基于动态阈值的彩色图像边缘检测与分析

为了使彩色图像的边缘检测更符合人眼的视觉特征,避免出现过检、漏检等问题,文中构建了一个适应人眼视觉特性的改进型CIELab色彩模型,结合局部背景亮度以及不同空间频率的颜色对人眼视觉效果的影响,对比灵敏度函数构建动态阈值公式,使得所设计的算法具有人眼的视觉特性,抑制噪声等特点。最后通过对算法的时间复杂度、边缘的4-连通成分数和8-连通成分数等参数来评价边缘的连续性,测试表明该算法能准确检测出彩色图像的边缘且效果更佳。     

改进阈值选取方法的上肢图像Canny边缘检测

目前,研究人员己经针对静止的图像提出了一些边缘检测的算法,如Sobel算子、LOG算子和Canny算子等方法。对于单独的一幅图像,可以通过设定一个合适的阈值来取得较好的检测结果,但在视频图像的处理过程中,每帧图像的前景目标不尽相同,随着时间的推移光照也会发生变化,这些都将导致各帧图像的结构发生改变,传统的静态图像边缘检测算法无法自动设定合适的阈值,因此无法对每帧图像都取得较好的检测结果,得到的结果中必然存在许多背景的边缘和人体内部的伪轮廓。针对以上问题,文章将提出改进阈值的Canny边缘检测算法,它可以自动地获取适合被测图像的阈值用于视频图像的处理,并且能够更好适用于复杂背景中人体边缘点的提取问题。     

CUDA下局部阈值和二值函数的边缘检测

随着GPU编程的发展,海量数据并行运算更加普及,GPU编程已演化为高度并行、多线程、多核处理的高速大数据计算能力,具有较高的存储器带宽。局部阈值和二值函数下的边缘检测是将3×3图像通过局部阈值函数转换到位块中,而位块中出现的一些模式则被定义为边缘检测算子,该算法能够更快地对图像进行有效的边缘检测。文中介绍了局部阈值和二值函数边缘检测原理,以及如何利用CUDA实现检测,并通过调试仿真将传统边缘检测与局部阈值和二值函数边缘检测的时间进行对比,以证明局部阈值和二值函数边缘检测更快更有效。     

基于自适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法

针对视觉背景提取算法(ViBe)对光照变化和运动 阴影敏感、提取的运动区域容易产生空洞的问题,本文提出了基于自 适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法。根据图像的局部背景亮度与色彩的空间频率对 人眼视觉的影响,自适应的确定 每个像素点的色差阈值,用于像素点与背景模型的匹配;然后,利用邻域像素点的空间一致 性原则,对检测结果进行修正; 最后,统计各连通域的面积,去除小面积的运动目标。实验结果表明,本算法可以有效的适 应光照变化、抑制运动阴影、填 补运动区域的空洞,具有比ViBe算法更好的检测效果。     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测.首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘.实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好.     

基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法

该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值,检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。     

基于FPGA的自适应阈值边缘提取的Canny算法的实现

在数字图像实时处理中,应用Canny算法对梯度幅值图像进行非极大值抑制后,需要先确定高低阈值才能进行边缘提取,而且不同的图像采用的阈值也不尽相同,阈值选取算法过于复杂及处理时间过长等问题,限制了Canny算法在实际中的应用。为了对Canny算法的这些缺陷进行改进,本设计充分利用FPGA并行执行的特点,将自适应阈值Canny算法移植到FPGA上,并通过理论推导获得了更加适应FPGA的算法公式,解决了自适应阈值选取过程时间过长的问题。最终系统测试结果表明,在FPGA中应用canny算法进行图像处理比在上位机中运行的速度提高了近十倍,充分证明了该设计的正确性和实时性。     

基于自适应阈值边缘检测算法研究及FPGA实现

针对传统的Sobel算子边缘定位不够精确,且高低阈值由人工经验选定,缺乏自适应性,无法根据外部环境的变化,实时改变高低阈值等问题,提出一种基于自适应阈值边缘检测系统,采用8个方向的Sobel算子分离出图像的边缘信息,把均值作为边缘检测的自适应阈值,实现了阈值随着灰度级变化的自适应变化。设计了基于FPGA的图像检测系统,完成了实时图像数据的采集、检测及显示等功能,实现了复杂图像信息的自适应阈值Sobel边缘检测,实验结果显示,该方法可以准确地检测到图像的边缘信息。     

阈值自适应视频边缘检测算法的FPGA快速实现

在机器视觉、模式识别等领域通常需要提取出视频的轮廓,为了更高效地提取出视频的轮廓信息,文中改进了一种阈值自适应的Sobel边缘检测算法。该算法基于以面积换取速度的思想,完成中值滤波、多模板Sobel算子、环境自适应阈值生成、腐蚀和膨胀操作,并利用FPGA的并行流水的优势,可以在FPGA硬件平台上实时实现视频边缘检测。     

