共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
2.
介绍了图像边缘细节增强技术,详细说明了边缘细节增强方法中的梯度算子、拉普拉斯算子和反锐化掩模的原理算法,并给出了Windows平台下以VisualC++6.0为开发工具实现及各种算法的处理结果。 相似文献
3.
为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能 相似文献
4.
掌纹图像预处理主要包括图像分割和图像增强。在分析现有掌纹图像预处理方法中存在的不足之后,提出了一种新的掌纹图像预处理方法。该方法以手掌外侧轮廓作为定位参考线,首先实现手掌定位;然后以手掌的最大内切圆圆心为掌纹图像坐标系的原点构建坐标系,并截取出该圆的内接正方形区域内的掌纹图像,以完成图像分割。另外,该方法将模糊理论引入到反锐化掩模系统框架中,并用方向可调滤波器替代传统反锐化掩模算法中的Lap lac ian滤波器来获取掌纹图像中的高频成分,以实现在线掌纹图像的增强。实验结果表明,该方法不仅在手指完全并拢的情况下,仍然能提取出掌纹中心子图,而且能有效增强掌纹图像中主线和皱纹线的对比度。 相似文献
5.
针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。 相似文献
6.
7.
基于HVS特性的图像边缘锐化方法 总被引:7,自引:1,他引:6
边缘锐化是提取图像中特定信息的基本手段。从分析边缘锐化常规算法以及图像的统计特征,讨论人类视觉系统(HVS)的特性的基础出发,提出了一种基于HVS特性的边缘锐化方法,进一步深入分析讨论了该算法的原理与推广使用。应用C++编码实现算法,在分析实验图像结果的基础上,论证了该方法针对背景颜色较为单一的图像进行边缘锐化时的简单实用性。 相似文献
8.
9.
实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。 相似文献
10.
11.
12.
针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进:(1)采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。(2)采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。(3)基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。 相似文献
13.
为了较好地提取印刷电路板缺陷图像边缘信息,提出了基于二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法相结合的印刷电路板缺陷图像边缘信息提取方法。首先分析了最小二乘法拟合的基本原理;然后在此基础上提出了采用二阶曲线拟合法来设定阈值进行拟合得到大致的图像边缘,并分析了其基本原理;最后在模式聚类基础上利用阈值比较法选择适当阈值截取拟合曲线得到图像边缘点、去除噪声边缘点,连接各个图像边缘点可得到缺陷图像的边缘信息。用由显微镜及CCD获取的4幅印刷电路板缺陷图像进行了实验;从实验主观效果看,用该方法提取出图像边缘信息的效果较好,图像边缘比较连续,噪声点极少;从实验客观效果评价看,用该方法所得到的图像边缘信息熵较大。实验结果表明,该方法结合了二阶曲线拟合、模式聚类与阈值比较法优点,可较好地提取出印刷电路板缺陷图像的边缘信息。 相似文献
14.
15.
该文在分析边缘存在的可能性基础上,给出了一种小波尺度选取的划分策略,该方法既保留了图像的详细边缘信息,又保留了图像的轮廓。实验结果表明,该方法优于单尺度小波边缘提取方法。 相似文献
16.
边缘是图象的基本特征,边缘信息是进行图象分析和识别的重要属性,但由于常用的边缘提取方法在提取边缘的同时,容易丢失图象的细节边缘信息,为此提出了一种基于灰度形态学和图象分解技术相结合的图象细节边缘提取方法,该方法首先运用灰度形态学方法检测出包含图象细节的边缘图象并去除部分背景和噪声,然后进行区域分解,再通过对不同的区域选取不同的阈值来保证边缘提取的完整性.仿真结果表明,与传统方法相比,该方法能有效地提取一般图象的细节边缘,甚至能提取被噪声污染图象的边缘. 相似文献
17.
18.
19.
边缘检测是在图像中准确地提取视觉上显著的边缘像素,以得到图像的边缘信息,然而传统基于全卷积网络的边缘检测方法通常存在预测边缘粗糙、模糊等问题。提出一种语义信息指导的精细化边缘检测方法。通过图像分割子网络将学习到的图像语义信息传递给边缘检测子网络,同时利用图像语义信息指导边缘检测子网络,其引入具有注意力机制与残差结构的特征融合模块,以生成精细的图像边缘,增强不同尺度的特征融合。在此基础上,结合图像分割任务和图像边缘检测任务中的代价函数定义新的模型代价函数并进行训练,进一步提高网络边缘检测质量。在BSDS500数据集上的实验结果验证了该方法的有效性,结果表明,该方法的固定轮廓阈值与图像最佳阈值分别达到0.818和0.841,相比HED、RCF等主流边缘检测方法,能够预测更精细的边缘图像,且鲁棒性更优。 相似文献