基于改进Laplacian算子的弱小目标检测

由于图像中的背景复杂、目标弱小,在面对具有强噪声或者目标存在遮掩的情况下没有很好的检测算法。提出一种改进的Laplacian算子和Hog特征及Adaboost分类器相结合的算法。该方法根据拉普拉斯算子的边缘检测特性,先通过中值滤波滤掉一部分随机噪声,然后利用改进的Laplacian算子对图像进行卷积,获取图像使用稀疏矩阵表示的Hog特征,输入到Adaboost分类器后最终得到一个最准确的目标,并且在仿真实验中的准确率高达93.5%。     

布里渊散射谱图像的边缘特征提取方法

为有效提取布里渊分布式光纤传感系统的布里渊频移,减少数据处理时间,提出一种基于二阶Laplacian边缘检测算子的布里渊散射光谱图像边缘特征提取方法.将布里渊频移视为散射谱图像边缘,利用二阶Laplacian边缘检测算子对布里渊散射光谱图像进行锐化处理;通过非极大值抑制和自适应阈值去除无效边缘获得二值图像,并搭建布里渊...     

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

路面裂缝识别中边缘检测间断性的改进

针对传统边缘检测算子得到图像的间断和不连续的特点,结合基于形态学的图像膨胀算法和图像细化算法对路面裂缝图像的边缘检测进行了改进。先介绍了几种常用的边缘检测算子,并利用各个算子对路面裂缝图像进行了边缘检测,将结果进行了对比,根据对比结果选出了Soble算子为本次实验所用的边缘检测算子,在其基础上改进。最后,根据该类路面裂缝图像的特点,改用"菱形"结构元素代替传统的"方形"结构元素,将间断的路面裂缝图像边缘处理成连续的清晰的边缘,达到了很好的效果。     

基于C-Canny算子与灰度空间的彩色图像边缘检测

提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny算子进行了改进,在计算梯度幅值时采用了3×3邻域,改进后的Canny算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细.采用了两种算法将彩色图像转换为灰度图像,利用C-Canny算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础上,完成彩色图像的边缘检测.经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩色图像有较好的边缘检测结果.     

一种新的基于Laplacian算子的边缘检测方法

Laplacian算子是二阶微分算子，利用边缘点处二阶导函数出现零交叉的原理检测边缘，对灰度突变敏感，定位精度高，但抗噪性差。本文基于Laplacian算子的边缘检测模型，采用最大／最小中值滤波器，提出一种新的边缘检测方法。实验结果表明该方法具有保护边缘和平滑噪声的优点，边缘检测效果理想。     

基于Canny边缘检测算子的图像检索算法

针时依赖传统Canny算子的基于边缘的图像检索系统所存在的不足,提出一种基于Canny边缘检测的图像检索算法.使用改进的Canny算子提取图像边缘特征,将该特征通过傅里叶描述予转化为向量,根据向量闯的Manhanttan距离进行图像检索.试验结果表明,改进的Canny算子能够检测到低强度的边缘并保持边缘清晰连贯,而且该图像检索算法具有良好的检索效果.     

基于空间矩的视觉图像基元特征提取方法研究

建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子。首先利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘;然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线和椭圆边缘像素点;最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线和椭圆。对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线和椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明,在测量速度相当的情况下,本文提出的算法具有较高的精度和稳定性。     

基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法研究

针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。     

多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科，已得到人们的广泛关注，并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法，该算法通过构造4个不同方向的结构元素，应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果，并将这些结果进行加权平均，得到最终的图像边缘。为验证算法的效果，给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明：本文算法成功地完成了图像的边缘检测，且检测效果明显优于经典的Sobel算子，Laplace算子和Canny算子。     

用Prewitt算子细化边缘

传统的边缘检测算予一般都只能得到比较宽的边缘,这为以后的图像处理带来了一定的困难。本文通过对图像边缘特征的分析,提出了一种新的边缘细化方法——Prewitt算子细化边缘。实验表明,这种方法能在保持原有信息的前提下,给出令人满意的细化结果。     

利用自适应灰度形态学检测噪声图像边缘

传统的形态学边缘检测算法采用固定的结构元素时图像边缘进行提取,通用性不强.本文提出一种结构元素种类、滤波所使用的结构元素的尺寸郜白适应的图像边缘检测算法,该算法根据模板匹配方法,选样最优匹配的结构元素;针对不同浓度的噪声图像自适应选取结构元素的尺寸进行滤波,并进一步检测图像的边缘.仿真表明,该算法在不同噪声图像的边缘检...     

一种基于细化边缘的图像放大方法

为了解决图像放大过程中边缘模糊及运算量大的问题,采用一种基于细化后的图像边缘进行插值处理的图像放大方法.首先对初步提取出的边缘进行细化,获取边缘的较准确位置;然后根据被插值点邻域内边缘点和非边缘点的数量和位置关系进行不同的插值处理.实验表明该方法得到的放大图像有较好的视觉效果,无明显锯齿现象,且处理算法简单,易于实现.     

建立新型边缘泄露补偿机制的四阶方程图像平滑方法

针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.     

基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法

提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。     

基于多方向小波期望最大融合的图像边缘检测算法

针对传统图像边缘检测算法抗噪能力差,定位准确性不高的缺点.提出了一种基干多方向多尺腰小波变换的图像边缘检测算法.该算法利用小波变换各尺度间边缘梯度信息的关联及备方向上边缘梯度信息的互补,首先从多个方向对图像进行多尺度小波变换.然后将各个方向上小波系数根据期望最大规则进行融合,再通过最大墒阈值处理,形成图像的边缘。宾验结果表明,由于算法省去了求模值过程,使计算更加简单.同时通过多方向小波变换能尽可能地搜索各方向的图像边界,使边缘定位更加准确.     

基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测方法

现存的基于空间域的图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。针对这一问题,根据Contourlet变换子带的各方向子带代表的方向信息及其梯度方向,提出了一种基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测算法。边缘检测算法首先对源图像进行Contourlet变换,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取,最后通过一定的融合规则进行融合,得到边缘图。实验结果表明,这种边缘检测方法具有有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法。     

一种改进的医学图像边缘检测算法

医学图像边缘检测是医学图像处理领域的核心技术之一,寻求既能精确定位图像边缘,又能有效抑制图像噪声的算法一直都是医学图像处理领域的热点和难点。结合小波分析理论,在经典边缘检测算法的基础上提出了一种改进的基于小波分解的医学图像边缘检测算法。算法的实质就是在图像边缘检测前利用小波分析理论对图像进行特定的预处理。实验结果证明,此算法的性能要优于经典边缘检测算法的性能。     

基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能.针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加.实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息.     

基亏视觉图像的微小零件边缘检测算法研究

高精度的微小零件边缘检测中,传统边缘检测算法存在实际应用可操作性较差,检测结果难以达到精度要求等问题。为了提高边缘检测精度,提出了基于Soble算子的改进算法,该算法扩展了Sobel算子边缘检测的模板,并对扩展的梯度方向图进行了细化处理,而后在梯度图像上实现多项式插值亚像素细分,从而完成对目标边缘的精确定位。实验结果表明,该方法的定位精度为0.20pixel,满足微小零件在实际检测的精度要求。