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基于方向梯度极值的手形轮廓跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对受自然光照影响的手形图像难以准确提取手形轮廓的问题,本文基于手形边界像素在垂直于边界方向上存在灰度突变的特性,提出了一种基于方向梯度极值的手形轮廓跟踪算法。该算法首先找到手形轮廓的起始点,然后按照一定的搜索方向和规则,在局部区域内计算候选点集中梯度极大值所在的点,并逐点跟踪极大值点,得到手形轮廓。将该方法在实验室自采图库及香港科技大学(HKUST)的手形图像库两个数据库中进行轮廓跟踪实验,结果显示,自采图库的跟踪准确率为100%,香港科技大学手形图像库的跟踪准确率为85.8%,该库中符合本文算法限制条件的图像的跟踪准确率为99.4%。实验结果表明,该方法能在灰度图像上直接跟踪出准确、连续、完整的手形轮廓,尤其适合于受光照不均影响的手形图像的边缘提取。 相似文献
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传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性. 相似文献
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提出了基于小波变换提取零件图像特征和用自组织特征映射神经网络实现识别的方法,首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓;然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由自组织特征映射神经网络实现识别.实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
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提出了基于小波变换提取零件图像特征和用自组织特征映射神经网络实现识别的方法,首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓;然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由自组织特征映射神经网络实现识别。实验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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针对目前大多数特征提取算法对图像的亮度变化敏感这一问题,提出了一种基于图像灰度直方图整体分布的参数自适应亮度稳健特征提取变换(PA-IRFET)算法.该算法首先确定灰度变换函数的形式,通过分析图像的直方图分布来计算灰度变换函数参数,然后利用不同参数值的变换函数对图像进行变换,建立图像的亮度空间;最后,以亮度空间为基础,... 相似文献
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基于NSCT的航拍绝缘子图像边缘提取方法 总被引:5,自引:0,他引:5
绝缘子图像边缘提取是实现航拍绝缘子缺陷检测与识别的重要前提,结合航拍绝缘子图像的特点,提出了一种基于非下采样轮廓波变换(non subsampled contourlet transform,NSCT)的航拍绝缘子图像边缘提取方法。先利用分段线性灰度变换实现预处理,然后进行NSCT分解,基于分块思想对系数进行分块并求局部阈值,得到边缘图像,最后对边缘检测结果进行形态学滤波使边缘图像更清晰。分别对Lena图像和现场绝缘子图像用Canny算子法、小波模极大值法和所提方法进行图像边缘提取,并对各方法进行性能指标的评价。实验结果验证了所提方法对绝缘子图像边缘检测的有效性,并表明了该方法优于基于Canny算子和小波模极大值的边缘提取方法。 相似文献
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彩色遥感图像的亮度直方图局部线性化增强 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像能量低的实际问题,提出了一种亮度直方图局部线性化图像增强方法来提高彩色遥感图像的可视效果。首先,对RGB模型描述的彩色遥感图像进行HSI变换,以有效分离H、S和I分量;其次,对亮度I分量进行传统的直方图均衡化,得到均衡化灰度映射曲线;然后,将图像梯度作为目标函数,求出最优的线性化折点位置,对灰度低端动态范围映射曲线进行线性化处理,得到局部线性化的灰度映射曲线;最后利用新的灰度映射曲线对图像进行增强处理。Himawari-8真彩色图像增强实验结果表明,经亮度直方图局部线性化增强后,像素平均梯度由73提高到了147,较传统的RGB域直方图均衡化的123及HSI域直方图均衡化的134高;图像信息熵由5.87提高到6.63,全部优于传统的RGB域直方图均衡化和HSI域直方图均衡化。本文方法有效地改善了彩色遥感图像的可视效果,提高了图像对不同目标的辨识能力。 相似文献
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针对传统Canny算法在滤波时无差别平滑降噪、边缘信息丢失及模糊的现象,且人工选取梯度高低阈值存在局限性的问题,提出了综合考虑图像位置信息与亮度信息的双边滤波代替传统高斯滤波方法,结合最优化阈值分割法和Otsu法分别计算出图像高低阈值,采用边缘信噪比SNR函数对比验证边缘检测效果。改进后的Canny算法有效提高了边缘完整性,且伪边缘更少,对图像中相对较弱的边缘部分也有良好的提取效果,改进后的算法具有更高的信噪比。采用工业机械臂视觉采集零件边缘为背景,实验结果表明,改进后的Canny算法可以有效保留真实边缘信息,边缘更加连续且完整。 相似文献
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一种改进的Canny边缘检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对Canny边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制了噪声的影响;最后采用平均方差阈值法选取阈值,从而提高了对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,该改进算法对含噪图像的边缘提取具有较好的检测精度和准确性。 相似文献
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首先利用图像梯度方向特征改进Canny算法,使之更适合连续边缘的检测。然后将其与基于侧抑制原理的图像增强算法结合,设计了一种新的适用于噪声背景下光照不均匀图像的边缘检测算法。算法实验结果表明该边缘检测算法能有效提取光照不均匀图像中的连续边缘。 相似文献
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在边缘轮廓提取的基础上,提出了一种利用局部方向微分向量一致性的角点检测算法以消除边缘噪声对角点检测产生的不利影响。该算法提取图像的边缘轮廓来降低算法计算量;利用各向异性高斯方向导数(ANDD)滤波器提取每个像素处的方向微分向量并进行幂次变换,以增强向量的各向异性;进而利用相邻像素的方向微分向量构建一致性测度。最后,对同一轮廓上的一致性测度进行均值归一化,得到最终角点测度。实验显示,提出算法的平均角点定位误差为1.52pixel,与对比算法接近;检测准确率分别比点到弦距离累积(CPDA)法、相对局部曲率(HeYung)法提高了58%和5.5%,与归一化残余面积(RA)算法相等,同时角点错检率比HeYung和RA少25.5%和21.6%。提出的算法能准确地检测出真实角点,并具有更小的错误检测率,更高的角点重复率,而且对边缘噪声十分鲁棒。 相似文献
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组合CCD图像和稀疏激光测距数据的建筑物三维信息提取 总被引:11,自引:6,他引:5
对组合高分辨率航空CCD图像和机载稀疏激光扫描测距数据自动提取城市建筑物的三维信息进行了研究。航空CCD图像能清晰地给出建筑物的几何形状和分布,因此采用了自适应的Canny边缘检测算法来提取CCD图像上的全部边缘信息,然后根据双向投影直方图和线段匹配方法来自动而准确地提取建筑物的平面轮廓信息,最后根据CCD提取的轮廓信息从机载激光扫描测距数据中提取建筑物的高度信息,从而实现了每栋建筑物的三维信息提取。通过实际数据的处理和提取,说明了组合CCD图像和机载激光扫描测距数据可以自动重建建筑物的三维信息。 相似文献