结合方向能量模型和谱聚类的航空影像边缘提取

传统的边缘检测算子是基于梯度函数的边缘检测算法,没有考虑图像特征的多样性.针对传统算法的不足,结合边缘方向能量模型和谱聚类算法,提出了一个新的边缘检测算法.利用航空影像进行验证,实验结果表明该方法检测影像边缘的结果比较理想.     

基于Riesz变换的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题,提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理,通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间,根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像;使用非极大值抑制检测出图像边缘信息;与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明,该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取,相比在Hilbert变换空间下的相位一致特征提取方法运算速度快,算法可行有效。     

基于开关式周围抑制的轮廓检测方法

传统的基于梯度的边缘检测算子旨在提取图像中所有由灰度变化引起的边缘,并不区分目标轮廓边缘和由杂波造成的干扰边缘。为提高这类算子在自然图像中检测主要轮廓边缘的性能,提出了基于开关式周围抑制的轮廓检测算法。与其他基于周围抑制的方法相比,该方法仅对干扰边缘进行抑制,对轮廓边缘不进行抑制,从而进一步提高了传统边缘算子的轮廓检测性能。利用自然图像和标准的参考轮廓边缘图像对该方法进行性能评估,结果表明,本文方法的轮廓检测性能优于传统的边缘算子及其他基于周围抑制的方法。     

结合相位一致性和脉冲耦合神经网络的图像检索

为了有效地提取图像特征以提高图像检索性能,将具有生物视觉特性的脉冲耦合神经网络(PCNN)和符合人类视觉特性的相位一致性(PC)相结合,提出一种图像检索新方法.首先基于相位一致性,结合非极大值抑制和自适应双阈值法提取出图像的边缘特征,并获取边缘颜色直方图特征;然后对简化PCNN模型进行改进,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,根据相位一致性自适应地调整神经元的链接强度,再利用改进PCNN模型提取图像的特征.最后综合运用基于PCNN的特征和基于相位一致性的特征进行图像检索.实验结果表明:该方法具有颜色和形状的鉴别能力,能获得较好的查准率和查全率.     

基于光照方向不一致的图像盲取证技术

通过提取单一数字图像中目标物体的边缘信息,可估计图像拍摄场景中的光照方向. 为了提高光照方向的估计效率,引入图像边缘检测算子,实现了待取证图像中目标物体的准确定位和边缘拟合,并进行了数据分析,建立了系统的基于光照方向不一致的图像篡改检测流程. 实验结果表明,边缘检测算子优化了图像检测流程,提高了该取证技术的可行性和可扩展性.     

基于分形维数和数学形态学的图像边缘抗噪检测算法研究

针对现有车牌识别技术中的车牌图像定位处理问题,提出一种基于多重分形理论和数学形态学的复合边缘检测算法。该算法利用多重分形理论中分形维数特征进行图像二值化处理,再利用数学形态学检测连续的特征边缘。试验结果表明,在抗噪性能方面,该方法比经典的边缘检测算子具有更好的检测效果。     

基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法

针对目前边缘检测方法在低对比度图像、噪声图像中检测效果不理想的问题,本文结合微分算子和模糊边缘检测的优点,提出一种基于邻域加权的多层次模糊边缘检测方法。首先,利用微分算子计算图像梯度特征,依据图像梯度特征对图像进行自适应地分层;然后构造模糊函数,用模糊函数增强不同强度的图像梯度特征,取得了较好的边缘检测结果。仿真实验表明:基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法能较好地检测低对比度图像的边缘,同时能有效抑制椒盐噪声、高斯噪声对图像边缘检测的干扰。     

双目立体视觉测距系统目标车辆检测算法研究

研究以高速公路为背景的双目立体视觉测距系统中目标车辆检测算法.提出一种基于统计理论的方法对图像进行二值化处理,根据图像的边缘特征,运用Sobel算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息.边缘提取后利用Hough变换检测车道边缘并确定日标车辆所在路面区域范围,在该范围内通过检测车辆底部的阴影确定车辆的位置.试验结果表明,该...     

基于同化核分割相同值区域特征融合的边缘检测

针对SUSAN(Smallest univalue segment assimilating nucleus)边缘检测算子在强噪声环境中容易产生虚假边缘的不足,提出了基于同化核分割相同值(Univalue segment assimi-lating nucleus,USAN)区域特征融合的边缘检测方法——FUSAN(Fusion-USAN)算子。该算子在利用USAN区域大小信息提取潜在边缘点的基础上,分别直接和间接利用USAN区域的形状信息计算边缘响应,并采用简单的融合策略融合这两种边缘响应得到最终的边缘响应。与SUSAN算子相比,FUSAN算子综合利用了USAN区域的大小和形状信息。利用合成图像和常用Cameraman图像并加入噪声对FUSAN算子进行评估,实验结果表明:FUSAN算子的检测性能优于SUSAN算子。     

一种基于小波变换和数据融合降噪的图像边缘检测方法

提出的一种基于小波变换和数据融合降噪的边缘检测方法,是在边缘检测前先进行去噪处理,为避免去噪不完全、微分算子对噪声敏感,在边缘检测的同时增强了噪声,并把微分算子检测得到的边缘幅值图像融合与去噪相结合.最后,对融合后的图像进行灰度阈值处理和细化,得到边缘二值图像.实验结果表明：该方法在抑制噪声的同时能较好的检测出图像的边缘.     

