一种新的模糊图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像预处理中最重要和最困难的任务之一，本提出了一种新的模糊图像边缘检测算法，算法中图像所对应的模糊特征平面通过一个基于阈值的隶属函数来提取，在模糊特征平面上应用模糊增强算子对低灰度区域的大部分象素进行衰减运算，对高灰度区域的大部分象素进行增强运算来提高两个区域之间的对比度，图像的边缘采用min或max算子来提取，仿真结果表明，该算法是一种有效的边缘检测方法。     

水下图像边缘特征提取的BEMD自适应算法

针对应用二维经验模式分解算法进行水下图像边缘检测时需要人工设定检测阈值的问题,提出一种BEMD与ROC曲线分析相结合的自适应图像边缘检测新方法.首先通过BEMD算法将水下图像分解成多层内禀模式函数(IMF)分量图像,然后利用不同参数组合的Canny检测算子对IMF分量图像进行细化处理,生成各层IMF分量的二值化图像集,最后利用ROC曲线分析技术求得IMF分量图像的最佳检测阈值,从而确定了理想的BEMD边缘特征提取图.实验结果表明:该算法能够避免人工设置检测阈值带来的操作误差,可实现图像边缘特征提取检测阈值的自适应设定.水下图像处理实例验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于边缘检测和自动种子区域生长的图像分割算法

针对传统区域生长算法对噪声敏感和初始种子过度依赖的问题,提出一种基于边缘提取和自动区域生长相结合的分割算法,即先利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集,再利用灰度直方图从点集中选取自动种子点,结合平均相似度,采用区域生长法进行图像分割。该算法能够实现阈值和种子的自动选取,在传统算法中很难实现。实验结果表明该算法有效。     

基于正则化方法的SAR图像分割及目标边缘检测算法

为了准确地分割图像并获取清晰、连续的边缘特征,在系统分析正则化技术的基础上,提出了一种基于正则化技术的SAR图像分割及目标边缘检测算法。该算法首先利用一种改进的正则化方法对SAR图像进行预处理,然后分析图像的统计特性,利用阈值化技术获取SAR图像的目标区域和阴影区域,最后通过加窗处理技术对分割后的目标区域进行边缘特征提取。并用MSTAR数据进行大量的仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在获取良好的分割结果的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。     

基于CCD的公路路面病害检测技术研究

提出了一种适合于公路路面裂缝类病害检测的数字图像处理算法。通过对路面裂缝类病害图像特征的分析与研究，在经典的图像处理算法的基础上，改进了传统的滤波算子、边缘检测算子以及图像分割算法。文中对实际路面的横向、纵向和不规则裂缝进行处理和识别，得到的裂缝边缘图像清晰，裂缝边缘连续性好。     

野外大空间火焰目标红外图像的分割算法研究

提出了一种基于图像坐标的火焰图像的自适应动态阈值方法。对发生火灾时产生的火焰图像信息进行了深入的研究和分析,根据所拍摄图片R—G-B颜色空间信息,得到火焰信息更明确的灰度图,再对图像按照坐标分块,对图像分块后的每个子块进行分析,阈值根据图像像素的实际性质而设定,最后应用以对火焰图像进行分割。采用工业监控摄像机和红外滤光片实现双波段图像的采集。实验中分别应用经验值单阈值分割法、迭代法、OSTU法、区域双阈值法和本文所提出的方法进行图像火焰的分割。结果表明：提出的算法在不同光照条件、背景复杂情况下,基本可以摒除干扰物,突出火焰目标,且处理速度较快。     

基于边缘检测的颈动脉CT图像分割技术研究

在传统图像分割算法的基础上,提出_『基于改进边缘检测的颈动脉CT图像分割方法．首先利用Canny边缘检测算子对CT图像进行边缘检测,然后利用数学形态学方法进行后续处理,并提取各种目标的轮廓．实验结果表明,该方法能有效实现目标与背景的分离,为正确诊断提供了指导信息,大大降低了工作量．     

基于MR图像的软骨特征自动分割方法

图像分割是关节软骨精确检测和评估的首要前提.针对股骨头软骨MR图像提出基于边缘的自动分割技术.利用Hough变换和髋关节的解剖学结构约束提取股骨头中心和图像的目标位置,确定出粗略分割图像的范围,并结合自适应阈值的Canny边缘检测算子确定被分割图像的边界,按照股骨头软骨边界的像素特点对检测结果进行逐一排查,以去除噪声获得精确的软骨内外边缘.提取内侧与外侧边缘之间的图像信息作为最后的分割结果.实验表明,分割方法可以实现对MR图像中髋关节股骨头软骨快速准确的自动分割.     

