基于多尺度Gabor滤波器的彩色图像边缘检测

为了更好实现对彩色图像进行边缘提取,并保证算法具有更好的稳定性,文章使用多尺度Gabor滤波器的方法,来提取彩色图像边缘和轮廓.构建了3个尺度、16个方向的Gabor滤波器.首先将彩色图像灰度化,利用多尺度Gabor虚部滤波器提取图像灰度变化信息.通过非极大值抑制,并通过高低阈值获取边缘像素点及其候选边缘,最后利用局部边缘连接获取图像边缘轮廓.并将本算法与常用边缘检测算法进行实验性能比较,实验结果表明:提出的算法既能获得较高的定位准确度,又具有很好的噪声鲁棒性,该算法与常用的Roberts等一系列算法相比,检测效果更好,稳定性更强.     

基于各向异性高斯核的多尺度角点检测

Moravec角点检测是一种经典的角点检测算法,它认为角点是各个方向亮度变化足够大的点,但该算法不具有尺度变化特性。提出了基于各向异性高斯核的多尺度角点检测算法。利用小尺度高斯核定位准确,大尺度下抗噪声能力强的特点,对图像进行多尺度多方向分解;在每个尺度下,保留每个像素最小的幅度值,对其进行非极大值抑制。将小尺度下检测到的点作为候选角点;在大尺度下,观测候选角点的邻域内是否有极大值点出现,若存在,判定该点为角点,若不存在,将其剔除。与最著名Harris角点检测算法相比,新算法可以在不同尺度下获取角点,克服了单一尺度的Harris算法可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪声影响而检测出伪角点等缺点;在无噪或加噪条件下,新算法的检测性能有明显地提高。     

基于多方向Gabor滤波器的图像分割

针对传统图像分割算法往往受到噪声的影响容易产生过分割问题,提出一种基于多方向Gabor滤波器自适应提取图像粗边缘的区域分割算法。首先,利用多方向Gabor滤波器的虚部对输入图像进行卷积运算提取多方向的幅值,同时提取每个像素点的梯度幅值,再利用自适应阈值法提取图像粗边缘。然后,对粗边缘映射做分水岭变换,得到初始过分割结果。最后,在合并代价的前提下将初始过分割区域进行迭代合并,直到超过合并阈值,得到最终的图像分割结果。实验结果表明,与Canny、区域生长和LOG方法相比,所提出的方法有效地缓解了过分割的问题并且平均计算复杂度降低了约21.5%。     

一种在尺度空间下基于边缘的角点目标检测方法

图像中的目标角点位置是实现很多计算机视觉任务的关键数据。为了克服传统检测算法产生的数据冗余问题,提出了一种在尺度空间下基于边缘的角点目标检测方法。首先,构建一个分组多层的尺度空间,将原图投影到其中后得到多个平滑图像。与此同时,采用定义的边缘算子检出平滑图像中所有边缘而得到多个按序存放的像素点集,当点集数量稳定时停止更大尺度的变换。然后,在当前尺度下,计算点集中各元素反映其角点强度的特征值。根据这些特征值变化规律检出角点的支撑集区间,并在此区间中采用高斯拟合函数确定最终的目标角点。实验表明,该方法能够检出特征显著的目标角点及其角度,其中合成图像精度在像素级,应用案例中的平均误差与图幅比约为1.5/100。     

基于多尺度手动和学习结合的角点检测

为了提取图像特征多方向的灰度强度变化,使检测结果更具鲁棒性,提出了一种基于各向异性高斯方向导数滤波器与学习结合的多尺度角点检测算法。该算法首先通过下采样构建3层图像金字塔,其中每层利用各向异性高斯方向导数滤波器获取每个像素点在8个方向的灰度强度变化;其次与图像进行卷积得到幅度响应;然后再输入卷积神经网络进一步学习;最后通过1×1的卷积输出角点响应。将实验结果与现有的基于深度学习的算法进行比较,提出的算法在重复性、平均精度、定位误差上都取得了较好的结果。     

基于多尺度Gabor变换的人脸识别算法优化

针对人脸识别中的光照变化和姿态问题,提出首先获取已经过归一化处理的人脸图像(几何尺寸归一化和光照归一化),然后利用多尺度二维环形对称Gabor小波变换对归一化的人脸图像进行特征提取,再用局部二值模式对高维数据进行降维,最后使用直方图交的方法进行人脸相似度判决,从而实现较高识别率的实时人脸识别.实验表明,在FERET、Y...     

