基于局部直方图相关的造影图象边缘检测方法

造影图象的边缘检测是造影图象的组织或器官分割、测量和分析的基础 .由于造影图象的信噪比低、低电平纹理多 ,而且大量边缘是渐变的小幅度微弱边缘 ,因而其检测一直是造影图象研究与临床应用的重点之一 .针对这一问题 ,提出了一种检测数字造影图象边缘的新方法 .由于图象边缘区域与非边缘区域的局部直方图明显不同 ,因而可以利用这种差别来检测图象的边缘 ,同时还基于局部直方图构造了一种匹配滤波器算法——最大统计相关算法 ,该方法不敏感于图象的噪声和低电平纹理 ,而且能够有效地从噪声和纹理中分离提取造影图象的微弱边缘 .     

基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测

在传统的Adaboost分类器算法中，采用色彩直方图或空间直方图作为提取特征，但这并不能充分描述图像目标的：特征，导致了目标检测和跟踪出现偏差。提出了一种基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测算法，使用空间分布和纹理信息作为提取特征。实验结果表明，该方法与传统Adaboost方法相比，准确率明显提高．而速度相当。     

基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法

针对传统的边缘方向直方图在图像检索应用中的不足,提出了一种基于聚合边缘方向直方图的图像检索算法。采用小波模极大值边缘检测算法提取图像边缘;根据图像边缘点的方向信息及其之间的空间分布特征得到聚合边缘方向直方图;通过循环移位计算直方图间的最小距离作为相似度,实现了图像检索。该方法具有较好的平移、旋转、尺度不变性。实验结果证明了该算法的有效性和可行性,并取得了较好的检索效果。     

基于边缘方向直方图的H．264帧内预测快速算法

H．264／AVC是最新的视频编码标准,和以往的标准相比,它具有更高的压缩性能。H．264／AVC采用了非标准方法率失真优化（RDO,Rate Distortion Optimization）技术,提高编码性能的同时也使得计算复杂度大大增加,难以适应实时性要求较高的场合。为了降低帧内预测模式选择的复杂度,在Pan算法的基础上提出了快速模式选择新算法。对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进;同时,结合色度预测模式与亮度预测模式的相关性,以及Intra16×16与Intra4×4的相关性,从而降低了模式选择的计算复杂度。实验结果表明,该方法在PSNR和码率基本不变的情况下,编码时间大大缩短。     

基于NSCT边缘直方图的草图检索

基于草图的图像检索,存在着大量的应用空间。针对查询草图和数据库图像的差异,提出了一种利用非降采样Cotourlet（NSCT）变换和边缘直方图的草图检索算法。利用NSCT变换分解图像,对所有子带进行边缘检测,提取子带的边缘直方图用来作为描述图像和草图的特征。将该方法与边缘直方图比较实验表明,其检索效果更准确。     

基于改进的边缘直方图的图像检索方法

利用边缘直方图检索图像,因为人眼并不敏感的细微边缘也参与匹配,所以会影响检索效果。文中提出了一种改进的基于边缘直方图的检索方法,通过阈值把图像分割成目标和背景,利用梯度算子提取目标和背景之间的主要的边缘信息,避免了目标内部或背景内部的细微边缘的影响,更符合人眼的视觉特性。实验结果表明,其检索效果优于基于边缘直方图的方法。     

基于边缘直方图的彩色图像检索算法研究

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值.本文以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于边缘直方图的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图(颜色直方图、距离直方图和角度直方图);最后综合利用上述3种边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于改进的边缘直方图的图像检索方法

利用边缘直方图检索图像,因为人眼并不敏感的细微边缘也参与匹配,所以会影响检索效果。文中提出了一种改进的基于边缘直方图的检索方法,通过阈值把图像分割成目标和背景,利用梯度算子提取目标和背景之间的主要的边缘信息,避免了目标内部或背景内部的细微边缘的影响,更符合人眼的视觉特性。实验结果表明,其检索效果优于基于边缘直方图的方法。     

基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测

在传统的Adaboost分类器算法中,采用色彩直方图或空间直方图作为提取特征,但这并不能充分描述图像目标的特征,导致了目标检测和跟踪出现偏差。提出了一种基于边缘方向直方图的Adaboost人脸检测算法,使用空间分布和纹理信息作为提取特征。实验结果表明,该方法与传统Adaboost方法相比,准确率明显提高,而速度相当。     

基于方向直方图的手语识别方法研究

传统的手语识别方法基本都是利用离散的各帧静态图像进行识别,存在一定局限性,根据普通摄像头获得的视频图像,并采用方向直方图来获得单帧的静态特征矢量和各帧图像间的动态特征矢量.实现手语的识别.首先针对头两帧图像,通过手部边缘轮廓提取算法找到手的区域,然后从中提取出能表现手部形状的静态特征矢量.同时,对连续帧的图像做动作评估,获得手部移动的动态特征欠量.最后,将手部形状的静态特征与动态特征结合,采用使用欧氏距离作为矢量问匹配程度的度量算法以实现手语识别.实验对5个人的5种手语分别进行测试,均能正确识别,结果验证了该方法的有效性.     

