一种基于Canny算法的边缘提取改善方法

Canny算法作为一种优化的边缘检测算法，在用于检测图象的边缘时有着边缘上连续性等许多优良特性，在介绍Canny算法的基础上，通过对Canny算法进行改进，提出了一种基于动态阈值理论的边缘提取算法，该算法弥补了Canny算法在对非标准图像的模糊边缘进行检测时丢失边缘的不足，是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

一种图像的连续性边缘提取方法

图像边缘提取是图像处理领域的重要环节,边缘提取的连续性显得尤为重要,其结果可以作为语义分割、测量的基础,为此提出一种图像的连续性边缘提取方法。首先采用卡尼(Canny)算法完成图像的边缘检测,得到粗分割结果。由于该类算法采用算子进行操作,不可避免地产生非连续性区域,因此利用两类模板对粗分割结果进行形态学膨胀操作,连续性边缘采用小半径膨胀,边缘末端采用大半径膨胀,以此构成一幅膨胀图连接这些非连续性区域。最后,将该膨胀图作为平均曲率运动(MCM)方程嵌入函数u的初始值,通过引入g函数在原图中进行迭代求解,完成图像边缘的连续性提取。实验结果验证了算法的实用性与有效性。     

基于一种新的Snake模型的序列图像边缘提取算法

对医学图像数据中感兴趣区域（ROI）进行准确的边缘提取和分割,是对图像进行分析、理解和处理的重要前提。为克服现有Snake算法人工初始化轮廓不精确,迭代过程中曲线易被复杂背景吸引等缺点,提出基于一种改进Snake模型的序列图像边缘提取算法。该算法先利用序列图像相似性原理提取出近似边缘,然后将其平均分为4个子边缘,在每个子边缘上取数目均衡的Snake输入点,最后离散Snake的内力和外力,经过迭代得到最终边缘。实验结果表明：该方法能精确地提取出医学图像中复杂区域或畸形区域的边缘,且计算量较小。     

基于一种新的目标识别的边缘爬行算法

针对机器人目标识别的实时性、快速性和鲁棒性特点,依据物体边缘大部分区域的方向缓变原理,提出了一种基于记忆的边缘爬行改进算法.爬行搜索方法的一个明显缺点是"爬虫"容易掉进"陷阱",即围绕某个局部小区域重复爬行.记忆搜索方法则有效克服了爬行搜索方法容易掉进"局部陷阱"的不足.在边缘爬行的同时,通过标号将颜色相近的不同物体分割出来.实验结果表明,与传统方法比较,该方法的边缘线更加完整、清晰,而且缩短了处理图像的时间,使目标识别的实时性和鲁棒性得到了优化.     

一种新的道路交通背景提取算法及研究

基于视频的道路运动目标检测是智能交通系统的基础部分,目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差分算法,其中背景提取是背景差分算法的关键一环。提出了一种新的背景提取算法——mode算法。定义了算法比较标准,并据此比较了mode算法以及一些目前流行的背景提取算法在不同车流量情况下的性能优劣。通过比较发现,在低车流量时,中值法提取的背景较好,mode算法次之;在高车流量时,用mode算法提取的背景最好。基于不同算法在不同环境下的性能不同,利用图像频域信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使得实际应用时的背景提取算法更具灵活性和针对性,也进一步提高了背景提取结果的准确度。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

红外图像边缘提取方法

提出一种对图像矩阵中的列进行搜索,并用列边界灰度值方法进行设计的提取红外图像边缘的方法;分析了文中算法的时间复杂度．实验结果表明,文中算法能够快速有效地提取红外图像的边缘,并能满足红外自动目标识别的实际需要．     

一种激光图像边缘检测方法的研究

针对激光图像边缘检测问题,提出了一种结合数学形态学滤波和Candy算法的边缘检测算法。首先,设计了一种激光图像处理系统,主要包括FPGA、外部存储器、链路层芯片、物理层芯片以及上位机等部分。针对传统Candy算法的不足,借助数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在领域的4个方向计算一阶偏导数有限差分,进而获取图像灰度值的梯度幅值和方向。根据梯度信息检测和连接边缘点。最后进行了实验研究。实验结果表明,所述激光图像边缘检测方法在保证执行效率的前提下,在去噪、连续性、定位等方面优势比较明显,能够满足激光图像处理要求。     

一种综合的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像中斑点噪声的特性，基于中值滤波方法，并结合Ratio算子、Canny算子和双阈值连接三种处理方法，提出一种综合的边缘检测算法。实验结果表明，与传统算法比较，该算法克服了边缘方向量化带来的直线断裂，边缘定位准确，显著提高了边缘检测正确率，并对噪声有抑制作用，从而取得了良好的检测效果。     

一种综合的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像中斑点噪声的特性,基于中值滤波方法,并结合Ratio算子、Canny算子和双阈值连接三种处理方法,提出一种综合的边缘检测算法。实验结果表明,与传统算法比较,该算法克服了边缘方向量化带来的直线断裂,边缘定位准确,显著提高了边缘检测正确率,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。     

