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像的波段建立多维云模型,将待处理对象映射到多个云空间,通过逻辑运算生成边界云并进行多维向量的综合。构建边缘模糊特征平面,在条件概率和模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。     

一种Beamlet变换下的图像边缘检测算法

Beamlet变换是一种多尺度分析的有效工具。对基于Beamlet变换的线特征提取算法进行改进,提出一种表示Beamlet上图像灰度值加权平均的算式,提出在图像子块内沿Beamlet的各个方向搜索边缘,形成一种图像边缘检测的新算法。从检测到的边缘连贯性等方面对该算法的性能进行了评价,将该算法应用于车道线等图像的边缘检测和车道识别。实验结果表明,该算法检测到的边缘连贯性好,算法的错检率和漏检率低,且具有较强的提取线特征的能力;检测到的边缘线段包含位置、方向等信息,便于对车道等目标进行识别;算法的缺点是：抗噪性不够好且计算较为复杂,有待改进。