SUSAN算子在苹果图像缺陷分割中的应用研究

该文介绍一种新的分割算法——SUSAN算子。SUSAN算子是一种基于图像局部灰度特征的算法，利用一个圆形的模板对图像进行扫描，比较模板内部的点与模板中心点的灰度值，如果灰度差值小于一定的阈值，就认为该点与中心点的灰度相同。统计模板内部与中心点灰度相同的点的个数，与一个阈值进行比较，判断该点是否属于某个区域的边缘点，从而实现对图像的分割。应用SUSAN算子对苹果图像的缺陷区域进行分割，可以快速准确地分割出苹果图像上轻微的损伤。经过对100幅图像的检验测试，得出分割准确率为96％。     

基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法

基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取。提出一种基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法。首先使用最小吸收同值核区SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子对高分辨率遥感图像进行边缘检测,生成边缘图像。之后,对边缘图像计算其不变矩,作为该遥感图像形状特征的描述向量。试验结果说明,所使用的方法计算简便,速度快,而且该描述向量能够很好地代表图像的特征,具有较高的应用价值。     

一种海量图像下的高精度特征检索算法

传统图像关键特征二次检索算法无法计算图像纹理相似度,导致数据库中海量相似图像的检索精度偏低,查全率与查准率均不理想.为此,设计新的基于灰度直方图的图像关键特征二次检索算法.采用中值滤波将某像素点灰度值替换成相邻区域像素点灰度中值,去除图像背景及噪声干扰.建立归一化灰度共生矩阵,并向量化输入图像并计算其灰度特征矢量.利用...     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

基于微粒群算法的视网膜血管自动提取方法

针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。     

基于四像素共生矩阵的图像检索

传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法,它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索,提出了一种新型的共生矩阵描述子,它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时,首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度,然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征,并用于基于内容的图像检索。实验结果表明,四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征,因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。     

基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。     

基于灰度变化统计的图像检索

纹理是图像的一个显著特征,也是基于内容检索的一条主要线索。提出了一种基于纹理灰度变化统计的图像检索方法,在水平、垂直、45°和135°方向上统计像素灰度值的变化量,提取关于图像纹理粗细、走向等信息。并将此方法与灰度共生矩阵法和纹理谱法进行比较,从查准率、平均序号和检索时间三方面进行分析,验证了此方法的有效性。同时,还结合颜色特征进行综合检索,并将相关反馈技术融合到算法中,通过多次检索自动调整各特征量的权值以满足用户的检索需求。     

基于方块编码纹理特征的图像检索算法研究

提出了一种新的基于方块编码(BTC)的图像纹理检索算法.首先将检索图像分成互不重叠的子图像块,然后利用BTC的思想来对这些图像块进行编码,进而进一步定义图像的纹理基元并以此作为图像的纹理描述,提出了一种改进的基于纹理基元的灰度共生矩阵来获得纹理特征,以此进行图像检索.实验结果表明,文中提出的算法比传统的灰度共生矩阵算法和颜色共生矩阵算法具有较高的检索准确度.     

基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法

提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法,进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级,再提取0°,45°,90°,135°四个方向上的灰度共生矩阵,通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、差异性、逆差矩共五种特征值并生成相应的特征图像,对常见的5种织物疵点进行了分割检测实验。实验结果证明基于灰度共生矩阵生成特征图像的检测算法是一种检测效果良好的疵点检测方法 。     

基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法

针对传统SUSAN算子只能在单一尺度下检测图像中角点的不足,提出一种基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法。该方法利用高斯变换获得待检测图像的多尺度分层图像,以构建高斯金字塔,结合自适应阈值的SUSAN算子检测出不同尺度下的角点作为候选角点,将其还原到原始图像中的相应位置构成候选角点集,在候选角点集中经小邻域信息筛选获得最终角点。实验结果表明,该方法不仅能够在不同尺度下有效获取有用的角点信息,而且提高SUSAN算子正确率的同时,降低了角点的伪检率。     

基于USAN的棋盘角点检测算法

根据棋盘角点USAN区域几何结构的对称性,提出基于USAN的棋盘角点检测算法,该算法原理简单,容易实现,不仅能快速检测到角点,而且具有旋转不变性,用他可以检测实际拍摄的棋盘图像。通过实验结果表明该算法能快速准确地检测到从各个角度拍摄的棋盘图像的内部角点,有很强的实用性。     

基于四元数的改进型最小核值相似区边缘检测

针对基于亮度和色度的彩色图像边缘检测在检测过程中忽略亮度和色度之间关联性而导致部分边缘不能有效地被检测出来的问题,提出了一种基于四元数的改进型最小核值相似区(SUSAN)边缘检测算法。首先,利用四元数矢量旋转原理将HSI颜色空间的三维信息映射成二维平面信息实现空间降维,同时引入标量V来综合表示H、S、I三通道之间的关系;然后,将标量V作为算子的核函数;最后,利用改进的SUSAN算子完成图像的边缘检测。实验结果表明,提出的算法针对色度相同、饱和度存在差异以及饱和度相同、色度存在差异的彩色图像,在边缘检测的定位误差率上降低了1.5%。在实际的应用中,能够更好地获得图像中的目标信息,同时也为后续的分割和识别研究提供更好的先验知识。     

点对核值匹配的角点检测

针对SUSAN法检测X型角点能力较弱的问题,提出一种新的角点检测算法。在圆形模板区域内引入点对的概念,通过建立核值与点对的匹配规则来检测角点。给出了一个模板响应公式,加大了各点模板响应值的差别,提高了算法的抗干扰能力。实验结果表明,该算法对复杂的X型角点和普通角点均具有较好的检测效果。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

基于语义的图像低层可视特征提取及应用

为实现图像低层可视特征提取及其智能语义推理,从遥感图像解译入手,结合灰度共生矩阵和模糊C均值分类器提取图像纹理特征。构造基于灰度形态学的多尺度多结构元素边缘检测算子,提取特征知识。构建基于断层带的多源地学数据语义推理模型。以成都附近的断层为研究对象,进行语义推理验证,其解译结果与专家实地解译情况相符,初步验证该模型的可行性,使图像的机器分析结果更加贴近专业人员的目视解译,为地学研究数字化和遥感图像解译信息化提供参考。     

Image retrieval based on the texton co-occurrence matrix

This paper put forward a new method of co-occurrence matrix to describe image features. This method can express the spatial correlation of textons. During the course of feature extracting, we have quantized the original images into 256 colors and computed color gradient from the RGB vector space, and then calculated the statistical information of textons to describe image features. Image retrieval experimental results have shown that our proposed method has the discrimination power of color, texture and shape features, the performances are better than that of GLCM and CCG.     

综合利用目标区域颜色纹理特征的彩色图像检索

基于内容的图像检索是当前图像数据库领域的一个研究热点。文章提出了一种基于目标区域的多特征彩色图像检索算法。首先获取彩色图像HSI色彩空间的亮度分量灰度图像,再计算得到亮度分量灰度图像的二值边缘图像,并根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。然后抽取目标区域的颜色特征和纹理特征,并分别对两个特征的相似距离进行归一化。最后综合利用这两个特征共同进行检索。实验结果表明,该文的算法具有良好的性能,在检索准确率上获得了较好的效果。     

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。