基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法

针对红外图像边缘检测这一难题,提出了一种基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法。首先通过计算图中每个像素点与其邻域8像素点灰度值的差值,然后寻找这些差值的最大值得到图像的差值图,接着对差值图像的边缘区域和平滑区域进行模糊划分,利用差值直方图模型确定红外图像差值图的分割阈值,从而实现边缘提取。实验结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得较好的效果。     

基于图像平稳小波非线性增强的边缘检测方法

分析了基于平稳小波变换的图像对比度非线性增强算法和传统的Canny边缘检测算法,将两者相结合,提出了一种适用于低对比度图像的边缘检测方法,首先用平稳小波变换对图像进行非线性增强处理,提高它的对比度,然后利用Canny算子进行边缘提取。实验结果表明,该方法能准确地检测出图像的边缘,而且边缘清晰,连通性较好。     

一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合边缘检测方案。该方案具体考察了Log算子、Canny算子和小波变换边缘检测算法,通过提取图像边缘对其特点进行了讨论和比较,再将三种算法边缘检测的结果进行图像融合,得到一幅新的边缘检测图像。仿真实验结果表明,此种方法效果要优于单独采用某种算子获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取方法。     

基于局部窗口的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像中弱小目标检测方法的基础上,提出了一种基于局部窗口检测红外弱小目标的新方法。该方法利用图像的局部信息预测背景,直接根据当前像素点与背景像素点的灰度差及固定的分隔阀值检测目标,可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的检测率与较低的虚警率。实验结果表明了该算法的有效性。     

实时图像处理中Sobel算子的改进

根据实时图像处理的基本要求,对经典Sobel算子进行了深入的研究,提出了一种红外图像边缘检测的改进算法.利用这种改进算法,能够同时检测出四个方向的图像边缘,并可以对图像边缘进行细化.通过在TMS320C6202实时图像的实验平台下进行验证,结果表明该方法具有很好的检测精度和准确度,而算法运行时间仅为40ms-50ms,完全可以满足实时处理的要求.     

一种基于高阶曲面拟合的图像边缘检测方法

提出一种基于高阶曲面拟合的边缘检测方法,首先对图像进行自适应Wiener滤波,然后用一个邻域内的像素点来拟合一个高阶曲面,由此计算该点的梯度值,再依据梯度方向对梯度值进行抑制,最后依据统计特性选取阈值,得到边缘图像.仿真实验表明,该方法计算梯度准确,定位精度较其他方法更高,适合各种类型的边缘.     

直接体绘制技术

直接体绘制本质是重采样与图像合成.其光线投射算法从屏幕上的每个像素点出发,沿设定视点方向,发出一条射线,沿该射线选择若干个等距采样点.求出该采样点的不透明度值及颜色值,从而计算出屏幕上该像素点处的颜色值.抛雪球算法则用足迹函数计算每一体素投影的影响范围,用高斯函数定义强度分布.最后计算出其对图像的总体贡献,并加以合成,形成最后的图像.     

基于FPGA 的实时视频边缘检测系统

为解决Canny算法计算量大、耗时长以及在视频边缘检测系统应用中实时性较差的问题,提出一种基于FPGA的Canny算法硬件加速设计.以模板代替卷积运算,以流水线形式对系统结构进行改进和优化,给出实时视频边缘检测系统,并对相机原图、Sobel与Canny处理图进行实验分析.结果表明:该系统能实时高效处理复杂图像的边缘,既能节约硬件资源又能大幅提升处理速度.     

对称边缘最大相关性图像插值算法与实现

为了解决数字图像插值过程中出现的边缘锯齿和图像模糊现象,提出一种改进的对称边缘最大相关性图像插值算法.通过边缘检测算法得到图像边缘,边缘像素具有最大相关性的方向确定为边缘方向.对于非边缘方向采用传统插值方法,对于边缘方向沿边缘方向插值.实验结果表明,该算法提高了运算效率,并有效消除图像插值过程产生的边缘锯齿和模糊现象.     

基于改进蚁群算法的红外图像边缘检测方法

蚁群算法应用在红外图像边缘检测方面具有良好的效果,但个体蚂蚁的参数需要针对不同图像进行手动配置,这种情况既不利于工程化应用,又降低了算法的效率。针对该问题,提出了一种基于改进蚁群算法的图像边缘检测方法,该方法采用估计个体蚂蚁的分布区域来代替以往全局随机分布的方式,提高算法在敏感区域的搜索效率;同时根据图像边缘复杂程度给出个体蚂蚁的移动步长、禁忌列表长度等参数用于算法迭代,促进算法在边缘丰富区域搜索的同时抑制了算法结果早熟。多组仿真结果证明该方法能够自动给出较为合适的参数,同时在不影响边缘检测效果的前提下缩短运行时间。