基于视频图像的影子运动轨迹检测方法

本文提出的运动轨迹检测方法包括图像分割和透视变换。首先处理视频采集图像,然后进行灰度化、二值化、 连通域标记等处理,再引入Canny 边缘检测算法提取图像轮廓,经MATLAB 编程求得影子的轮廓像素坐标。最后根据透视变 换,求得视频中影子的实际坐标,并在二维和三维坐标系下描绘了其运动轨迹图。     

基于霍夫变换的证件图像尺寸恢复

随着手机摄像头性能的提高,手机用户经常会用摄像头拍摄证件图像用于各种事务办理。但是由于抖动和拍摄角度的影响,导致证件图像变形,无法得到标准的尺寸。针对该问题,本文提出了一种基于霍夫变换的证件图像尺寸恢复方法:首先利用Canny进行边缘检测,然后利用Hough直线变换寻找证件的四个角点,最后利用透视变换恢复证件图像的标准尺寸。实验结果表明:本文的方法在不同的缩放和旋转变形下均能较好地提取出证件图像,具有一定的实用性。     

一种新颖的基于边缘检测的图像分割方法

针对家庭数字照片的特点以及应用范围，提出了带有衰减因子的Robert微分算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法，并利用了边缘检测后边缘点的方向信息，作为Hough变换的方向角，可以较快提取出边缘线段，从而通过边缘跟踪获得无噪声点的相似区域，这为进一步提取图像的颜色特征或形状特征提供了良好的基础。     

基于边缘信息的工业CT图像分割法

由于CT技术各方面的原因,工业CT扫描测量图像质量不是很理想。要获得精确的测量数据,必须进行准确的图像分割。该文采用多尺度二维小波变换模极大值作为分裂合并图像分割的一致性度量,采用四叉树结构作为图像块的初始划分,设置合适的门限值抑制噪声的干扰并提取出图像边缘信息。实验证明,对于皮鞋内嵌的CT测量图像该算法比常规的算法更理想,能够准确分割出皮鞋的内外腔边缘。     

基于改进Harris算法的汉字图像角点检测

根据汉字图像的特点,借鉴加速分割检测特征算法的思想,提出一种改进的Harris算法对汉字图像进行角点检测。首先,计算像素值初步判断出非角点并排除;然后,通过计算传统Harris算法中的角点响应函数对剩余的像素进行角点检测;最后,借鉴加速分割检测特征算法的思想对伪角点进行删除。最终检测出的角点是汉字笔画的起点和末端的角点,为下一步特征提取中确定线段的位置和计算线段的长度提供有利的技术基础。通过对一定数量的汉字图像的实验仿真,将本文方法与几种常用的角点检测方法进行比较,本文方法在检测正确率方面有所提高,但在运行时间上没有达到最短,综合考虑正确率和运行时间,本文方法较其他几种方法有所提高。      

基于Hough变换的植物叶脉检测新方法

针对植物叶脉的特点,提出了利用灰度拉伸、Hough变换与边缘生长、图像腐蚀与膨胀进行植物叶脉检测的新方法。在该方法中,Hough变换检测植物叶脉图像的同时也较好的消除了图像噪声,该方法应用到植物叶脉检测中效果较好。     

基于边缘检测的邮件地址标签图像分割方法

为了提高邮件分拣的效率,邮政分拣中心投入使用了自动分拣设备。尽管OCR系统对印刷体字符的识别已经达到了很高的准确率,但是邮件地址标签的准确定位问题仍然是分拣系统设计中的难点。一般情况下邮件尺寸不一、地址标签位置不固定、标签表面经常有污损,这使得地址标签的定位变得非常复杂。在经典图像处理理论和大量实践的基础上,提出了一种基于边缘检测的图像分割方法——行扫描灰度渐变法。该方法在邮件自动分拣的图像预处理环节中取得了良好的效果,经实践证明是一种可行的图像分割方法。     

印鉴图像预处理方法研究

为了提高印鉴识别的准确性,在识别前需要对印鉴图像进行预处理。针对印鉴常与银行票据要素混杂的实际情况,基于RGB彩色模型,将影响印鉴提取的两个干扰源——字体和书写线分别进行处理。首先通过选取合适的阈值二值化图像,利用Canny算子和Hough变换提取字体和书写线边缘,然后与原二值图像做"与"运算,求出需要填充的印鉴缺失信息轮廓,并对该轮廓进行闭运算、中值滤波,最后填充缺失部分,得出完整的印鉴图像。实验结果显示,用此方法处理后的印鉴图像质量较高,能够满足后期识别的需要。     