一种时域和梯度域相结合的视频对象提取算法

为了从复杂背景中精确地提取出视频对象,提出了一种融合时域和梯度域信息的视频对象提取算法,可以有效地提取出复杂背景下的视频运动对象,并解决前景与背景一致情况下,背景剔除方法所带来的空洞问题。首先在时域空间中分别采用背景剔除和帧间差分方法生成初步的视频对象,并利用形态学中的二值腐蚀和膨胀方法对视频对象进行处理;然后,在梯度域空间中用Sobel算子进行视频对象边缘检测,并结合时域空间中的视频对象,生成精确的视频对象轮廓边缘;最后,采用启发式搜索方法连接视频对象轮廓边缘点,进而提取出视频对象。实验结果表明,该方法能够比较完整精确地从复杂背景中提取出视频对象。     

对边缘不突出的显微镜影像进行边缘特征提取与Hough直线检测

文章主要介绍如何对边缘不突出的显微镜进行边缘特征提取与Hough直线检测,其中涉及到数字图像处理中的边缘检测、图像二值化及Hough直线检测算法。     

融合时域信息的修正分水岭视频分割新方法

提出一种将时域信息融入分水岭的视频分割新方法,以帧间变化检测为基础,通过运动边缘信息得到对象的初始模型,利用时域信息得到前景和背景的标识,结合提出的彩色多尺度形态学梯度算子进行分水岭分割,得到具有精确边界的视频对象,对慢变和快变的目标均有良好的效果,能够检测新出现的运动对象和现有对象的消失,能够定位和跟踪运动目标.继承了变化检测和分水岭算法速度快的优点,克服了两者易受噪声影响的缺点.     

一种多模型协同的目标提取方法

固定摄像机目标提取多以高斯混合模型为背景模型,在检测运动缓慢、间歇停滞的目标时会出现前景目标空洞的问题。为此,提出一种能够适应目标间歇停滞的多模型协同目标提取方法。采用高斯混合模型进行背景学习,通过光线检测模型和场景状态检测模型协同控制背景适时更新,利用阴影检测模型剔除阴影。实验结果表明,与KaewTraKulPong P方法相比,该方法能较完整地提取到目标轮廓,且单帧处理时间较少。     

基于视觉的移动设备屏幕提取与规范化方法

为了解决照片中移动设备屏幕图像的获取问题,提出了一种基于视觉的移动设备屏幕图像提取与规范化方法。首先使用轮廓识别算法对原始图像进行边缘检测,获得包含设备和手部的轮廓;其次,通过种子填充法从轮廓得到设备和手部的填充区域;接着在原始图像上使用基于颜色空间的皮肤检测方法得到手部区域,再与之前得到的填充区域做减运算,以得到独立的设备区域;然后再在独立设备区域的轮廓上做多边形拟合,得到设备的四个顶点;最后通过透视变化得到规范化后的设备屏幕图像。实验表明,该方法在背景不复杂且设备作为主体的照片环境下具有较高的准确率。     

适用于文字检测的候选框提取算法

在文字检测的相关研究中,针对文字的候选框提取方法并未得到广泛关注与深入挖掘。一方面由于文字本身结构和一般物体具有较强的差异性,另一方面由于文字对检测的精度要求高。本文提出了一种针对文字的候选框提取算法,该算法首先利用全卷积网络进行快速预测文字区域,有效地减少了候选框的搜索范围,然后针对文字特性对EdgeBox算法进行改进,使之适用于自然场景文字候选框的提取。此外,本文在两个自然场景文字检测的标准数据集上对该算法进行了评测,并与其他已有的候选框提取方法进行了比较。实验结果表明本文方法相较其他算法,具有更好的性能和鲁棒性。     

一种改进的自然场景特征提取方法

基于场景全局语义特征描述符gist的自然场景分类方法在特征提取过程中计算量较大、识别精度较低。为此,提出一种改进的特征提取方法,将3尺度的gist特征与梯度方向直方图特征相结合对场景进行描述,并利用支持向量机实现分类。实验结果表明,改进的方法加快了特征提取速度,提高了分类正确率。     

一种视频序列图像中运动目标的分割算法

提出了一种新的用于检测视频序列图像中运动目标的算法。该算法通过对差帧图像进行模板检测及形态学滤波,并结合Canny算子边缘检测获得运动目标的分割掩模,提取出运动目标。实验结果表明,该方法能够有效分割运动物体,具有较强的鲁棒性。     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

结合稀疏编码的生物视觉特征提取方法

在分析视皮层标准模型的基础上,从S2层的生物视觉机理出发,提出一种结合稀疏编码的生物视觉特征提取方法。对原始标准模型中C1层的输出进行稀疏编码,生成S2层的特征,并在此基础上产生C2特征。将标准模型产生的特征和该方法提取的特征应用于图像分类中进行对比实验,实验结果表明,与标准模型相比,该方法可以更有效地提取生物视觉特征。