Non-maximum suppression of gradient magnitudes makes them easier to threshold

Besides reducing thick responses to thin, the application of non-maximum suppression to digital gradient magnitudes also improves the form of the edge response histogram, making the choice of thresholds easier.     

图像边缘检测算法的比较与实现

边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点,而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度,因而许多方法利用导数来检测边缘.针对典型的基于导数的边缘检测算法Sobel、Log和Canny,在分析其算法思想和流程的基础上,利用MATLAB对这3种算法进行了仿真实验,分析了各自的性能和算法特点,比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围.     

一种基于线特征的快速角点检测算法*

为了提高角点检测的准确性和快速性,通过分析穿过角点的直线所具有的特性,提出了一种基于非终结线数目的快速角点检测算法。该算法以当前像素为核心作用一个圆形模板,计算穿过核心的非终结线的数目换算值,当该值位于给定的阈值范围内时,则当前像素为角点。针对伪响应,提出了一种基于非终结线均匀程度的非极大值抑制方法。通过实验验证了新算法的可行性,以及在准确性和快速性上所具有的优点。     

基于变形分析的三维Susan角点检测算法*

为了准确地在三维网格模型上定位特征角点,提出了一种基于变形分析的三维Susan角点检测算法。算法首先利用邻接区域信息定义顶点的变形函数,由变形函数值得到候选角点集合;对于候选角点,设定比较区域,在区域内用相似比较函数确定角点;最后,在一定邻接区域内使用非极大值抑制去除虚假角点。使用特定模拟数据和真实三维人脸模型进行角点检测,实验结果验证了该算法的优越性和有效性。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于边缘检测的快速纸张检测方法

结合普通纸笔交互方式对纸张检测的实时性和鲁棒性的要求,提出了一种基于边缘检测的快速纸张检测方法。在边缘检测阶段,提出了跨层特征融合的快速纸张边缘检测方法。在HED主干网上添加线性瓶颈逆残差块和融入高效通道注意力的B-ECA块,大幅度减少了参数量,增加了显著特征的权重;分阶段融合各阶段各层特征,保留了更多的边缘特征;对高阶段特征上采样,并与低阶段特征进行跨层特征融合,解决了边缘模糊的问题。在自建的MPDS数据集上进行训练和测试,相较于HED方法,提出的纸张边缘检测方法在ODS和OIS指标上分别提高了8.1%和6.6%,检测速度由22.08 fps提高到了39.02 fps。在纸张提取阶段,提出了基于纸张结构约束的纸张提取方法。依次对纸张边缘进行基于非极大值抑制的边缘细化、直线检测与筛选、结构约束的纸张顶点提取,最终提取出只包含纸张的图像。实验结果表明,在各种复杂桌面环境及遮挡情况下,提出的纸张提取方法均可以快速、准确地提取完整的纸张图像,可以为普通纸笔交互方法提供交互基础。     

一种改进的数学形态学边缘检测算法

针对传统数学形态学边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等问题,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法在保持传统形态学方法优点的基础上引入边缘方向信息,采用非极大值抑制方法对形态学梯度图像进行细化处理,利用新的基于方向的检测和连接方法从中提取边缘,既提高了检测出的边缘的分辨率,又实现了低强度边缘的保护,同时还获得了更强的抗噪声能力。与应用较为广泛的传统形态学方法及Canny边缘检测方法的比较研究也证明了该算法的有效性。     

基于自适应双阈值的SUSAN算法?

