多尺度AMSS算子在布匹瑕疵检测中的应用研究

为了提高布匹瑕疵图像的滤波效果,针对检测过程中图像易受到多种混合噪声污染的特点,提出一种基于多尺度迭代思想以改进AMSS算子.将偏微分方程中的AMSS方程以有限差分的形式离散化,依据量化尺度参数t和尺度步长△t,采用小尺度步长对污染图像进行多次迭代滤波.针对改进AMSS算子的滤波结果,介绍了一种采用水平线算法进行效果分析的新方法.实验结果表明,和其他算法相比,该滤波算法在滤除受未知混合噪声污染图像干扰的同时,能够更好地保留边缘信息,从而达到更理想的平滑效果.     

Precision edge contrast and orientation estimation

The contrast and orientation estimation accuracy of several edge operators that have been proposed in the literature is examined both for the noiseless case and in the presence of additive Gaussian noise. The test image is an ideal step edge that has been sampled with a square-aperture grid. The effects of subpixel translations and rotations of the edge on the performance of the operators are studied. It is shown that the effect of subpixel translations of an edge can generate more error than moderate noise levels. Methods with improved results are presented for Sobel angle estimates and the Nevatia-Babu operator, and theoretical noise performance evaluations are also provided. An edge operator based on two-dimensional spatial moments is presented. All methods are compared according to worst-case and RMS error in an ideal noiseless situation and RMS error under various noise levels     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

基于Riemann-Liouville改进的1~2阶分数阶边缘提取新模型

针对数字图像的处理中采用整数步长与0~1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题,在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子。该算法从Riemann-Liouville(R-L)定义出发,推出1~2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0~1阶分数阶微分并显著提升了高频信号,最终得到精确的检测效果。仿真结果表明:提出的算子能更好地提取边缘信息,尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像,该算子检测到的信息优于现有0~1阶微分算子,针对主观识别有更高的准确率;客观上采用扫描法的定位误差统计,该算子的综合定位误差率为7.41%,低于整数阶微分算子(最低为10.36%)与0~1阶微分算子(最低为9.97%),有效提高了边缘定位精度。该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中。     

LOG算子边缘检测方法的改进方案

本文对LOG算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。针对LOG算子的缺陷，提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声；提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法，抑制了图像中的大部分其它噪声，并保持了边缘定位精度；还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值，实现了图像边缘的自动提取。实践证明该方法具备有效性和实用性。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1～62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10⁵个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。     

数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于改进高斯-拉普拉斯算子的图像边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯-拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子做了改进,并与高斯滤波器相结合。首先,应用高斯滤波器来平滑图像,抑制噪声。然后基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后在标准图像上进行评估,评估结果显示,提出的边缘检测方法所获得的峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)均优于其他几种对比方法。     

基于曲率估计的Canny边缘检测算法

为了解决传统Canny边缘检测算法对噪声敏感的问题,针对噪声边缘弯曲度大且弯曲空间范围小的二维空间特性,构造了基于曲线曲率估计的边缘曲度算子,并利用大尺度Canny算法边缘检测结果对边缘曲度算子进行修正,使该算子能够准确地表征噪声强度在二维空间中的分布情况,在此基础上,提出了一种在边缘检测过程中加入边缘曲度算子进行噪声衰减的边缘检测算法. 实验结果表明,算法在有效抑制噪声的同时,保留了变化丰富的细节边缘及变化缓慢的轮廓边缘,检测结果较好地反映了图像的原始结构特征.     

改进的HSI空间形态学有噪彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,选择了更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出了一种改进的形态学有噪彩色图像边缘检测方法,将开闭的迭代运算和双结构元多尺度运算应用到传统形态学梯度算子中,然后计算图像H、S、I三个分量的边缘信息,根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘.实验结果表明,该方法所检测的边缘符合人眼视觉特性,在抗噪声方面的效果比传统方法及其他多种方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,计算量相对较小,有很好的实用性和通用性.     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。     

鲁棒的形态学彩色图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出一种新的基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,设计出一种多尺度、多结构元素的抗噪型边缘检测算子,利用新算子对R、G、B三个分量分别检测出图像的边缘分量,对三个边缘分量进行融合得到最终的彩色边缘信息。仿真实验表明,该方法得到的边缘轮廓清晰,边缘定位精度较高,比传统的边缘检测方法具有更好的噪声鲁棒性和边缘细节保护能力。     

利用复合导数的边缘检测新算法

图像是人类获取和交换信息的主要来源。图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题。提出由分数阶次微积分组合而成的复合导数概念,并在该复合导数的基础上提出一种边缘检测新方法。通过实验验证了新算法的有效性,展现了新算子在检测精准度与抗噪性两方面的特点。最后,对新算子与两种经典算子Canny和CRONE进行了定性和定量的分析和比较。通过比较,新算法的优越性体现在边缘定位准确,在很好地抑制虚假边缘的同时能够检测出精细的真实边缘。     

Improving angular error via systematically designed near-circular Gaussian-based feature extraction operators

In image filtering, the ‘circularity’ of an operator is an important factor affecting its accuracy. For example, circular differential edge operators are effective in minimising the angular error in the estimation of image gradient direction. We present a general approach to the computation of scalable circular low-level image processing operators that is based on the finite element method. We show that the use of Gaussian basis functions within the finite element method provides a framework for a systematic and efficient design procedure for operators that are scalable to near-circular neighbourhoods through the use of an explicit scale parameter. The general design technique may be applied to a range of operators. Here we evaluate the approach for the design of the image gradient operator. We illustrate that this design procedure significantly reduces angular error in comparison to other well-known gradient approximation methods.     

基于亚像素边缘定位的排针参数精密测量

为了提高排针参数的检测效率和精度,提出了一种利用亚像素边缘定位对排针进行非接触测量的方法.首先采用LOG算子对图像进行整像素级的边缘粗定位,在抑制噪声的同时,保持图像边缘的完整性.然后采用改进的Zemike矩进行亚像素边缘定位.最后通过最小二乘法拟合离散的边缘点得出排针的精确边缘.实验结果表明,该方法边缘定位精度高,稳...     

用DOG函数进行边缘检测的硬件网络模型

根据视觉计算理论,如果用一组不同大小的运算子对成象在视网膜上外界场景的二维图 象进行光强度变化的检测可以获得原始图象的零交叉表象,即原始要素图.本文在讨论这一 方法的基础上,提出了一种基于DOG函数的网络模型.模型满足了空间平移不变性,可实时 并且平行地对输入信号进行边缘检测.模型中引入了时间维来构成尺度空间的零交叉表象的 图谱,使得网络在简单有效的基础上实现.     

一种新的非线性边缘检测滤波器

本文提出一种除噪滤波与边缘检测同时进行的方法——非线性检测滤波器法.该方法基于中值滤波器和非线性Laplace算子数学方法.理论与实验表明:该非线性滤波器很少损失边缘信息,而且速度快.     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。