多尺度全方位复合广义形态边缘检测的算法

提出一种多尺度全方位复合广义形态边缘检测的算法,在广义抗噪形态学算子基础上加以改进,采用多尺度全方位的思想对图像提取不同方向的边缘,将结果平均加权得到不同方向的抗噪算子,将其复合得到最终的边缘.仿真结果表明文中提出的算法具有很好的边缘检测效果,抗噪性能也优于经典的边缘检测算子.     

基于形态灰度边缘检测算法的一种改进

使用形态学的思想进行图像的边缘检测,提出了在一次形态处理中使用双结构元的一系列一般性形态边缘检测算子和抗噪型形态边缘检测算子的算法,并给出算子的性质。新算子在使用同一对结构元处理中既具有定位能力又具有细节保留功能,抗噪型算子能很好地检测出图像的单像素宽的边缘。     

基于彩色形态学的图像边缘检测算法

基于对彩色图像形态学的研究,提出了一种面向HSI颜色空间的多结构元多尺度的彩色形态学图像边缘检测算法。首先借助彩色形态学的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算给出彩色多结构交替顺序滤波算子的相关定义,同时利用交替顺序滤波器（ASF）的优势得到一种混合滤波器（HF）对图像进行滤波;其次引入一种全方位形态结构元再结合多尺度结构元的思想对图像不同方向的边缘进行提取;最后再使用信息熵对各方向的边缘进行融合得到图像整体边缘信息。实验表明,所提出的算法不仅具有良好的抗噪性,而且能够保留更多的图像细节信息。     

基于数学形态学的图像边缘检测

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。分析了两种基于数学形态学的边缘检测技术,即基于多尺度形态梯度的边缘检测和基于形态学多级平均的图像边缘检测,并对其进行了理论分析和比较,得出了相应结论。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表明本文的算法抗噪声能力更强,提取的边缘更加清晰、完整.     

基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测

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。利用边缘与噪声具有不同的形态,在进行边缘检测时,只需要先确定出梯度突变的像素点,然后再利用多结构元素对该像素点进行二值形态学的腐蚀操作,以确定该像素点是边缘点还是噪声点:若是噪声点则被滤除,若是边缘点则保留。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对图像进行边缘提取的实验结果。结果表明,该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算子和Canny算子。     

多尺度多结构元素的悬浮颗粒物图像边缘检测

针对不同形状结构元素对颗粒物图像边缘的不同感应能力,小尺度的结构元素去噪声能力弱但能较好地检测到边缘细节,以及大尺度的结构元素检测的边缘较粗但去除噪声能力强等特点,提出了一种多尺度多结构元素的数学形态学颗粒物图像边缘检测方法,同时采用不同尺度下的多个结构元素的边缘检测算子,实现颗粒物图像的各种边缘检测。实验结果表明,这种边缘检测方法能有效地滤除噪声,且抗干扰能力较强。     

基于Laplacian与多尺度数学形态学的漏磁图像边缘增强方法

为增强管道焊缝漏磁图像的边缘特征,提出一种基于Laplacian与多尺度数学形态学的焊缝漏磁图像边缘增强方法。首先采集管道漏磁内检测器中的漏磁数据进行成像,然后利用数学形态学算法,通过构建多尺度结构元素对图像进行边缘检测,利用边缘颜色约束对删除非边缘点,最后利用拉普拉斯算子对边缘进行增强。结果表明,该方法可较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现焊缝和缺陷的边缘增强,具有一定的可行性和实用性。     

改进的基于形态学梯度法的车辆图像边缘检测方法

在分析和比较用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法和多级形态学运算合成法的基础上,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,并与其它形态学边缘检测方法进行了比较,证明该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

图像聚类分析法用于汽车图像边缘的检测

在分析用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法基础上,结合基于自组织神经网络的图像聚类分析的数据融合技术,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,与其它形态学边缘检测方法进行了比较,该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

基于统计估计的图像边缘检测

针对传统的基于微分边缘检测算法的噪声鲁棒性较差这一问题,分析了图像边缘形成机理,依据统计估计评价准则,提出一种基于统计估计的边缘检测算法.该算法将像素点的圆形邻域沿θ方向分割成2个半圆,分别计算出2个半圆内像素样本的均值和方差,分析2个半圆内样本统计估计的有效性,进而排除噪声和纹理对边缘检测的影响.根据边缘两侧像素样本的统计估计偏度呈屋脊形分布的特点,对边缘进行细化和连接,以无噪声Canny算子检测得到的边缘作为先验知识,运用条件概率建立边缘检测评价函数.实验结果表明,基于统计估计的图像边缘检测方法具有较好的检测精度和噪声鲁棒性.     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.     

