基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）具有良好的脉冲传播特性，在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数，实时性差等问题，改进了标准的PCNN模型，提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法。仿真结果表明，该方法实时性好、自适应性强，分割出的目标轮廓清楚．细节更多。     

紅外图像边缘提取的算法

提出一种对图像矩阵中的每行（或每列）进行搜索，寻找出各行（或各列）相邻像素之间灰度差值的最大值与最小值，并将达到极值处的像素灰度值作为该行（或该列）的边界灰度值，使用得到的列边界灰度值或行边界灰度值计算出阈值从而提取红外图像边缘的算法；此外，利用黄金分割方法，并采用多阈值及限定区域的思想设计提取图像边缘的另一种算法；分析了文中算法的时间复杂度。实验结果表明，文中算法能够快速有效地提取红外图像的边缘，并能满足红外自动目标识别的实际需要。     

一种基于点密度和分类约束规则的图像边缘提取方法

在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。本文提出一种对含噪目标图像边缘进行更准确提取的方法。该方法利用图像上各像素点的点密度信息及分类约束规则对大津阈值法加以改进,将灰度图像二值化,在此基础上提取图像边缘。理论和仿真结果证明：该方法具有边缘定位更准确、运算量小、抗噪能力强等特点,可用于对未知噪声模型的含噪目标图像的识别与跟踪处理中。     

基于边缘保护的红外图像插值放大算法

基于目前国内外红外焦平面阵列探测器分辨力低,红外图像边缘模糊等现状,为了获得高分辨力、高质量的红外图像,提出了一种新的基于边缘保护的红外图像插值放大算法。该算法首先对原图像进行边缘提取,并将提取的边缘像素灰度值进行直接放大映射,然后沿着边缘方向进行放大边缘的插值,在此基础上进行图像缓变区域的双线性插值放大而完成全部图像的放大。该算法在保存图像边缘细节的基础上进行平滑的放大,获得了较好的图像质量。     

基于图像灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割

一种基于图像灰度等高线及灰度变化加速度进行图像分割的方法,在二维图像中提取出灰度等高线,综合考虑菌落图像的三维信息,最后利用边界变化加速度信息进行分割.该方法不同于直接利用相邻像素间灰度值的相似性进行图像分割,而是利用灰度直方图进行等高线化分,并利用曲线附近灰度变化特性确定图像分割.     

基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法

针对红外图像边缘检测这一难题,提出了一种基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法。首先通过计算图中每个像素点与其邻域8像素点灰度值的差值,然后寻找这些差值的最大值得到图像的差值图,接着对差值图像的边缘区域和平滑区域进行模糊划分,利用差值直方图模型确定红外图像差值图的分割阈值,从而实现边缘提取。实验结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得较好的效果。     

复杂场景下的SAR图像水域边缘特征提取

合成孔径雷达(SAR)图像中的水域具有极高的遥感应用及地理应用价值;针对SAR图像固有的相干斑以及复杂场景下SAR图像水域边缘检测算法受到建筑物等人造地物强散射点干扰造成虚假边缘的问题,提出了复杂场景下SAR图像水域边缘特征提取方法;该方法通过构建SAR图像的二维灰度直方图对SAR图像进行预处理,一定程度抑制了相干斑噪声对边缘检测的影响,并在分析SAR图像中建筑物等人造地物与水域散射特性差异基础上利用二维灰度直方图对SAR图像进行分割,抑制强散射点;通过实验验证,该方法有效抑制了相干斑以及建筑物等人造地物强散射点的干扰,实现了复杂场景下的SAR图像水域边缘特征自动提取.     

一种抗区域强灰度变化的景象匹配算法研究

对比分析了灰度强烈变化对图像统计特征的影响.针对在灰度强烈变化条件下,基于直方图、灰度矩阵和图像纹理特征的匹配算法的不适应性,提出了一种基于边缘特征的抗区域灰度强烈变化的景象匹配算法.仿真结果表明,该方法能有效地克服灰度强烈变化对景象匹配性能的影响,与基于灰度的积相关匹配算法相比,在匹配时间大大缩短的同时,匹配概率也有了较大提高.     

一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合边缘检测方案。该方案具体考察了Log算子、Canny算子和小波变换边缘检测算法,通过提取图像边缘对其特点进行了讨论和比较,再将三种算法边缘检测的结果进行图像融合,得到一幅新的边缘检测图像。仿真实验结果表明,此种方法效果要优于单独采用某种算子获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取方法。     

光电经纬仪测量图像增强方法

针对光电经纬仪测量图像处理的具体要求,依据测量图像中目标定位精度取决于目标边缘成像效果的原理,提出了一种新的测量图像增强方法.利用图像灰度均衡化和规定化技术,根据目标图像边界的灰度变化范围,建立了非均匀分布直方图,实现了测量图像的增强.实验证明:该方法突出了目标图像边界区域的细节,提高了目标图像的定位能力,同时,使整幅图像达到了较高的均匀性和对比度.