基于Canny算子的多尺度小波变换图像边缘检测方法

图像边缘检测是图像处理中的重要一环,本文基于Canny边缘检测算法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用新的基于多尺度小波变换边缘检测的设定方法,充分利用了不同的尺度变换可以得到不同边缘细节的特点,可以对低分辨率的边缘能够很好的提取,并能有效的抑制噪声,具有优于传统Canny算法的性能。经实验仿真,验证了该算法的有效性。     

基于优化Gabor滤波器的输电导线断股图像检测

输电导线在运行中可能发生损伤、断股现象,对其进行及时检测和诊断对于保证电网的安全运行具有重要意义。现代输电线路状态检修一般采用直升机或者巡线机器人搭载视频检测装置的方式。文中提出应用Gabor滤波器对输电导线视频图像数据进行处理,实现输电导线断股的图像检测,即通过计算完好导线图像与滤波器卷积能量的输出响应、应用小生境遗传算法寻找最优的Gabor滤波器参数和分割阈值,最后通过检测图像的滤波和能量的二值化处理得到检测结果。实验结果表明,该算法能够较好地提取输电导线断股处的故障信息,具有适用性广、识别能力强、检测速度快等优点。     

基于各向异性高斯核的角点检测

提出一种基于各向异性高斯方向导数滤波器提取图像粗轮廓检测角点的方法。首先利用多方向的各向异性高斯方向导数滤波器提取图像多方向的灰度变化信息,然后利用像素间梯度相关性提取图像粗轮廓。最后在提取的图像粗轮廓的基础上构造自相关矩阵并求解其特征值,利用特征值归一化的乘积做为角点的测度。实验证明本算法具有噪声鲁棒性及角点定位准确性。     

基于改进的Gabor滤波和区域生长的目标检测

针对目标检测中背景的相对运动、检测物体相似性、外界光线变化等因素的影响,提出了一种基于改进的Gabor滤波和区域生长的目标检测方法。首先将输入的视频图像的相邻两帧做差,然后将得到差值图像中的Lab模型L分量进行Gabor滤波处理,根据不同的场景选择合适的参数,以提取目标的显著区域。为了兼顾运行速度和目标的显著特性,所以选取图像以某一灰度值的像素点为种子点,将灰度值差值在某一范围内的点进行区域生长操作,得到更为准确的目标。接着,为了去除干扰,进行腐蚀膨胀等一系列操作。最后将8个方向的滤波合并在一起,用外接矩形将符合要求的目标区域标出,达到目标检测的目的。通过参数调整和实验验证,相比传统检测算法的低准确率,此方法的目标检测率提高至90.89%,并且在光照、背景等外界因素干扰的情况下能具有良好的鲁棒性。     

基于尺度与对比度不变的图像边缘检测算法

为了克服当前边缘检测器中难以准确估计边缘的对比度和宽度,且易受到噪声影响,导致其边缘提取精度降低的问题,设计了一种尺度与对比不变的边缘检测算法。首先,借助Gaussian分布函数来描述目标边缘,求解闭合形式的位置、宽度、对比度、偏移和方向等参数,并且将噪声滤除为低对比度特征。其次,定义了一种尺度归一化方法,确保所有像素点在尺度空间中都能获得稳定的极值。然后,通过梯度幅度信息,基于Laplacian计算方法,构建尺度与对比度不变的边缘检测器,消除对比度参数的影响,准确获取图像的边缘。测试数据显示,较已有的边缘检测方法而言,所提方法呈现更优的提取效果,得到的边缘更加清晰与完整。     

Defect detection in textured materials using Gabor filters

This paper investigates various approaches for automated inspection of textured materials using Gabor wavelet features. A new supervised defect detection approach to detect a class of defects in textile webs is proposed. Unsupervised web inspection using a multichannel filtering scheme is investigated. A new data fusion scheme to multiplex the information from the different channels is proposed. Various factors interacting the tradeoff for performance and computational load are discussed. This scheme establishes high computational savings over the previously proposed approaches and results in high quality of defect detection. Final acceptance of visual inspection systems depends on economical aspects as well. Therefore, a new low-cost solution for fast web inspection is also included in this paper. The experimental results conducted on real fabric defects for various approaches proposed in this paper confirm their usefulness     

