基于梯度向量的交互式CT图像分割

首先采用旋转模板对图像进行平滑去噪处理，同时得到各像素点的梯度值方向，然后根据梯度值方向采用Are Weights方法计算各点的梯度值，这些方法的结合可以有效的降低噪声对灰度值计算的影响，得到了较好的梯度值图像。根据改进后的边缘检测方法，对边缘梯度信息进行最优化计算，选择最优的边缘点，最后将这些边缘点进行曲线拟合。实验结果显示该方法能有效地分割出胆囊图像。     

基于边缘几何特征的图像精确匹配方法

提出一组快速高精度计算切线斜率的五点公式，用以估计图像边缘曲线的角度特征，并利用角度直方图估计图像几何变换的旋转参数，实现具有大旋转差异图像间的粗匹配．在进行角度补偿后，利用灰度互相关判据搜索匹配点对，计算出几何变换参数，实现较高精度的旋转和平移校正，最后用松弛迭代法完成图像的精确匹配．与基于小波方向角特征的匹配方法相比，文中方法利用图像中主要的边缘信息实施匹配，具有较好的鲁捧性，可成功实现对各类具有较大相关程度图像间的精确匹配，对图形匹配也具有重要意义．     

自适应阈值的遥感影像角点提取算法

针对传统SUSAN角点提取算法中阈值选取的不确定性,提出了一种自适应分割阈值的SUSAN改进算法。首先采用SUSAN模板对图像进行模板计算得到梯度图,然后根据梯度图的灰度分布特征,采用图像分割方法的判断分析法和KSW熵方法对梯度图做分析处理,最终实现阈值的自动选取,正确提取出有价值的特征角点。试验结果表明,改进算法较之传统算法有明显优势,能准确有效地提取出角点,具有较强的适应性和应用价值。     

Canny边缘特征18维描述符在图像拼接中的应用

为将同一场景中具有重叠区域的序列图像合成为一幅宽视角、高分辨率的图像,基于尺度不变特征变换(SIFT)算法,提出一种结合Canny特征边缘18维特征描述的图像拼接方法。采用SIFT算法提取图像特征点,利用12个圆形区域中的梯度方向累加值、3个同心圆区域中的灰度累加值及3个灰度差分值建立18维特征描述符,保留图像Canny边缘16邻域特征点,选用RANSAC算法进行特征匹配对提纯,计算出不变换矩阵H,并用渐进渐出算法完成图像融合。实验结果表明,与传统SIFT算法相比,该方法对光线变化、旋转、尺度缩放等图像均能取得较好的拼接效果。     

一种基于角点检测的图像密集匹配算法

提出了一种鲁棒的图像自动立体匹配算法.利用Sobel算子对图像中的像素点进行检测,若是边缘点,则使用最小同值分割吸收核方法判断该点是否为角点.在两幅待匹配的图像间计算角点的梯度大小、梯度方向及灰度等的相似度,去除无法对应的角点,建立起待匹配图像中角点的对应关系,并计算基础矩阵.对基础矩阵进行迭代,去除误配点,计算出较精确的基础矩阵.由对极几何约束,采用动态规划方法,寻找左右两幅图像在对应极线上的所有像素点之间的对应,从而建立起两幅图像间像素点的密集匹配对应关系.试验结果表明,算法效果满意.     

基于边缘连续性的边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接 。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变 化不明显的边缘。     

基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究

提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法.     

灰度值加权医学图像融合方法

根据医学图像显像特点,说明医学图像融合在空域上研究的可行性,并针对灰度值极大法在颅脑图像融合中的不足做了改进,把图像的区域特征考虑在内,经反复实验比较,发现图像的平均梯度不仅能反映图像的清晰程度,同时还反映出图像中微小细节反差和纹理特征,提出了灰度值加权和的算法,以灰度值为基础,把平均梯度作为权值,结果证明,给定合适的权值大小,融合后的图像脑组织丰富清晰,并且相对变换域融合,计算量小,适用于实时性系统.     

基于灰度差统计的角点检测方法

提出了一种新的基于灰度差统计的角点检测方法。该方法以原始图像全图的灰度差统计结果作为出发点，采用的灰度脊跟踪算法和累积角度判别原则不仅能提供角点的准确位置，还能确定各角点的开张角度和方向。由于省略了边缘检测过程，因此较大地提高了角点检测的效率。实验证明该方法应用在大部分真实图像的角点检测效果优异，同时运行速度能满足大部分角点检测应用的需要。     

一种改进的边缘保持类滤波方法

西戈玛滤波是一种边缘保持类滤波方法,传统的西戈玛滤波在去除噪声的同时,虽然在一定程度上保持了图像的边缘,但是对于图像的弱边缘,还存在一定的问题。结合梯度倒数加权平均的思想,提出西戈玛+梯度倒数滤波方法,对于图像的非噪声点,采用梯度倒数加权平均进行灰度值的计算,在去除噪声的同时,更能够保持图像的边缘细节。实验结果表明,该西戈玛+梯度倒数滤波方法具有较好的边缘保持效果。     