基于相位一致性的转炉出钢下渣检测方法

针对当前转炉出钢下渣检测系统检测准确性不高、使用寿命短、安装维护困难等问题,提出基于相位一致性的红外下渣检测方法.通过对转炉出钢下渣过程和钢水钢渣混流图像特征的研究,构造改进的相位一致性模型,并利用正交的log Gabor滤波器组求解模型.该算法很好克服传统边缘检测方法容易受到亮度、对比度以及噪声影响的缺点,能够检测到清晰并且连续的钢渣边缘.工业现场试验结果表明,该方法在提高红外转炉出钢检测系统的检测准确率和控制钢包渣厚两方面效果明显. 关键词：     

基于非采样高斯差分金字塔的多尺度融合边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性差、边缘连续度低、细节边缘冗余,对运动目标检测应用领域的适用性差等缺点,论文基于图像多尺度的思想,结合小尺度图像边缘信息准确,大尺度图像抗噪性强、边缘冗余度低的优点,提出一种基于非采样高斯差分金字塔的多尺度融合边缘检测算法。算法首先对图像进行非采样高斯金字塔分解得到多尺度图像,同时在分解过程实现基于高斯差分算子的边缘检测,得到多尺度边缘图像。最后采用多尺度图像边缘融合策略实现多尺度边缘融合。论文通过实验对算法的有效性进行验证：通过对边缘融合结果进行Abdou-Pratt品质因数分析,表明该算法抗噪性强,边缘定位准确;连续度分析结果表明该算法在降低边缘冗余度的同时保留了主要边缘,且边缘连续度较高;车辆检测实验结果表明基于该算法得到的车辆检测结果准确度较高。     

融合改进形态学和LOG算子的齿轮边缘检测

针对传统边缘检测算法在提取含噪齿轮边缘过程中,存在难以有效抑制噪声和边缘不连续不清晰的问题,提出了一种融合改进数学形态学和高斯拉普拉斯（LOG）算子的齿轮边缘检测算法。首先,用改进的数学形态学边缘检测算法和改进的LOG边缘检测算法分别对原图像进行边缘检测,得到两幅边缘检测图像。其次,对两幅图像进行4层小波分解且对得到的高、低频信息赋予一定的融合规则进行融合处理。最后,利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,对比单一使用LOG算子和数学形态学算法,该算法不仅能更好抑制噪声还能得到更加清晰的图像边缘。     

Canny色彩边缘检测及分类新方法

为了解决传统边缘检测方法可能造成的边缘丢失、边缘定位不准、伪边缘、边缘不连续等问题,提出一种改进的Canny算子,用色彩张量表示光照准不变微分式,计算出新的图像边缘的梯度幅值,从而实现彩色图像边缘的精确提取.实验结果表明,改进的Canny检测器可以检测并分类各种色彩边缘.利用边缘检测品质因数Q改进Canny检测器的性能,并进行定量评价,结果表明,该方法降低了色彩边缘检测的误检率和错检率,有效提高了边缘检测器的性能.     

结合PCM和MIE的多模态图像配准方法

针多模态图像配准问题,提出了一种基于相位一致性模型（PCM）和互信息熵（MIE）的配准方法.通过相位一致性模型同时提取多模态图像的角点和边缘特征,在边缘图上取角点的邻域,依据邻域间互信息熵的最小值在估计区域搜索匹配特征,利用RANSAC算法去除错配,进而确定待配准图像间的变换参数.实验表明：该方法达到了像素级配准精度、求解稳定,对多模态引起的非线性灰度变化、光照变化、噪声等都具有较强的鲁棒性;计算精度较基于同类特征的配准方法高,角点、边缘等几何特征综合运用在多模态图像配准中效果良好.     

基于形态学的红外图像边缘检测

为了提高红外图像边缘检测的性能,提出了一种基于形态学的红外图像边缘检测算法,改进了仅依靠单一方向和采用固定方向权重的边缘检测算法.通过使用多方向结构元素对图像边缘进行提取,采用方向自适应权重进行加权融合,得到图像边缘检测的结果.实验结果表明,该方法能够有效地抑制图像中的噪声,提取的图像边缘更加完整,提高了红外图像边缘检测的效果.     

基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

基于边缘检测和区域生长的自然彩色图像分割

提出一种自然彩色图像分割方法,即利用相位一致性模型检测图像边缘,获得图像主要几何结构;并将代表区域分布的边界线作为潜在的区域模型,自动获得种子点进行区域生长实现最后分割.实验结果表明,该方法有效地克服了单一使用边缘检测和区域生长进行图像分割的缺陷.所得分割结果与人类视觉系统判断基本一致.     

一种改进的图像边缘检测算法

对传统的微分边缘检测算法的缺陷进行分析和评价,并针对微分边缘检测算法的缺陷,提出了一种改进 的边缘检测算法。新算法摈弃了传统边缘检测算法中将每个像素单独进行考虑的模式,而是将待检测像素及与 其相邻的像素作为一个整体来考虑,通过将待检测像素为中心的某个领域进行整体计算,得出能够反映这个领 域性质的某些参数,并以此作为边缘检测的判据,进行检测。此算法充分考虑到了中心像素与周围像素之间的 关系,从而增加了梯度运算的可靠性。实验表明:新算法能够检测到更细的边缘,并且在椒盐噪声的情况下要优 于常用的微分边缘检测算法。