基于Gabor小波和加权马氏距离的带钢表面缺陷检测

针对现有带钢表面缺陷检测方法检测率低,难以满足高质量带钢生产的需求。本文融合Gabor小波变换和加权马氏距离阈值化方法,提出了一种新的带钢缺陷检测算法。首先通过实验获取Gabor滤波器一组最优参数,对采集到的样本图像做Gabor模板卷积,得到边缘图像。然后对图像像素点进行加权处理,重新估计马氏距离的协方差矩阵,增大感兴趣区域像素点权重,得到任意灰度值样本与总体样本加权的马氏距离,增强了目标缺陷的边缘特征。最后利用连通区域标记法,搜索并标记带钢缺陷位置,完成了缺陷检测。实验对比表明本文提出的带钢缺陷检测新算法检测率为94.13%,漏检率为4.87%,验证了算法的有效性。     

一种基于Hough变换的直角角点检测算法

直角角点检测在广泛的图像处理与机器视觉应用领域中具有重要性.提出了一个新的直角角点检测方法.原始图像经边缘检测后得到二值化边缘,将直角角点检测问题分解为一系列的模板匹配问题.应用了Hough变换来高效地解决模板匹配的问题,并在Hough变换中结合了边缘方向信息以减少检测出的虚假直角角点数量.在一个实际的图像数据库上进行了提出的方法与其他数种角点检测算法的对比实验.实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法具有最高的直角角点检出率,而其整体性能(包括运行时间、检出率、虚假角点检测率)也具有优势.     

基于多模型级联的轻量级缺陷检测算法

基于深度学习技术的缺陷检测算法往往因为网络参数较多而需要大量的图像样本去训练模型,但是在工业生产过程中缺陷产品数量极少,采集大量缺陷数据图像费时又费力。针对这一难题,本文提出了一种基于多模型级联的轻量级缺陷检测算法,它采用监督学习的训练方式,通过少量缺陷样本就可以获得较好的检测效果。首先,使用CBAM注意力残差模块代替常规卷积层进行特征提取,以聚焦缺陷特征,强化网络对缺陷的表征能力;其次,设计了SE-FPN模块,促进各级特征之间有效融合,提高网络对缺陷的分割效果,尤其是对小缺陷的分割效果;最后,在训练阶段,采用监督学习方式对本文所提的多模型算法网络进行训练。实验结果表明,本文所提算法在KolektorSDD数据集上的检测准确率高达99.28%,每张图像的平均检测时间仅需10.5ms,不但充分满足了工业检测行业高精度、实时性的要求,同时,还能实现对缺陷区域精准定位。因此,本文的研究内容非常适合应用在工业产品表面质量在线检测领域。     

On the design of multi notch filters

A methodology for designing FIR multi notch filters (NFs) derived from second‐order prototype IIR NFs is suggested. Rejection bandwidth for the designed filter can be controlled by suitable choice of ‘r’, the pole radius of the IIR prototype NFs. The suggested multi NF can also be adapted to eliminate second‐, third‐ and fourth‐order harmonics of periodic noise besides the fundamental noise frequency component. A special case when two notch frequencies ω₁ and ω₂ are such that [(cosω₁)(cosω₂) = ? 1/2] has also been discussed. The IIR multi NF design for this special case results in reduction of the number of multipliers without affecting the response of the desired NF. For the aforereferred condition, the required coefficients of impulse response of FIR multi notch filter get reduced to almost half in number resulting in reduced computations. The number of zero coefficients further reduces with increase in ‘r’ value. In addition, the frequency response becomes better, with reduced ripples in the pass bands, when ‘r’ is increased and length ‘L’ of the FIR NF is chosen appropriately. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

多梯度融合的RGBD图像边缘检测

基于单一的属性变化进行边缘检测往往会损失部分边缘信息,影响了检测结果的完整性,对此提出一种基于多梯度融合的边缘检测算法。该算法针对RGB图像,首先转换到YCbCr颜色空间下,分别提取亮度分量Y颜色分量Cb、Cr针对提取的亮度分量Y颜色分量Cb、Cr,结合深度图像D,分别使用多方向的圆形边缘检测算子进行梯度计算,对所获得的4种梯度图像进行融合获得边缘检测结果。实验结果表明,算法获得的边缘检测结果更加清晰完整,有效的提高了边缘检测的效果。