一种改进的快速角点检测方法研究

传统的Harris角点检测算法检测率和可重复率高,但无法满足实时性要求,而Trajkovic等提出的角点检测器虽然计算量小,但是易对边缘产生伪响应,针对这些问题,提出一种新的基于Harris的快速角点检测算法。该算法使用多格算法,并使用四个基础方向上最小强度变化作为预处理结果,再使用自相关矩阵得到角点的响应函数。实验结果表明,新算法改进了Harris 算法和MIC算法,能够有效地抑制边缘响应及纹理角点,并且能够满足实时性要求。     

基于视频角点特征匹配的车速检测方法

针对传统特征匹配车速检测方法实时性较差的问题,提出一种改进的角点特征匹配车速检测方法。基于视频图像,采用混合高斯模型检测方法提取运动车辆目标,利用Harris算法检测车辆目标的角点特征,将运动估计和NCC匹配相结合,优化匹配区域搜索方法,对车辆目标角点进行角点粗匹配,再通过RANSAC算法进行角点精匹配和单视测量坐标转换以实现车速检测。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的角点粗匹配速度提高400％,角点精匹配速度提高200％,车速准确性达到90％以上,能有效提高车速检测的实时性和准确性,满足实际车速检测的要求。     

基于角点检测的彩色图像拼接技术

针对彩色图像的拼接问题,提出了一种基于角点检测和仿射变换模型的图像配准算法.利用Harris算子在彩色图像的HSV空间的亮度分量V中检测角点,然后引入基于灰度相关交叉匹配和简化RANSAC算法的两级约束机制确定同名角点,并计算图像仿射变换模型参数,实现图像配准.同时结合人眼的视觉非线性给出了一种分段加权函数,通过对饱和度分量S和亮度分量V的处理,消除明显的拼接缝,实现色彩和亮度的平稳过渡.实验结果表明,该算法具有良好的拼接精度和拼接缝消除效果.     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

图像配准在中药贴剂图像处理中的应用

中药贴剂外观是中药贴剂质量的重要指标。把基于特征与基于区域的图像配准算法结合运用,进行中药贴剂图像配准。该方法将贴剂图样进行Harris角点检测,通过标准Fourier-Mellin匹配方法进行校验,重采样的图像融合,实现对检测过程中采集到的中药贴剂图像进行无缝拼接,应用于中药贴剂上方图像检测仪。实验用不同大小、不同形状的褶皱对中药贴剂外观表面进行标记,以便检测该算法配准精度。结果表明,该算法应用合理,能够保证中药图像配准的高精度要求。     

Freeman链码角点和面积比角点检测的比较研究

针对Freeman链码角点检测方法和面积比角点检测方法进行比较研究,并提出了一种改进的面积比角点检测方法,该方法在角点检测效果不变的情况下提高了角点检测的实时性。最后给出了计算机仿真研究,研究结果验证了改进算法的有效性。     

眨眼检测与眼睛跟踪

提出一种在视频人脸图像序列中,进行眼睛检测,跟踪和睁、闭状态判别的方法。通过眨眼检测,对眼睛进行定位;使用针对性强的内眼角提取算子,确定内眼角精确位置;利用内眼角特征来动态跟踪眼睛;睁眼模板在线生成和更新,通过当前眼睛区域和睁眼模板的相关分析来判别睁、闭眼状态。实验结果表明,算法在50场/s的处理速度下,内眼角点定位准确率达到98%以上,眨眼检测正确率为97.5%。     

基于Harris-SUSAN算法的发动机叶片裂纹检测系统设计

目前设计的发动机叶片裂纹检测系统存在裂纹感应电压能力差的问题,导致缺陷信号峰值检测结果误差较大,为此提出基于Harris-SUSAN算法设计一种新的发动机叶片裂纹检测系统。利用传感器中高灵敏度的二轴霍尼韦尔各向异性磁阻(AMR)元件,分析水平与垂直方向范围内的磁场分布与变化情况,设计传感器,选择旋转电磁激励台实现激励台的旋转磁化。引用Harris-SUSAN算法设定检测程序,计算兴趣值确定最优点,比较磁场强度,检测发动机叶片裂纹。实验结果表明,基于Harris-SUSAN算法的发动机叶片裂纹检测系统能够有效提高裂纹感应电压能力,增强缺陷信号峰值检测结果检测准确率。     

一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法

针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率,对于全景图的拼接具有良好的效果。     

一种改进的亚像素角点提取算法

针对Harris角点检测过程中存在定位粗糙、检测精度不高以及检测效率慢等原因,该文在Harris算法的基础上,结合Harris算子和Forstner算子提出一种改进的亚像素角点提取算法。该算法采用一种逐层检测策略,首先利用Harris算法进行角点粗略定位,首先对角点做一个初始选择,利用图像领域灰度相似度得到大部分角点的粗定位值,大大降低了算法的运算量,然后通过计算自相关矩阵的两个特征值,利用特征值和阈值比较筛选得到全部角点的粗定位值,避免了CRF（corner reference function角点响应函数）的计算,最后利用Forstner算子对粗定位后的角点进行亚像素级精确定位。实验证明,该算法不仅保证Harris算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且抗噪声性能较强。