传统SUSAN算法在提取图像边缘时,会出现漏检现象,且所提取的边缘较粗。为此,运用计算最大类间方差的方法自适应地选取双阈值,取代传统算法中人工设定的单阈值,采用多方向局部非极大值抑制方法进行改进,提出一种新的SUSAN边缘检测算法,并将其应用于遥感图像的边缘提取。实验结果表明,该算法能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。     

角点检测的甜瓜瓜蒂高效分离法

准确检测并分离甜瓜瓜蒂,对于基于计算机图像处理的甜瓜品质分级系统具有重要意义。提出了一种基于角点检测的瓜蒂检测和分离方法,该方法利用瓜蒂区域和甜瓜其他部分角点分布差异较大特点,准确地找到并擦除瓜蒂,算法对瓜蒂形状、长短、粗细不敏感,有较好的适应性。与多种已知瓜蒂检测算法的对比实验表明,算法具有很高的识别率和较小的耗时。     

量子衍生图像边缘检测方法

利用量子比特表示图像像素的灰度,用双量子位叠加态来描述两像素之间的关联,通过线性厄米算符在该量子叠加态中的平均值来判断像素的边缘特征,由此建立了一种新的图像边缘检测方法,并从概率论的角度对该方法的合理性给予解释。理论和计算机仿真结果均表明该方法具有视觉补偿功能,能检测出图像中高亮度和低亮度区域的灰度微弱变化引起的边缘效应。     

图像边缘检测技术的改进

比较了Roberts算子、Sobel算子、Gauss－Laplace算子、Canny算子等几种传统的边缘检测技术,指出这些算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面存在一定的问题。在分析以上算子的缺陷后提出改进的方法。通过迭代算法寻找最佳阈值,增强了目标和背景的对比和目标边缘,准确提取目标区域,并结合形态学进行轮廓提取,有效减少噪声对灰度门限值的影响,通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度,抗噪能力和准确性。     

边缘检测技术在工件中心位置识别中的应用

图像的边缘检测技术是图像处理的重要内容,利用边缘检测结果对图像进行分析,找出图像中工件的中心位置往往是实际工作中的主要内容。在边缘检测中,利用改进的LOG算法结果,对有矩形、有圆的工件图像进行了中心识别,并给出了各种算法与实际中心坐标的误差对比,为机器人抓取工件及其他作业中的定位奠定了理论基础。     

改进的非极大值抑制算法的目标检测

目的 作为目标检测的后置处理算法,非极大值抑制（NMS）算法被用于移除多余的检测框。然而,NMS算法在每轮迭代中抑制所有与预选取检测框Intersection-over-Union（IoU）值大于给定阈值的检测框,容易造成目标的漏检和误检。此外,阈值的选取对整个算法的效果有着至关重要的影响。针对这个问题,本文提出了改进的NMS算法,分别为分段比例惩罚因子NMS算法和连续比例惩罚因子NMS算法。在连续比例惩罚因子NMS算法中,阈值对算法的运行效果仅有轻微的影响。方法 改进的NMS算法首先根据检测框与预选取检测框的IoU值大小计算出检测框对应的比例惩罚因子;然后将检测框置信度分数乘以比例惩罚因子,通过比例惩罚因子逐轮降低检测框的分数;最后经过多轮迭代后移除分数低于阈值的检测框。结果 基于分段比例惩罚因子NMS算法和连续比例惩罚因子NMS算法的Faster RCNN目标检测模型在PASCAL VOC 2007数据集下,Faster RCNN的检测平均精度均值（mAP）相较于传统的NMS算法分别提高了1.5%和1.6%。其中,以火车类为例,当准确率和召回率均为80%时,火车类检测的漏检率和误检率分别降低了1.8%和1.2%。与传统的NMS算法相比,本文所提出改进的NMS算法可以有效地保留目标检测框和移除目标的假正例检测框,从而降低NMS算法的漏检率和误检率。结论 在时间复杂度相同和运行效率一致的情况下,与传统的NMS算法相比,本文所提出的改进NMS算法mAP值得到了显著的提升,同时本文算法为其他目标检测模型提供了一个通用的解决方法。     

