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在织物疵点的检测与识别过程中,疵点特征值的提取是关键。探讨了一种新的织物疵点图像形态特征提取方法,对织物疵点图像经迭代阈值分割、图像去噪、Sobel算子边缘检测后,对图像进行边缘跟踪,求取其链码表示,从而计算得到疵点的各项形态特征参数。该特征参数可作为疵点合理分类的重要依据。实验证明该方法便捷快速,应用性强。 相似文献
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边缘作为图像的一种基本特征,在图像识别、图像分割等领域中有着广泛的应用。文中在传统的Prewitt算子改进的基础上,提出利用边缘的最大后验概率估计,找出边缘检测的最佳阈值。并将实验结果与Sobel,Canny等算子进行了对比。结果显示,文中算法能检测出最佳阈值。 相似文献
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为了使河流遥感图像分割的精度和速度进一步提高,本文提出了一种基于二维Tsallis交叉熵快速迭代的河流遥感图像分割方法。鉴于现有的Tsallis交叉熵阈值法运算效率不够高,首先提出了一维Tsallis交叉熵阈值选取的快速迭代算法;然后导出了基于灰度级—邻域平均灰度级直方图的Tsallis交叉熵阈值选取公式,以进一步提高分割精度,并采用递推方式计算阈值选取准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快运算速度;最后,提出了二维Tsallis交叉熵阈值选取的快速迭代算法,推导出相应的公式,大大减少了运算量。大量实验结果表明,与近年来提出的4种阈值分割方法相比,本文方法在对河流遥感图像的分割效果及运行时间上均有明显优势,是河流检测与类型识别系统中可选择的一种快速有效的分割方法。 相似文献
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分割典型异物像素区域时,难以选取最佳分割阈值,导致识别出的典型异物定位精度较差,由此,提出盆式绝缘子闪络的典型异物红外图像识别算法。去除红外图像脉冲噪声、高斯噪声,通过边缘锐化和灰度均匀化,划分图像目标和背景,利用遗传算法搜索各类图像灰度方差和最大值,将最大值对应的分割阈值作为最佳阈值,分割典型异物像素区域,构建改进BP神经网络,提取分割图像的异物类别特征,迭代训练后,识别周围典型异物类别。实验结果表明,该方法减小定了位边界框与异物矩形框的间距,提高了异物目标定位精度和识别效率。 相似文献
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文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法。模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难,必须对图像进行增强处理。文中涉及到的目标具有不同的灰度值,固定阈值法不能保证检测出所有的目标。在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法,首先对图像进行顶帽变换增强图像,再利用Sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘,利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标。实验结果表明:利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标,能有效地提取出模糊小目标。 相似文献
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针对传统的医学图像分割算法存在组织边缘模糊、灰度不均匀和图像噪声高的问题,将信息熵和改进的粒子群算法相结合,提出了一种基于信息熵和改进的粒子群算法的医学图像分割方法,在确保信息熵最大的条件下,实现医学图像的最佳阈值分割.将信息熵最大化作为适应度函数,通过改进的粒子群算法优化获得最佳分割门限,实现医学图像的最佳阈值分割.选择不合噪声和含噪声的脑部图像为研究对象,通过直观分析、客观分析和分割速度分析发现,提出的新方法在很大程度上克服了传统医学图像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到显著提升;与此同时,新的算法具有很强的鲁棒性和抗噪声能力. 相似文献
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在线铁谱图像获取机器磨损状态信息是铁谱诊断技术的核心和瓶颈。针对在线铁谱磨粒图像的Kirsch边缘检测特征不明显和Otsu(最大类间方差法)获取最佳阈值的局限性及耗时等问题,设计了一种基于蚁群算法改进Otsu方法完成图像分割,并结合Kirsch边缘检测来提取磨粒图像信息的新方法。首先通过Kirsch算子检测出图像边缘.然后运用基于蚁群算法改进Otsu方法求取最佳阈值并进行二值化处理.最后采用灰度堆栈空间实现磨粒自动定位。通过现场对三峡电厂5号水轮发电机组2012年油液进行试验和数据分析、及近一年的机组开机老化运行.得出所设计的算法能够有效提取磨粒图像信息,同时节省运算时间,对水轮机组故障预测、诊断起到了良好的实际作用。 相似文献
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在线铁谱图像获取机器磨损状态信息是铁谱诊断技术的核心和瓶颈。针对在线铁谱磨粒图像的Kirsch边缘检测特征不明显和Otsu(最大类间方差法)获取最佳阈值的局限性及耗时等问题,设计了一种基于蚁群算法改进Otsu方法完成图像分割,并结合Kirsch边缘检测来提取磨粒图像信息的新方法。首先通过Kirsch算子检测出图像边缘,然后运用基于蚁群算法改进Otsu方法求取最佳阈值并进行二值化处理,最后采用灰度堆栈空间实现磨粒自动定位。通过现场对三峡电厂5号水轮发电机组2012年油液进行试验和数据分析、及近一年的机组开机老化运行,得出所设计的算法能够有效提取磨粒图像信息,同时节省运算时间,对水轮机组故障预测、诊断起到了良好的实际作用。 相似文献
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针对在图像去噪过程中,如何有效地保留图像边缘等重要特征信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像去噪改进算法。对图像进行多尺度小波分解,将各子带小波系数进行自适应阈值化处理,边缘成分的阈值由子带阈值和给定的相关权重计算得到,从而有效保留图像边缘信息。分别对Tracy和Building图像进行处理,实验结果表明,与BayesShrink等4种传统方法相比较,改进算法不仅可以有效去除不同程度的加性高斯白噪声,很好地保留图像边缘等重要特征信息,而且具有较高的峰值信噪比。 相似文献
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为了实现机械零件的有效检测,针对零件具有比较明显的轮廓特点,提出了一种机械零件图像的边缘检测算法.首先对零件图像进行去噪和灰度化处理,利用图像灰度直方图分布信息,构造求解最佳分割阈值的数学模型,在此基础上设计了边缘检测的最佳阈值分割算法.最后通过实例给出了用经典算法Sobel算子分割的效果图和采用本算法取得的效果图,通过对比充分说明了本算法的可行性和有效性. 相似文献