基于游程分析轮廓提取算法的改进

指出Capson游程分析轮廓提取算法存在的两点不足:一是所提取轮廓在水平方向凹形部分存在偏差;二是未考虑合并情况会导致提取复杂图案轮廓时出现部分轮廓丢失现象.通过增加分叉点和交汇点以及建立两种未考虑合并情况对应的规则,分别对这两点不足进行改进.实验表明,改进后的算法能精确提取任意复杂图案的全部内外轮廓,在提取高游程平均压缩率图像轮廓时耗时较少.该算法能实现流水线式并行轮廓提取,减少线阵扫描相机应用中等待数据获取的时间,提高在线检测速度,且成功应用于高精度PCB线路板缺陷检测系统,实现高分辨PCB图像轮廓快速准确提取.     

一种改进的彩色图像区域分割和边缘提取算法

针对彩色图像,利用其彩色信息,在ＨＬＳ颜色模型的基础上,对颜色模型的分析方法加以改进,提出了一种针对图像的具体情况进行了自适应分割和边缘提取的算法。     

一种可参数化的快速直线提取算法

综合运用全局分析和参数控制两种思想，提出了在灰度图像上的边缘直线提取算法，解决了图像理解过程中高效地提取边缘直线这一困难的问题，算法首先把梯度方向接近的象素组成直线支持区域，从每个区域上计算直线方程和两个端点坐标，最后计算直线的精度，该算法有以下特点：1)梯度方向，而不是梯度强度，作为决定因素参与到预处理过程中；2)在提取直线的过程中，全局分析优于局部分析；3)给出了判断提取直线精度的标准；4)使用多种阈值参数控制计算过程、减少计算时间，实验结果表明，算法速度快、精度高，可以作为多种应用系统的预处理部分。     

乳腺轮廓提取分类模板构造算法研究

为把数字乳腺机输出的原始图像分类为背景区域和乳腺区域2部分,以提高医生阅片质量与效率或输出到计算机辅助诊断(CAD)系统以便做进一步处理,提出了一种数字乳腺影像边缘轮廓识别的分类模板构造算法。该算法首先在低分辨率下采用最优阈值及形态学方法对数字乳腺进行初始分割,并使用面积分类器识别出最大面积目标(乳腺区域),然后在高分辨率下采用Dijkstra最小代价搜索算法准确获取乳腺区域封闭轮廓,最后构造分类模板。通过实验表明,该算法是一种快速、准确、稳健的数字影像边缘轮廓识别算法。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷，即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理。并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法。通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法，结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取，有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰，并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

面向RP骨骼CT图像的轮廓提取与精简

骨骼轮廓数据的提取是进行骨骼三维重构及制造RP原型的基础，利用计算机图形学技术，根据骨骼CT图像的特点和快速成型制造的要求，探讨研究了骨骼CT图像的一般处理方法，即通过对断层图像的预处理、滤波处理、数据提取，生成断层图像轮廓，继而通过对轮廓优化和轮廓冗余数据去除，得到用于三维重建的二维轮廓数据，并在此基础上利用VC6．0实现了骨骼CT图像的轮廓提取与精简，证明了该算法的可行性。     

一种改进的高光谱端元提取算法及其FPGA实现

自动目标生成算法在迭代更新正交子空间投影矩阵时,面临复杂的求逆运算和不断增长的迭代规模等问题,给算法的高速硬件实现带来困难。在对经典自动目标生成算法深入研究的基础上,采用固定规模的矩阵乘加运算代替复杂的矩阵求逆来更新正交投影算子,提出一种全新的自动目标生成算法的高速硬件实现架构。此外,首次使用高层次综合工具在现场可编程门阵列平台上完成了算法验证。实验结果表明,该硬件实现架构的处理速度达到了严格的实时性,同时保持了与传统算法相同的高检测精度。     

一种新的图像轮廓编码算法

提出一种基于图像信息特性的轮廓编码算法，结合轮廓生成算法，有序链码算法给出了相应的编码和解码算法，阐述了其工作原理和参数的选取，仿真结果表明，该算法与传统算法比较在编码性能和主观效果方面均有较大改善。     

一种高效的插值算法

通过对一般图像与传统插值算法的分析讨论，提出了高低阶结合的插值算法。从而有条件地解决了运算量与插值质量之间的根本矛盾。     

面向RP骨骼CT图像的轮廓提取与精简

骨骼轮廓数据的提取是进行骨骼三维重构及制造RP原型的基础 .利用计算机图形学技术 ,根据骨骼CT图像的特点和快速成型制造的要求 ,探讨研究了骨骼CT图像的一般处理方法 ,即通过对断层图像的预处理、滤波处理、数据提取 ,生成断层图像轮廓 ,继而通过对轮廓优化和轮廓冗余数据去除 ,得到用于三维重建的二维轮廓数据 ,并在此基础上利用VC6 .0实现了骨骼CT图像的轮廓提取与精简 ,证明了该算法的可行性     

一种新的改进Canny边缘检测算法

对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价, 针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷, 提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法, 改善了传统Canny算子利用2×2邻域内求有限差分均值对噪声的敏感性, 提高了边缘定位的精度. 在此基础上, 在基于非极值抑制原理检测边缘点时, 将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度. 实验结果表明, 该算法在保证实时性的同时, 具有更好的检测精度和准确度.     