Noise reduction effect of airfoil and small-scale rotor using serration trailing edge in a wind tunnel test

This paper discussed a noise reduction effect of airfoil and small-scale model rotor by using attached serration trailing edge in the wind tunnel test condition. In order to analyze the changes in the performance due to the inclusion of a serrated trailing edge designed to reduce noise, a 10 kW wind turbine rotor was equipped with a thin serrated trailing edge. The restrictive condition for the serrated trailing edge equipped with the using of a 2D airfoil was examined through the using of a wind tunnel experiment after studying existing restrictive condition and analyzing prior research on serrated trailing edges. The aerodynamic performance and noise reduction effect of a small-scale model were investigated with the using of a serrated trailing edge. Moreover, the noise levels from the experiment were considered that the noise prediction method could be used for a full-scale rotor. It is confirmed that noise reduction effect is compared with wind tunnel test data at the 2D airfoil and model rotor condition.     

一种新的基于多信息测度融合的边缘检测方法

针对高强度噪声图像, 提出了一种新的基于信息测度概念和Dempster Shafer(DS)证据理论的边缘检测算法. 利用邻域一致性、方向性和结构性3种信息测度定量描述边缘特征; 引入检测不确定性, 根据各信息测度响应分布设计基本可信度分配函数, 并利用DS合成规则加以融合; 融合后根据组合决策规则将像素分类成边缘与非边缘. 实验通过检测结果以及Pratt品质因数的分析比较, 表明该算法能够有效地区分边缘点和噪声点. 在低噪声情况下, 检测性能与传统检测方法相近; 而对于高强度噪声图像, 该方法具有较强的噪声免疫力.     

基于改进Canny算子的坯料挤压变形边缘提取

为了研究塑性加工过程中金属坯料的流动行为,提出了一种边缘检测算法。先运用灰度增强与形态学膨胀、腐蚀相结合进行图像预处理,再通过双阀值约束的Canny算子进行坯料变形轮廓提取,避免了孤立灰度阶跃点对边缘判断的干扰。在等量椒盐噪声下,本算法的峰值信噪比高于其他典型算法。实验结果表明,该算法所提取的变形区边缘能够满足量化分析金属流动特征的需求。     

噪声对边缘定位精度的影响

针对噪声对图像边缘检测等过程带来的极大干扰严重地影响了图像质量的问题,研究图像中所混有的白噪声对边缘定位精度的影响。采用一维灰度矩法与高斯拟合法这两种亚像素边缘定位法进行比较、分析,分别讨论了两种算法在偏移量不变、不同信噪比情况下,噪声对边缘定位精度的影响。实验结果表明,在对受噪声影响的图像进行边缘检测时,采用高斯拟合法能够有效地抑制噪声,提高检测精度,在信噪比SNR≥30dB时的分辨率精度能达到0.02个像素,而一维灰度矩亚像素边缘法无法达到该精度。     

基于时空联合滤波的高清视频降噪算法

针对高清电视上噪声更加突出,硬件计算资源有限的问题,提出一种时空联合滤波的降噪算法.采用基于统计的方法估计出噪声强度;空间域的滤波窗口根据噪声大小和边缘信息自适应调节,时间域的滤波窗口根据运动检测自适应调节;该算法对边缘和平滑区域分别进行不同策略的时空域滤波,对边缘区域采用简化的双边滤波,而对平滑区域采用线性滤波.该算法在降噪的同时可有效保持边缘信息.实验数据表明,与其他时空域算法相比,该算法的峰值信噪比平均提高0.3 dB以上.     

鸮翼前缘非光滑形态消声降噪机理

长耳鸮扑翼噪声测量试验表明,其翼前缘圆弧齿状非光滑形态对其飞行降噪影响显著。应用逆向重构技术,对长耳鸮翼前缘非光滑形态特征几何信息进行量化,并建立仿生类比模型。采用计算气动声学方法,对仿生前缘非光滑模型的降噪特性进行了数值模拟,并通过分析仿生非光滑形态对模型表面流场的影响,对仿生非光滑形态气流噪声控制机理进行了研究。结果表明,仿生非光滑模型与光滑模型相比,可降低气流噪声5～10 dB,且具备一定的增升作用;仿生前缘非光滑形态具有整流及控制气流分离的特性,可减少由于翼表面气流压力脉动及涡流脱离引发的气流噪声。