基于图像纹理的印刷缺陷检测

针对传统点对点印刷缺陷检测存在经常误报的情况,提出了一种基于图像纹理的印刷缺陷检测模型,该模型经实验证明,具有稳定性高,误报率少的优点。     

一种基于小波变换的雷达视频图像处理方法

要使得雷达顺利探测到目标关键要有一套完备的数据处理系统,信号的检测目标等功能就是属于雷达数据处理系统中的重要部分,它既可以增强探测能力又可以提高性能。随着这十几年过去,小波分析理论发展取得了不少成果,小波变换的多分析分辨性质于数据压缩、非线性分析、图像处理等方面得到了较为广泛的应用。本文的写作主要针对小波变换的性质应用来探究雷达信号中的图像的去噪、边缘检测、增强等方法。其主要的研究与结果不但直接可以应用在图像处理上,还可以对以后的数据处理系统相关研究具有积极性的意义。     

基于边界特征配准的墙地砖缺陷检测研究

该文结合radon变换和几何推理,研究了基于墙地砖边界的用于规则图案表面缺陷检测的图像配准方法。实验证明该算法简单快捷,能检测出墙地砖的一般常见缺陷。     

基于双树复小波的图像边缘检测

边缘检测在图像处理中具有非常重要的作用,它可以作为图像分割、模式识别及场景分析和图像检索的基础.经典的边缘检测算法相对比较简单,但方向适应性受到一定限制,尤其针对多方向的边缘,其检测结果明显不满足要求.在充分研究小波性能特点以及边缘检测的基础上,提出了方向选择性更强的双树复小波边缘检测算法.＃实验证明:该算法边缘定位效果好,边界相对清晰而且比较连续,同时能充分检测出图像细节部分的边缘.     

基于遗传算法的图像配准研究及改进

应用立体匹配技术,通过像点获取景物的距离信息,使得三维立体再现成为可能.图像的立体匹配是立体视觉中的一个关键问题,也是典型的“病态”问题.为了提高匹配的抗干扰能力以及全局最优性,提出了将改进的遗传算法用于立体匹配.选择图像边缘作为匹配基元,根据遗传算法容易获得全局最优解的特点,将图像的特征点进行染色体编码并重新设计比较了评价函数及相应的遗传操作,使之适合于立体匹配,并将图像的Rank变换加入其中,以提高算法的抗噪性.实验表明,该方法具有可行性.     

基于B样条小波的图像边缘检测

研究图像边缘优化检测问题.针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度,经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低,导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象.为去除虚假边缘,在Canny最优边缘检测准则下,提出引入了渐进最优的B样条小波函数,采用小波变换应用于图像边缘检测中的基于模极大值的方法,并结合Kmeans聚类的自适应双阈值方法进行图像边缘检测仿真.仿真结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下图像边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性,得到较高的边缘检测图像质量,可为设计提供依据.     

基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法

针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。     

一种基于边缘特征的图像配准方法

采用一种基于边缘特征的图像配准方法,首先通过小波变换来提取图像的边缘,然后将人工选择的边缘点代入仿射变换模型,得到配准参数（每选择一组不同的边缘点,就会得到不同的配准参数）。在不同的配准参数条件下,计算两幅图像的交互方差。取交互方差最小时所对应的配准参数为最终的配准参数。最后再利用仿射变换模型对待配准图像进行平移、旋转、缩放得到最终的配准图像。     

基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法

针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。     

绝缘子图像的边缘检测

高压输电线路巡检机器人,对绝缘子的检测是基于图像分析、处理及识别,从而实现故障的检测和监督.图像的边缘是一种重要的视觉信息,边缘检测是图像处理中的重要环节.文中利用几种不同的边缘检测方法对绝缘子图像的边缘进行检测,利用仿真结果对比、分析,认为小波边缘检测方法对绝缘子的边缘提取效果最佳,为后续绝缘子的破损检测提供依据.     

图像边缘提取技术的分析及优化

本文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍和归纳,对比、分析了各自的优缺点,并自己提出了基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法,该方案结合使用了微分法和小波变换两种方法,发挥了它们各自的优点,获得了比较明显的图像边缘。并对几种图像边缘提取算法进行计算机仿真研究,实验结果表明基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法所得到的边缘提供了较高的边缘定位精度,是一种有效的图像边缘提取算法。     

Delphi实现图像边缘检测

总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。     

基于改进图像方向信息测度的表格图像增强算法

提出了基于图像方向信息测度的图像增强算法。算法利用图像方向信息测度,在像素级对图像像素进行分类,然后针对表格图像特性,利用改进的图像方向信息测度,对边缘点进行区域连接,使得边缘点能完全地覆盖图像中的字线和表格边缘;利用得到的边缘信息和平滑信息,对图像进行空域滤波处理,初步增强图像;利用模糊增强算法,对图像进行对比度增强,达到较好的增强效果。实验表明,该算法能有效增强对比度极低的表格图像,使得结果图像有很好的视觉效果。     

基于边缘信息的工业CT图像分割法

由于CT技术各方面的原因,工业CT扫描测量图像质量不是很理想。要获得精确的测量数据,必须进行准确的图像分割。该文采用多尺度二维小波变换模极大值作为分裂合并图像分割的一致性度量,采用四叉树结构作为图像块的初始划分,设置合适的门限值抑制噪声的干扰并提取出图像边缘信息。实验证明,对于皮鞋内嵌的CT测量图像该算法比常规的算法更理想,能够准确分割出皮鞋的内外腔边缘。     

基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法

边缘特征是图象最为有用的高频信息，因此，在图象去噪的同时，尽量保留图象的边缘特征，应是图象去噪首要顾及的问题。基于这一思想，提出了基于边缘检测的图象小波阈值去噪方法。该方法在去噪之前，先通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图象的边缘特征，这些小波系数将不受阈值去噪的影响，因此，可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值，而不必担心损害图象的边缘特征。理论分析和实验结果都表明，与普通的小波阈值去噪方法相比，该方法不但可以保持图象的边缘信息，而且能提高去噪后图象的峰值信噪比1-2dB。要做到既去除图象噪声，又不模糊图象边缘特征是很困难的。该方法把去噪和边缘检测结合起来，在一定程度上解决了这种两难的问题。     

基于图像纹理自适应的边缘检测算法

通过对图像进行Fourier分析,获取能够表达图像纹理的能量谱,进而定义能量谱的环特征和楔特征.环特征可以描述纹理的粗细,楔特征可以描述纹理的方向,以这两个特征值作为边缘检测模板选择的依据,使边缘检测具有纹理自适应能力.实验表明,该算法边缘检测精确,抗干扰能力强.     

融合小波变换与数学形态学的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。     

小波域基于层内和层间系数约束的边缘软判决与图像去噪

在提出依概率对边缘系数软判决的基础上,运用图像小波分解后在尺度和空间方向的相关性,引入调谐函数,对边缘发生概率增加邻域约束,以进一步提高边缘发生概率的估计精度。应用于图像去噪的仿真结果表明,引入层问和层内约束后,在较好滤除噪声的同时,图像边缘也得到了明显加强。该方法也可用于边缘检测和图像分割。     

一种基于边缘检测的图像去噪优化方法

为了消除或衰减存在于图像上的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出基于边缘检测的图像去噪算法.先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图像的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像.实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,上述算法不但能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比.