无源毫米波海岸线图像的边缘提取方法研究

分析了无源毫米波辐射图像轮廓特征,讨论了基于二阶微分算子与形态学的图像边缘检测的方法,根据海岸线的无源毫米波辐射特性和成像特点对图像区域标识,然后利用自适应阈值操作实现多目标区域的细分,最后采用形态学边缘检测海岸线特征方法。实验结果表明：对比传统的微分算子处理结果,形态学算法具有较高的检测精度,适用于提取无源毫米波辐射图像边缘。     

一种安全检查的无源毫米波图像特征提取方法

毫米波穿透力强且具有全天时、全天候工作能力,在反恐安检方面具有广阔的应用前景。针对藏匿物品的安全检查获取的毫米波辐射图像,与小波软硬阈值预处理滤除噪声算法相比,提出一种复合结构形态学自适应滤波算法对毫米波辐射图像进行了滤波处理,然后对处理后图像进行边缘检测与特征分析。实验结果表明,复合结构形态学自适应滤波算法能有效地去除毫米波辐射图像中的噪声,提取的图像边缘特征符合藏匿物品的几何特征。     

基于运动信息与多尺度分水岭的视频目标分割

从视频序列中提取视频目标是基于内容编码中的一项关键技术。提出了将高阶统计运动检测和多尺度分水岭相结合的视频目标分割算法。该算法首先利用高阶统计运动检测算法检测出运动区域,通过后处理得到运动目标的初始模板。然后,用小波变换对视频图像进行多分辨率分解。在最低分辨率上应用分水岭算法分割得到具有精确边缘的分割区域,通过将区域融合后的区域逐步投影到高分辨率图像上并结合高分辨率图像上的分水岭算法逐步提取出具有精确边缘的区域。最后,将运动目标的初始模板和多尺度分水岭分割得到的区域结合起来提取出具有精确边缘的视频对象。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的视频对象。     

基于运动信息与马尔可夫彩色聚类的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,论文提出了将运动检测和马尔可夫彩色聚类相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用基于统计模型的运动检测算法,通过后处理,得到运动目标的初始模板。然后,利用区域生长算法进行彩色图像的初始分割,在初始分割的基础上应用马尔可夫随机场模型进行彩色聚类,得到具有精确边缘的分割区域。最后,将运动目标的初始模板和彩色精确分割结合起来提取出具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

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。     

一种类圆形图像目标分割方法的研究

研究工业视觉识别系统与图像处理有密切关系.针对类圆形图像背景和目标在色彩和灰度上相近难以准确分割的问题,为了提供精确图像目标,提出了一种新型的类圆形目标分割方法.采用带方向的序贯滤波和方向边缘检测,有效去除背景干扰信息;边缘检测的结果填充后进行图像投影,据此得到待分割目标的大致区域,再次滤波得到较佳的预分割结果;采用中心扫描算法,接合投影曲线完成粗分割,得到边缘曲线;最后根据边缘曲率对边缘线进行矫正,实现了类圆形目标的完整提取.通过实验表明,对灰度相近的图像能进行有效提取,避免了阈值法的局限性,提高了类圆形目标分割的完整性和精确度.     

基于细菌觅食优化算法的多色彩空间嘴唇分割

结合多色彩空间处理、细菌觅食优化算法(BFOA)与关键点定位算法,提出一种新的嘴唇轮廓提取算法。对嘴唇图像进行色彩空间的转换,在不同的色彩空间对嘴唇图像进行色彩增强及色彩分割处理,利用BFOA结合Kapur最大熵阈值法对嘴唇区域图像求取最佳阈值,实现唇部精确分割。提取嘴唇的边缘关键点,并以提取到的关键点为输入,运用最小二乘曲线拟合的方法拟合嘴唇边缘轮廓,准确提取嘴唇的外部轮廓。实验结果表明,该方法能够完成对嘴唇的精确分割,并获得较高的分割准确率。     

基于自适应射线群的图像边缘检测算法

对于存在大量噪声、目标边界模糊且粘连的浮选泡沫类图像,分水岭及阈值法难以准确分割。为此,提出自适应射线群算法检测泡沫边缘,仅访问图像一次,即实现种子区域的提取。去噪后,从种子区域的几何中心位置对称发射出多条射线,根据射线的灰度分布曲线自适应提取泡沫的边缘,并修正边缘。实验结果表明该算法可解决分水岭算法的过分割及不准确分割等问题。     

基于一种新的Snake模型的序列图像边缘提取算法

对医学图像数据中感兴趣区域（ROI）进行准确的边缘提取和分割,是对图像进行分析、理解和处理的重要前提。为克服现有Snake算法人工初始化轮廓不精确,迭代过程中曲线易被复杂背景吸引等缺点,提出基于一种改进Snake模型的序列图像边缘提取算法。该算法先利用序列图像相似性原理提取出近似边缘,然后将其平均分为4个子边缘,在每个子边缘上取数目均衡的Snake输入点,最后离散Snake的内力和外力,经过迭代得到最终边缘。实验结果表明：该方法能精确地提取出医学图像中复杂区域或畸形区域的边缘,且计算量较小。     

铆钉薄板特征孔几何参数双目视觉测量方法研究

为实现立式铆钉机与小型半自动化送料装置的一体化,提高铆接效率和质量,提出了一种基于双目视觉的铆钉薄板几何参数测量方法。采用形态学边缘提取算子、改进的Hough变换提取并分割待铆接薄板图像,进行目标区域孔提取、圆度判别,采用质心法获取目标孔图像坐标并用以"回"字形式的位置约束方法对特征点匹配,根据双目原理计算目标孔的三维坐标。实验结果表明:所提方法能精确地将铆接薄板与复杂的背景分离,匹配率达100%,可精确地计算出圆心坐标,与实际圆孔中心绝对平均偏差为0. 258 7 mm,满足铆接行业精度要求。     

