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准确提取医学图像中目标的边界在图像处理分析和医疗应用领域具有重要意义。针对大脑图像中纹理复杂,难以区分非正常区域和正常区域边界的问题,本文提出了一种基于小波多尺度分析的边界跟踪方法。该方法首先对原始大脑图像进行小波变换,得到图像的多分辨率表示,然后利用一种改进的轮廓跟踪算法对最低分辨率的图像进行跟踪,最终获得了大脑中非正常区域的边界。实验结果表明该算法可以有效地去除噪声以及脑部正常纹理的干扰,提取出目标特别是非正常区域的边界特征,执行效率高,跟踪准确。 相似文献
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基于图像处理的不规则形体表面积测量方法 总被引:4,自引:1,他引:3
为解决不规则形状物体的表面积测量问题,提出了一种基于图像处理的测量方法。对采集到的灰度图像,利用图像分割技术,将目标区域从背景中分割出来,得到目标区域图像;利用边界跟踪得到目标区域的边界点以及各边界点的跟踪方向信息,根据其跟踪方向信息判断各边界点的状态,将边界点的一半以及所有的边界内点累加求和,得到目标区域的面积。经仿真实验证明,该方法可以实现对不规则形体表面积的有效测量。 相似文献
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给出了一种基于边界跟踪的区域面积计算.根据图像边界跟踪时下一次和上一次跟踪方向,确定图像的左右边界.利用边界像素的横坐标进行加权求和计算,求得图像区域面积.与现有的面积计算方法相比,该算法只需跟踪边界一遍,即可获得区域面积,且算法不用借助链编码,具有速度快、计算量小、结果准确等优点. 相似文献
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传统的分割方法难以实现医学图像准确地分割,提出了基于最大信息熵原理的医学图像分割方法。该方法集成了阈值分割、边界跟踪和数学形态学,提高了分割的精度和速度。分析和实验结果表明,采用该方法对肝肿瘤CT图像进行分割时,能自动准确地提取出医生感兴趣的区域。 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于海陆边界跟踪的快速海陆分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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一种精确的自适应图像边缘提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。 相似文献
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针对背景复杂的非线性视频运动目标,提出了一种基于边缘方向分布和粒子滤波技术相结合的跟踪方法。该方法利用边缘算子获取目标区域边缘方向图,采用高斯核函数建立目标区域边缘方向分布,结合粒子滤波理论,实现对非线性视频运动目标的有效跟踪。计算机仿真结果表明,该方法可对非线性、非高斯的运动目标进行有效的跟踪,且在跟踪目标区域与背景颜色接近,背景复杂的场景下,与采用灰度特征的方法相比,有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度。 相似文献
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边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容.传统边缘检测方法的边缘检测效果一般.为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法.首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法. 相似文献
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尺寸测量中的边缘检测算法研究 总被引:11,自引:6,他引:11
李庆利 《计算机测量与控制》2004,12(4):334-337
主要介绍了一种改进的边缘检测算法及相应计算模板和公式,并对算法的误差进行了分析。因为传统的边缘检测算法在理论上较成熟,但在实际应用时可操作性较差。所以针对零件图像测量的实际应用情况,使用基于Sobel算子的改进的方向算子,对灰度图像进行处理得到梯度图像。综合应用其他算法,实现了对目标边缘的准确检测。然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算,对目标边缘进行亚像素精确定位。在文章的最后,用实例说明了本算法的可行性。 相似文献
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一种精确的袋装粮图像边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于图像识别的国家储备粮仓袋装粮食数量自动监管与稽核系统的技术核心是智能识别各种粮仓场景图像中粮袋的数量,杜绝人为的弄虚作假。边缘检测是袋装粮图像识别的首要问题,在分析了经典的以及在其基础上进行各种改进的Laplace算子缺陷的基础上,提出了1种改进的Laplace算子,该算子通过设置合理的模板参数克服了原有算子的不足,提高了图像边缘检测的精度。实验结果证明,该算子检测效果优于其他模板,并且能够精确地检测出各种类型的边缘信息。 相似文献
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边缘检测技术的关键在于检测前的图像去噪问题。Madenda方法考虑了尖锐、模糊、噪声的影响,但在全图像范围内采用的是统一的噪声抑制参数和模糊控制参数,从而缺乏对不同区域内噪声抑制的针对性。为此,提出基于图像区域特征的自适应边缘检测方法,通过熵和对比度的计算,将原始图像逐级分解,直到达到预先设定的阈值条件。然后根据各个区域的特点,自适应地计算出相应的噪声抑制参数和模糊参数,从而达到对该区域噪声最合理的抑制,以达到最佳的边缘检测效果。实验结果表明,该方法可以有效地抑制噪声的影响,获得高质量的边缘检测图像。 相似文献