基于度量值的球形检测算法改进

为了减少多用户检测的误码率和降低算法复杂度,在传统球形检测算法的基础上提出一种基于度量值的球形检测算法.改进算法通过最小度量获得初始半径,在确保得到非空解的情况下,结合深度优先搜索策略,使得误码率接近于最大似然检测性能.仿真结果表明,改进算法比传统算法在访问节点个数上可降低一个数量级.     

轮廓匹配的复杂背景中目标检测算法

为解决基于形状的目标检测算法受图像复杂背景的影响,本文提出了一种新的基于轮廓匹配的复杂背景中目标检测方法,算法结合了显著性检测和模板匹配的方法.首先对输入图像在超像素级别进行预处理,应用显著性区域检测方法得到不含复杂背景的区域图像,然后在显著性区域内得到初始边缘图像,对初始边缘图像进行优化处理后利用形状描述子进行轮廓匹配,最后,通过深度优先的搜索策略识别目标的假设位置并进行假设验证来确定最终的目标位置,完成复杂背景图像中的目标检测任务.在ETHZ形状数据集的实验结果证明了本文算法的可行性,根据50%-IoU和20％-IoU标准与其它几种基于形状的目标检测方法进行对比,当误报率为0.3时,算法平均检测率是96%,误报率为0.4时,检测率已经达到99%,如果接受更高误报率时检测率可达到100%,均高于其余几种算法.算法的实验和对比分析结果表明本文方法可以提高检测精度,具有明显的性能优势,为复杂背景中的目标检测提供了新的解决方法.     

基于PCNN算法图像边缘检测及系统级实现

针对图像边缘检测系统硬件设计和处理算法的选择优化问题,提出了一种基于PCNN算法结合FPGA的图像边缘检测系统实现方法.研究了系统中图像采集模块、FPGA外围电路、外部存储器和千兆以太网等部分的硬件设计.从简化系统算法和提高系统运行效率的角度出发,采用简化PCNN算法作为系统的边缘检测算法.采用两幅不同图像进行测试,结果表明,该系统能够实现对静态小场景图像边缘的可靠检测,检测效果优于传统Sobel算法和Canny算法,熵值最高可达0. 886.     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

基于ISODATA算法的城市变化检测

为验证ISODATA分类算法在变化检测中的可行性,利用人为对宜昌市TM影像加入改变的影像和原始图像,对比像素差值法进行ISODATA分类检测。然后利用武汉市多时相遥感影像,进行像素差值法、ISODATA分类算法的变化检测,以对城市的变化进行分析。实验结果表明,2种检测方法结果差别不大,但ISODATA算法有其优越性,证明ISODATA算法在变化检测中有一定的可行性。     

基于Canny检测的股骨边缘轮廓连接算法

基于图像信息和像素特点,提出了一种边缘轮廓信息的连接算法,由边缘检测、单一化处理、端点信息分类及模拟退火相串联构成。选取合适的Canny方差和成熟的标记算法为生成理想边缘信息,结合节点处的特征信息、检测和计算符合条件的终点位置,最终精确连接出边缘轮廓。利用MATLAB软件对提出的方法进行模拟,详细分析了连接算法的理论模型以及端点类型对于连接效果的影响。试验证明,基于模拟退火和端点类型的算法在选定合适Canny参数和经过单一化处理的情况下具有良好的连接效果,且安全可靠。     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法

基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性.同时引入多尺度的概念,对形态结构元素尺度的大小进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘.实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性.     

掌纹轮廓特征点提取新方法

基于Harris角点检测方法的基本原理,提出了一种轮廓特征点提取的新方法。为了满足提取掌纹轮廓特征点的要求,根据掌纹中所要提取的轮廓特征点所在区域的生理特征(凸凹形区域),对Harris角点检测方法进行了改进,对算法进行了推导和讨论,并进行了实验研究。实验结果表明,用该方法提取的掌纹轮廓特征点能够方便地对掌纹进行定位,为实现掌纹自动识别算法打下了基础。     

利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测

针对卫星遥感海洋可见光图像,提出一种基于结构纹理分解的舰船目标检测算法．首先对图像进行结构纹理分解,将舰船目标分解到纹理分量中,而其他目标分解到结构分量中;为了进一步消除纹理分量中其他目标的细节对舰船检测的干扰,利用结构分量中陆地、云块以及海洋背景等的先验信息去除其在纹理分量中的干扰纹理; 然后在纹理分量中利用Gabor滤波增强舰船目标并进行检测．实验结果和数据分析表明,该算法能够有效地提高检测率,同时降低了虚警率．