基于改进Live-Wire算法的无人机遥感影像标注

标签的制作是深度学习应用的关键步骤,为了克服无人机平台的复杂运动、光照条件不足、地物轮廓复杂等导致遥感影像的地物轮廓提取和标注的难点,文中提出一种改进的Live-wire算法并用于无人机遥感影像的典型地物的标签标注;通过改进模糊隶属度函数克服了Pal-King隶属函数灰度覆盖空间不足的缺陷并结合双阈值方法实现边缘点的提取,以改进的Pal-King的模糊边缘检测方法替代Live-Wire算法的拉普拉斯边缘提取方法;通过增加节点之间梯度幅值的变化特征优化代价函数,以提高Live-Wire算法的轮廓跟踪的连续性;大量的对比实验证明,相较于传统方法,改进的Live-Wire方法的轮廓提取和跟踪的稳健性、效率更高.     

Zernike矩和曲率的圆形中心亚像素定位

提出了一种基于Zernike矩和曲率不变的圆形标记椭圆图像中心的亚像素精确定位方法。首先采用多结构元多尺度形态学边缘检测算子提取椭圆图像的像素级边缘并滤除噪声,其次构造出椭圆图像的Zernike矩求解模型并结合曲率不变性计算出椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合对椭圆中心进行精确定位。实验结果表明：该方法具有计算速度快、定位精度高的优点,可用于高精度视觉测量。     

SAR图像道路目标提取研究

和大多数侧重于后处理的算法不同,文中在研究了合成孔径雷达(SAR)图像中道路的灰度及几何特征之后,着重在图像预处理中提出了非线性自适应保边缘滤波及局部均方差加权边缘增强算法,在去除乘性斑点噪声的同时较好地保持了道路边缘特征,再从全局的角度考虑提出了一种改进的随机Hough变换(GRHT)算法来确立道路边缘线,继而进一步确定道路中心线.整个算法可以自动进行,具有很高的处理速度及较低的储存需求,实验证明该算法能够准确有效地提取SAR图像中道路目标.     

高分辨率卫星影像上被行道树遮蔽的主干道的提取

在城市道路提取过程中,由于行道树的遮挡,导致部分城市主干道路不能够直接被检测出来,这阻碍了道路自动提取的过程。针对这个问题文章进行了研究,提出了在高分辨率彩色卫星影像中使用行道树信息的光学特性和几何特性共同来进行道路提取。实验表明文章提出的方法是有效的。     

基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法

针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法。首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标。实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪能力强,且鲁棒性好。     

一种快速提取弹底底火表面缺陷图像方法

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。     

轮廓初始点检测对眼睛虹膜区域反射光的去除

针对传统人眼反射光模型单一的缺陷,提出了一种自适应的对不规则形状人眼反射光的检测并去除算法。对含有人眼反射光区域,应用区域生长算法对人眼图像进行分割,并利用垂直边缘检测算子提取虹膜左右轮廓边界,拟合虹膜轮廓,对虹膜所在轮廓区域,采用提出的反射光轮廓初始点检测算法,反射光区域判定算法,对其轮廓的位置进行自动定位并提取,利用虹膜及瞳孔的纹理信息对人眼反射光覆盖区域进行修补。通过对不同人眼图像进行验证,结果表明该方法对检测不同噪声条件下的虹膜反射光具有鲁棒性,并且能够更加快速有效地对虹膜反射光进行去除。     

基于中心定位算法的细胞双光子显微图像分割

细胞双光子显微图像中存在边界模糊不清、噪声严重以及背景复杂等问题,使用现有方法提取边缘的结果不够理想。为此,提出了一种有效定位细胞核、提取边缘的新方法。采取由粗到精的分割策略,逐步提取出细胞核的边缘:首先,用C-均值聚类算法对图像进行分类,大致分出细胞核、细胞质和细胞间质三部分;然后,对分类结果的Canny边缘图进行圆形度计算,准确定位细胞核;最后,采用改进的水平集方法提取出细胞核的边缘。实验结果表明:对于背景复杂、干扰较多的细胞双光子显微图像,该方法可以精确地定位细胞核,所提取的细胞核边缘也较为精确。     

融合边缘信息和扩展邻域的异源图像匹配

针对可见光图像和红外图像的匹配问题，提出一种基于边缘信息的Harris-SIFT匹配算法。匹配过程中，对红外图像进行Retinex边缘增强，再分别对可见光图像和处理后的红外图像进行双边滤波预处理，以增强两类图像边缘结构的相似度。采用Sobel算子提取图像边缘信息，并基于Harris-SIFT算法对边缘信息进行特征点检测和描述，再分别通过最近邻和次近邻比值法，以及RANSAC算法完成粗匹配和精匹配。在精匹配的基础上，通过快速校验边缘图像中匹配点对在扩展邻域内的结构特征一致性，检测并筛除部分误匹配点对，从而进一步提高匹配精度。通过采用多幅图像进行实验，处理结果表明，该算法能够有效改善可见光图像与红外图像的匹配效果。     

高分辨率遥感影像中提取复杂道路的新方法

从遥感影像中提取具有弱边缘线的道路具有相当大的难度,在综合了相位编组和动态规划两种原理的记错上,提出了针对这一问题的新方法。首先借鉴相位编组原理形成边缘线支持区并对其进行连接;然后利用动态规划方法从支持区中检测出边缘线并对这些线进行平滑;最后连接由边缘线构成的道路段,得出道路提取结果。实验表明,该方法可以较好地提取出无清晰连续边缘线的道路,对于边缘对比度较大的道路则可取得更为令人满意的结果。