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为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法。该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像。然后通过分析噪声(主要是椒盐噪声)污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进。改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测。实验表明,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。 相似文献
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本文提出了一种快速抗噪声的边缘检测算法.首先对原始灰度图像应用快速Kirsch边缘检测算法.这样就得到了边缘的梯度和方向信息.然后基于这些信息进行边界跟踪,达到抗噪的效果,最后是细化和二值化,得到的是一个视觉上有意义的二值图像.用的是一个投票准则.为了检验本算法的有效性,将本算法与一些经典的边缘检测算子,如经典的Kirsch,Canny算子的性能进行了比较. 相似文献
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基于图像抽样的快速虹膜定位算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高. 相似文献
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基于改进的灰色关联度的根系图像边缘检测 总被引:2,自引:2,他引:0
目的实现对植物根系形态基本参数的计算和分析。方法针对阵列分布内窥式图像获取技术采集的根系图像,提出一种改进的灰色关联度的边缘检测算法。该算法基于灰色关联分析理论,采用变权的邓式关联度模型,利用Sobel算子的2个模板作为参考序列,选取像素的八邻域分量值形成比较序列,通过两类序列之间的关联度实现边缘检测。结果仿真结果表明该算法与传统的边缘检测算子相比,能够较准确地检验出有用的根系边缘信息。结论基于Sobel算子的变权关联度的根系边缘检测算法有效地提高了边缘检测效果,具有一定的抗噪性能。 相似文献
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针对现有图像序列动目标检测技术抗噪声能力较差、跟踪性能鲁棒性不强的不足,提出了一种改进的梯度向量流形变模型算法,该算法构造了新的梯度向量场,利用图像灰度梯度信息、帧间运动信息以及邻域灰度信息相结合进行梯度向量场计算.仿真试验结果表明,该方法较好地克服了图像序列中随机噪声的影响,计算出的梯度向量场基本没有干扰区域,同传统向量场相比较,有效地提高了算法的抗噪能力和跟踪结果的准确性,可更好地实现图像序列的动目标检测. 相似文献
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经典Perona-Malik各向异性扩散去噪模型中仅考虑了图像的梯度信息,在去除噪声时不能很好的保持图像中的目标边界.针对该问题本文提出了一种基于相关系数的改进各向异性散去噪模型.该模型在考虑图像梯度信息的同时,增加了灰度相关系数这一图像局部统计信息因子.实验结果表明:和经典模型相比,改进模型在噪声去除的同时能够较好地... 相似文献
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全变分自适应图像去噪模型 总被引:11,自引:1,他引:10
通过分析三种主要变分去噪模型(调和、全变分以及广义全变分模型)的优缺点,提出了一种基于全变分的自适应图像去噪模型。该模型根据噪声图像的信噪比,采用高斯滤波器对图像进行预处理,克服了全变分模型引入的阶梯效应;利用图像中每一像素点的梯度信息,自适应选取去噪模型中决定扩散强弱的参数p(x,y),使接近边缘处平滑较弱,远离边缘处平滑较强。数值实验表明,本方法在去除噪声的同时保留了图像的细节信息,取得了很好的降噪性能,其峰值信噪比(PSNR)在高噪声水平下,较其他变分方法至少提高1.0dB左右。 相似文献
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《成像科学杂志》2013,61(2):268-278
AbstractMulti frame super-resolution (SR) reconstruction algorithms make use of complimentary information among low-resolution (LR) images to yield a high-resolution (HR) image. Inspired by recent development on the video denoising problem, we propose a robust variational approach for SR-based on a constrained variational model that uses the nonlocal total variation (TV) as a regularisation term. In our method, a weighted fidelity term is proposed to take into account inaccurate estimates of the registration parameters and the point spread function. Moreover, we introduce the nonlocal TV as a regularisation term in order to take into account complex spatial interactions within images. In this way, important features and fine details are enhanced simultaneously with noise reduction. Furthermore, an alternative nonlocal TV regularisation is proposed based on a better weight function which integrates gradient similarity and radiometric similarity. Experiments show the effectiveness and practicability of the proposed method. 相似文献
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Curvelet变换表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘时,具有比小波变换更优的表示特性。针对小波图像降噪存在的不足,分析基于wrapping算法的快速离散曲波变换的特点,提出结合循环平移、厄尔迭代方法和蒙特卡洛阈值规则的新消噪方法。该算法充分利用曲波系数的相关性,消除了因Curvelet变换缺乏平移不变性引起的图像"划痕"失真和"振铃"效应。实验结果表明,该算法与传统的小波消噪、二代小波消噪、小波包消噪和曲波硬阈值消噪相比,得到降噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。 相似文献
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针对传统的线性插值算法存在的边缘模糊问题,本文提出一种新算法.首先采用距离平方反比的插值方法在插值点邻域内计算水平、垂直和对角三个方向共6个插值,然后以插值距离和方向梯度构造权重,进行数据融合获得最终插值.该算法既考虑了插值距离因素,又考虑了插值方向梯度信息,有效地保护插值图像的边缘和纹理信息.实验结果表明,该算法的插值图像比传统的双线性插值法均方误差降低而平均梯度增加,是一种提高插值图像分辨率的有效方法. 相似文献
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采用均值聚类和循环导向滤波(MCLGF)算法对农业图像去雾进行了研究。首先,建立雾天图像光学模型;接着任意选取两个子特征向量作为初始聚类中心,根据分类结果,将有雾图像通过均值聚类分为天空区域和非天空区域,再通过天空区域中求取原图的最大像素值作为大气光值;然后,循环导向滤波实现细节平滑和边缘保持,最小化代价函数使导向滤波器的输出图像与输人图像差异最小;最后,给出了算法流程。实验仿真显示:该算法能够有效地降低图像中的雾气,结构相似度平均值为0.98、信息保真度平均值为0.96、图像信息熵可达9.12,可见边的正则梯度均值可达0.85,这4个评价指标相比其他算法均较好。 相似文献