基于视觉感知模型修正的彩色图像边缘检测

在彩色图像边缘检测过程中,准确检测低照度区域的细节边缘是一个难题.提出了一种基于视觉感知模型修正的彩色图像边缘检测方法.由于视觉感知彩色空间中的色调分量具有圆形特性,导致伪边缘问题,利用色调距离计算色调图像的梯度以去除伪边缘,并根据饱和度的非线性函数控制色调分量的梯度,最后利用修正的视觉感知模型计算矢量梯度以获取彩色图像的边缘.实验结果表明,新的彩色边缘检测方法较现有方法能提高彩色图像的边缘检测精度,尤其对于低照度区域的细节边缘具有较好的响应.     

基于矩的异分辨率图象边界检测

（１）本文引入仿射变换，提出了一种用矩算子以民分辨率图象直接进行边界检测的方法，利用同分辨率图象正方形窗口的模板行矩的计算，推导出了相应用的边界参数公式。（２）本文提出一种隐线笥插值矩计算方法，得到一组与正方形窗口对应的正方形模板，避免了费时的预插值过程，（３）对本文提出的方法进行了实验验证，并给出了实验结果。     

基于IMAQ的尺寸、形状检测方法研究

提出了一种基于IMAQ视觉检测技术的零件尺寸非接触检测方法。首先对CCD摄像装置采集的图像进行灰度变换、二值化和颗粒去除,二值图像开运算,边界提取等预处理,最终得到清晰的图象轮廓。同时通过标准样块的标定获得标定系数,确定内部标尺。最后利用软件寻找测试对象的检测区域并得到试件尺寸。     

Spatial quality index based rate perceptual-distortion optimization for video coding

Spatial Quality Index (SQI) is a recently proposed video quality assessment metric that can predict video quality much close to subjective judgments. Since current video coding still has much redundancy in the sense of visual perception, in this paper, we incorporate SQI into video coding to further improve compression ratio without visual quality loss. Firstly, contributions of different human visual system (HVS) properties used in SQI are analyzed. Then two most important HVS properties, i.e. contrast masking effect (CME) and motion masking effect (MME), are extracted to measure perceptual-distortion D_p in video coding. Finally, based on D_p, a rate perceptual-distortion optimization (RpDO) algorithm is presented by adopting a suitable Lagrange multiplier from previous study. Experimental results show that, RpDO can averagely achieve 14% bitrate reduction when compared to HM14.0 under the same visual quality. At the same time, there is no significant change in the encoding time.     

激光气泡检测中图像的边缘正则化复原

基于光学成像的激光气泡检测已被广泛应用于工业领域,如气密性检测等.然而,检测图像的降质严重影响了测量的准确性.为了提高气泡检测的图像质量,提出一种估计动态调制传递函数进行边缘正则化的半盲图像复原法,采用客观图像的质量指标来对半盲解卷积算法进行约束,并将图像复原法与二值形态滤波比较.实验结果证明了该方法的有效性,由此可以得出该方法能有效提高激光气泡检测的成像质量,保留气泡检测图像的边缘细节,以达到更高的检测精度.     

低信噪比图象边缘提取的非线性方法

针对低信噪比图象的边缘提取问题,本文提出了一种非线性方法,即利用大窗口平滑去噪性能强与小窗口提取边缘性能好相结合的方法,此时采取大窗口滤波,小窗口中作非线性的微分算子求导。为了避免求导后阈值选取的盲目性,文中提出了一种噪声引导的阈值确定准则,并根据这个阈值分割图象。在大窗口滤波中,采用了二维卷积等于两个一维卷积级联的技术压缩滤波器的存储空间。最后对这种方法进行了性能评价,并且给出了实验结果。     

二项分布—拉普拉斯和离散的高斯—拉普拉斯边缘检测算子的 性能

本文从空域及频域两方面对二项分布——拉普拉斯(LOB)及离散的高斯——拉普拉斯(DLOG)边缘检测算子进行了分析比较.在两种算子的尺度空间常数很大时,它们的时域和频域特性及对图象进行边缘检测的性能是基本相同的.但当尺度空间常数较小时,从它们在频域中带通特性的中心频率、3分贝带宽及截止频率处的高频衰减性能进行比较可知,LOB算子稍优于离散的LOG算子.故LOB算子可看成是LOG算子的一种离散实现.文中给出了实验结果,证明了分析结果的正确性.     

基于融合技术的图像边缘检测方法

提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理，提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则，对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合，得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性，处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。