基于时延与能量感知的边缘服务器放置方法

针对移动边缘计算中无线城域网环境下的边缘服务器放置（WESP）问题,建立时延和能耗模型并将WESP问题转化为带约束条件的单目标优化问题,进而提出一种基于混沌麻雀搜索算法的边缘服务器放置方法。使用精英反向学习策略初始化种群,增加初始种群的多样性,加快算法搜索速度。通过设计新的个体编码方式准确描述WESP问题,优化算法更新过程。采用逻辑混沌映射策略改进麻雀个体,保证迭代后期的种群多样性,加快算法收敛速度。仿真结果表明,与主流放置方法相比,该方法在时延和能耗优化方面表现突出,并且系统开销下降了18.1%。     

基于八方向Sobel算子的边缘检测算法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,提出一种基于八方向Sobel算子的边缘检测算法。采用0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5° 8个方向的模板进行检测,能较好地检测出不同方向的边缘。在检测过程中,考虑到邻域内像素到中心像素距离不同,对中心像素的贡献不同,算法 根据该像素到中心像素欧氏距离对邻域内像素进行加权,使得距中心像素越近,其权值越大。实验表明,算法检测出的图像边缘较为完整,轮廓线清晰且连续性较好。     

基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测

着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel算子进行边缘检测。整个流程采用MatLab进行仿真测试。测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。     

基于改进蚁群算法的图像边缘提取的研究

基于蚁群算法,提出了一种新的图像边缘提取方法。利用图像的灰度梯度作为启发信息,引入运动方向的改变量,通过蚁群在路径上信息素的分布及更新,从而使其迭代搜索逐渐向边缘曲线收敛,根据信息素的情况提取边缘曲线。实验结果证明,该方法利用蚁群算法的正反馈性的优点,有效地提高了边缘提取准确性,获得了比较理想的边缘提取效果。     

基于快速加权梯度算子的边缘检测

在对图像进行直方图均衡化及去噪后,利用加权梯度算子进行边缘检测,并对其算法进行了改进,使其能递推运算,将计算复杂度大大降低。实验表明,该算法将每一幅图像运算时间降到2秒以内,提高了计算效率。     

一种双线性快速模糊增强图像边界检测最新算法

在广义模糊集理论的基础上,给出了全新的用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子,从而提出了一种双线性快速模糊增强图像边界检测最新算法。利用线性左半梯形模糊分布将灰度图像的普通空间集合变换为广义模糊空间集合,再利用LGFO对广义模糊集合进行区域对比度增强,把增强后的广义模糊集合变换为普通集合,最后对处理后的普通集合进行边界提取。实例表明该算法提取图像边界速度快、效果好。     

基于孤立像素点去除的车牌ROI区域快速定位方法研究

车牌识别（LPR）作为当前较为广泛研究的热门课题之一,已经日趋成熟和完善,但传统车牌提取算法中仍然存在对单个像素点过分依赖、识别率不高等问题。提出一种基于孤立像素点去除的车牌感兴趣区域提取方法,在Sobel算子边缘检测算法的基础上,采用基于行列比例和周围相似度两种方法,对单像素点进行处理,有效去除影响感兴趣区域中的孤立点,突出车牌特征并提高识别精度。实验结果表明,该方法较传统方法识别速率平均提高约5%,识别精度平均提高约15%。     

超密集边缘计算网络中面向能耗优化的任务卸载方法

传统网络架构部署下的边缘服务器难以满足大规模用户设备的接入和通信质量要求。为增加网络容量,提高频谱利用率,通过密集化基站的部署,构建一种面向超密集边缘计算网络的任务卸载优化模型。面对信道状态的变化、移动设备的动态需求以及服务器和频谱资源的有限性对任务卸载带来的挑战,结合任务类型和服务器的计算能力,并考虑信道状态变化、移动设备的动态需求以及干扰约束对卸载策略的影响,提出一种基于自适应模拟退火遗传（AGASA）算法的任务卸载方法,在满足任务截止期限的同时,对任务卸载能耗进行优化。同时,为得到最优上传功率,采用黄金分割算法解决功率控制问题,从而降低传输能耗。实验结果表明,AGASA算法在信道状态变化时可保证通信质量和计算效率,相比混合遗传粒子群算法,能够在满足截止期约束的同时使卸载能耗降低15.56%。     

基于边缘和纹理特征相结合的快速人脸精确定位方法

静态复杂背景灰度图像的人脸快速精确定位问题,是近年来迫切需要解决和完善的问题。该文将快速简单的大面积搜索算法和复杂精细的分析算法相结合,提出了一种椭圆弦箭算法,该算法利用图像的边缘快速确定搜索空间,并在搜索空间内使用虹膜网格采样矩阵进行纹理分析,采用在频域中按指数增长的分布方式设计Gabor滤波器,进一步提高了Gabor滤波器纹理分析效率,从而精确定位人眼和嘴。该文算法复杂度适中,运算量较小,定位精度较高,鲁棒性好,有很大的实用价值。     

基于边缘增强扩散的AFM图像边缘检测

在原子力显微镜（AFM）图像边缘检测中,针对其噪声干扰以及目标与背景之间差异微小等问题,提出了一种新的解决方法。其基本思路是采用基于图像梯度统计知识选取合理的梯度阈值来构造边缘增强扩散算子,利用该算子对AFM图像进行边缘保留去噪处理后,用Canny算子检测并标记其边缘。实验采用固液界面AFM图像来对上述检测方法进行评价,从实验结果来看,这种方法在边缘检测精度上优于传统的Roberts边缘检测等方法。