改进的抗噪形态学边缘检测算法

噪声是影响图像的边缘检测效果的主要因素之一。形态学的各种运算可以有效地去除噪声,利用形态学对含噪图像进行边缘检测的算法已成为人们当今关注的问题。为了提高图像边缘检测的准确性,降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种改进的抗噪形态学边缘检测算法,且利用两个不同的结构元素进行边缘检测。对于含有椒盐噪声的图像,改进的算法能很好地减弱噪声,得到的图像较平滑、轮廓清晰。边缘定位准确且很好地保留了边缘细节特征。实验结果表明,算法抗噪能力较强,客观评价与视觉效果均好。同时,该算法具有一定的实用性和可行性。     

图像边缘检测算法的对比分析

对一些常用的图像边缘检测算法进行简单的介绍,并通过实验对各种算法进行比较,分析了这些算子边缘检测的优缺点,以及导致它们差异的具体原因.这对于进一步学习和寻找更好的数字图像边缘检测方法具有实用意义.     

改进星型级联可形变部件模型的行人检测

目的 行人检测是计算机视觉和模式识别领域的研究热点与难点,由于经典的可形变部件模型(DPM)检测速度太慢,引入PCA降维的星型级联检测可形变部件模型(casDPM)相比较于DPM模型检测速度虽然有了很大提升,但在应用于行人检测时,出现检测精度较低、平均对数漏检率较高的情况,为了更加准确地对行人进行检测,提出了一种改进casDPM模型的行人检测方法。方法 首先利用对象度量方法获取目标候选区域,结合目标得分信息得到casDPM模型低分检测区域的置信度,在设定的阈值上保留检测窗口;然后针对casDPM模型原有非极大值抑制(Nms)算法只利用单一的面积信息,造成误检数较高的情况,提出了利用检测窗口的得分信息进行改进;最后将两种方法结合起来,提出了融合的cas-WNms-BING模型。结果 采用本文方法在INRIA数据集上进行检测,实验结果表明该方法对于行人形变、背景特征复杂及遮挡现象具有较强的鲁棒性,相比casDPM模型,本文提出的方法平均精度(AP)可以提高1.74%,平均对数漏检率可以降低4.45%。结论 提出一种改进星型级联可形变部件模型,取得一定的研究成果,在复杂的背景下,能够有效地进行行人检测,主观视觉感受和客观实验评价指标都表明该方法可以有效提升模型行人检测效果。但是,星型级联可形变部件模型训练及检测效率仍有待提高,需进一步对模型存在的一些局限性进行深入研究。     

基于数字图像处理技术的实时检测系统*

基于在线检测系统与图像处理算法的研究,提出了一种适用于在线检测的快速胶片弊病检测算法。采用了红外光对胶片成像,并通过CCD相机采集图像信号送入计算机,通过平滑滤波、边缘提取及累加判别等处理技术,实现了对胶片弊病的识别与检测。现场调试运行表明,在卷片机车速2070 m/min的条件下,该系统运行稳定,对于黑白胶片的各种典型弊病能够正确检测,并能忽略掉胶片上可以接受的微小瑕疵,满足了实际生产的需要。     

Prewitt图像边缘检测及边缘细化的FPGA实现

针对实时图像处理的要求,使用FPGA对图像数据流进行在线Prewitt边缘检测。针对传统算法需要人工给定阈值和产生的边缘较宽的不足,用基于FPGA的自适应阈值算法和非极大值抑制方法对边缘检测的结果进行细化处理,提高了边缘检测的精度。     

彩色套印偏差检测中的图像处理技术研究

提出了应用图像处理方法检测彩色套印偏差。在HSI色彩空间,通过H和I分量标定照明强度,保证获得高质量图像;应用二次标定技术确定系统比例;提出面积滤波法滤除印刷污点噪声和保持色调不变的图像增强处理。然后将彩色图像单值化利用Canny算子检测边缘、计算像素梯度方向,根据梯度方向划分边缘点集合,对不同方向边缘点集合进行迭代最小二乘法直线拟和,获得直线边缘准确位置,并以黑色为基准计算各颜色的偏移量。实验验证了该研究对套色偏差检测是实用且有效的。     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。