基于角点的蛇模型在图像分割中的研究

主要应用基于MIC角点检测的snake模型进行图像分割研究。传统的snake算法只考虑曲线本身的特征,并没有充分的利用被拟合图像本身的特征,而此算法首先检测被拟和目标的角点,然后以这些角点为基准进行曲线初始化,最后根据snake算法进行目标拟和;较好地解决了传统snake模型对初始化位置敏感、对有角点和凹陷的图像收敛效果差的缺点。实验表明此算法达到了很好的效果。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于边缘几何不变性的特征提取算法研究

针对异源图像中可见光与红外图像特征提取算法进行研究,提出了一种基于边缘几何不变性特征的提取算法。采用空域滤波及灰度处理的方法对背景噪声进行处理,使用C anny算子提取目标的边缘,利用二值形态学中腐蚀与膨胀两种基本运算对边缘细化填充。利用圆形模板匹配的方法提取边缘特征点,通过对有效特征点的筛选与组合形成不同的三角形区域特征,并计算这些三角形区域的几何特性。仿真实验结果表明,该方法可以有效提取异源图像的共有特征。     

一种快速多尺度特征点匹配算法

为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪.     

计算机辅助虹膜诊断中特征提取方法研究

针对计算机辅助虹膜诊断中虹膜分区以及局部特征提取问题,提出了虹膜区域划分方法及具体分区中特征提取的方法.利用虹膜图像中瞳孔的灰度特征,实现虹膜的快速定位.在虹膜定位的基础上,利用虹膜图谱对左右虹膜图像分别进行特征区域划分,并且对划分后的虹膜图像进行规一化处理.在规一化后的虹膜图像中,针对肠区的病理特点,利用改进的Hough变换,提取了虹膜图像中肠道分区的局部病理特征.实验表明,虹膜图像区域划分方法的可行性.     

改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。     

基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取

提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物.介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价.建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距.     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度.     

边缘检测和Snake Model结合的轮廓识别

基于主动轮廓识别和被动轮廓识别方法各自的优缺点,提出结合主动和被动的方法,先对图像进行被动轮廓的预处理,然后再应用主动轮廓的方法,通过比较选出Canny算子进行预处理,再通过基于概率的方法分割图像,最后再应用Snake模型进行轮廓提取。并取得较好的应用。     

利用格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取

目的 格式塔心理学的理论基础为通过对事物的部分感知,实现对事物整体的认识。本文将该思想应用到建筑物提取中,提出一种兼顾目标细节及整体几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。方法 首先,利用SIFT算法提取特征点作为候选边缘点;然后定义格式塔序列连续性原则判别边缘点,从而得到边缘点点集;并由边缘点点集拟合边缘,实现遥感影像建筑物提取。结果 利用提出算法,对WorldView-2遥感影像进行建筑物提取实验。通过与基于多尺度分割和区域合并的建筑物提取算法对比可以看出,提出算法能够更加准确、完整地提取出建筑物。采用分支因子、遗漏因子、检测率和完整性4个定量化指标对实验结果的定量评价,本文算法的检测率和完整性均大于对比算法,且本文算法的检测率均在95%以上,验证了提出基于格式塔理论的高分辨率遥感影像建筑物提取算法的有效性和准确性。结论 基于格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取算法能够准确刻画建筑物细节特征,同时兼顾建筑物整体几何轮廓,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物。本文算法针对高分辨率遥感影像,适用于提取边缘具有直线特征的建筑物。使用本文算法进行遥感影像建筑物提取时,提取精度会随分辨率降低而降低,建议实验影像分辨率在5 m以上。     

Features extraction and analysis methods for sequences of ultrasound Images

Our principal motivation is to study time sequences of echocardiographic raw data to track specific anatomical structures. First, we show that the image processing can make direct use of the audio signal data, avoiding loss of information and yielding optimal results. Second, we develop a strategy which takes a time sequence of raw data as input, computes edges, initiates a segmentation of a pre-selected anatomical structure, and uses a derformable model for its temporal tracking. This approach is validated in a real-time sequence of ultrasound images of the heart to track the left auricle and the mitral valve.