基于改进SUSAN算子的图像边缘检测算法

首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理;然后对算法中灰度差阈值的选择方式进行了改进,采用一种自适应选取阈值的方法取代算法中人为的设定阈值,使其在各种不同对比度的图像中都能正确提取出图像边缘;最后运用该算法进行了图像边缘检测测试,并与其他检测算子进行比较.实验结果表明,该算法具有方法简单、抗噪能力强、计算量小等优点.     

非均匀光照条件下PCB图像的一种阈值分割方法

针对不均匀光照条件下的PCB图像及其特点,提出了用于消除伪边缘的判别因子,并结合边缘检测与局部阈值分割方法,对图像进行二值化处理.结果显示,与其他已有的几种分割方法相比,该方法有助于得到良好的分割结果,操作算法简单.     

基于PCNN分割的火焰图像检测技术

基于PCNN分割的火灾探测方法,提出了基于计算机视觉和数字图像处理技术的火焰特征计算方法,根据色度学原理对火焰图像进行阈值分割、去除噪声、寻找火焰边界、计算周长和面积、找出火焰特征坐标等处理.从理论分析及实验结果中得出了该方法具有精度高、适应性强、易于计算等特点,可以抵抗常见的干扰对系统的影响,可以提高火灾探测的准确率减少漏判和误判.     

基于小波模极大值的火灾图像边缘检测方法

目的 提出一种基于小波模极大值和自适应阈值的火灾图像边缘检测方法 .方法 计算火灾图像小波变换后的梯度模极大值,采用自适应阈值法去除伪边缘,从而实现火灾图像的边缘检测.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从带有噪声的火灾图像中有效地进行边缘检测,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.结论 能够提高边缘检测的准确性,并且能够满足火灾图像边缘检测的实时性要求.     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法。对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据。实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解。     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

一种纺织印染图案的多尺度彩色分割算法

为了提高纺织印染图案的分色精度,提出一种多尺度彩色图像分割技术.该方法利用纺织印染图案中主要套色数少的特点,通过人眼观察手动提取图案中最具代表性的套色；根据上一尺度方块的颜色信息和同一尺度下邻近方块的颜色信息对图像进行多尺度分割,形成一棵非均匀的四叉树形结构,树中每个节点按照颜色空间的距离映射到最近的套色中,并随着尺度的递增对上一级的分割结果进行递归修正.最后对分割图像中一些小的连通区域进行后处理,消除合并这些区域,提高整体的分割精度.由计算机模拟实验的分割结果表明,与一般基于聚类技术的彩色分割算法和基于边缘提取的分割算法相比,该方法对于纺织印染图案有较好的颜色分割效果,并和人的主观视觉效果有更好的一致性.     

基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性，针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理，利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值．研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法．利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线，用数学分析的方法求出曲线的局部极值．对于出现多个极值情况时进行分析筛选，把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值．以此分割图像，其分割效果比较理想．     

颗粒跳跃的计算机图像预处理方法

在非均匀沙床面上进行颗粒跳跃跟踪电视摄像试验得到一系列序列图像,可据以确定不同水流条件下颗粒跳跃的轨迹及速度,后者在输沙力学中具有重要意义．为获得有关颗粒跳跃的高精度数据,作者对摄像试验图像作了计算机图像处理和识别．首先将真彩色图像转化为灰度级图像,并对有用部分进行预截取．然后对这些图像采用半邻域法滤波和十字形中值滤波等平滑滤波方法进行处理,取得了较好的结果．这些图像的预处理工作为今后对图像作诸如阈值分割、轮廓线抽取和直线检测等的进一步处理奠定了基础．