基于非采样高斯差分金字塔的多尺度融合边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性差、边缘连续度低、细节边缘冗余,对运动目标检测应用领域的适用性差等缺点,论文基于图像多尺度的思想,结合小尺度图像边缘信息准确,大尺度图像抗噪性强、边缘冗余度低的优点,提出一种基于非采样高斯差分金字塔的多尺度融合边缘检测算法。算法首先对图像进行非采样高斯金字塔分解得到多尺度图像,同时在分解过程实现基于高斯差分算子的边缘检测,得到多尺度边缘图像。最后采用多尺度图像边缘融合策略实现多尺度边缘融合。论文通过实验对算法的有效性进行验证：通过对边缘融合结果进行Abdou-Pratt品质因数分析,表明该算法抗噪性强,边缘定位准确;连续度分析结果表明该算法在降低边缘冗余度的同时保留了主要边缘,且边缘连续度较高;车辆检测实验结果表明基于该算法得到的车辆检测结果准确度较高。     

视频消旋系统中改进的Harris角点提取算法研究

针对传统Harris角点检测方法重合度低,不能满足视频消旋系统需求这一问题,本文提出了一种改进的Harris角点提取方法。首先将原来的梯度算子改为Prewitt差分模板,增强了Harris角点算子的旋转不变性,提高了Harris角点提取算法的重合度。同时改变传统Harris角点提取方法中的滤波窗口,减少了特征点提取的计算量。实验结果表明：该方法将传统Harris角点提取方法的吻合度提高了11%左右,提取到的图像角点不仅精确度高,且伪角点少。运算时间降为原来的30%左右,能够更好地选取特征区域,从而满足视频电子消旋算法对旋转不变性和实时性的需求。     

一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法

针对常规中值滤波在图像去噪过程中会将原图像的有用信息同时滤除的问题,提出了一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过含噪图像与其经加权均值滤波的图像作差对图像中的噪声点进行判别,从而针对噪声点进行滤波,能在保持图像原始信息的前提下有效地将图像中的噪声滤除.实验结果表明,与常规中值滤波算法相比,该方法既具有较好的去噪特性,也具有较强的细节保护能力.     

一种改进的极值中值滤波算法

针对极值中值滤波算法在去除噪声时存在误检率较高的问题,提出了一种改进的噪声检测去噪算法。该算法首先采用改进的噪声检测方法,进一步减小误检率和漏检率;然后利用信号点对噪声点滤波。经过仿真实验并与其他方法对比分析表明,该方法能够在去除图像噪声的同时保留图像的细节,有效提高图像的输出信噪比。     

一种新的尺度不变特征提取方法

为解决传统尺度不变特征点提取算子计算复杂度高、抗噪能力不强以及特征点位置发生漂移等问题,提出一种基于尺度空间因果关系的尺度不变特征提取方法.首先原图像与高斯函数进行卷积获得高斯平滑图像;然后在原图与高斯图像中分别提取Harris角点作为候选特征点;最后以高斯图像上的候选特征点为中心向原图上投影寻找对应的特征点作为最终的尺度不变特征点.实验结果表明,该算法容易实现、计算效率高、抗噪能力强.该算法能为后续视觉处理提供稳定抗噪的尺度不变特征点.     

基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法

在对中值滤波及其他改进算法进行研究分析的基础上,提出了一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波改进算法。通过设定阈值标记出可能的噪声点,再根据相邻像素的相关性对可能的噪声点进一步判断,精确确定噪声点,只对噪声点进行中值滤波。实验结果表明,相对于中值滤波及其他改进算法,新算法获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和主观视觉效果。     

基于容差机制与高斯滤波的图像去雾算法

为了使暗通道先验去雾算法能够有效处理雾靈图像中天空等明亮区域 ,提升去雾后图像的抗 噪性能 ,提出了一种基于容差机制与高斯滤波的图像去雾算法 装 首先 ,引入容差机制来修正明亮区域 透射率；然后 ,融入高斯滤波算法来提升去雾后图像的抗噪性能；最后 ,适当调整图像亮度 ,以提升去雾 后图像的可视化效果装 仿真实验结果表明 ,改进后算法不仅能够有效处理雾靈图像中天空等明亮区 域 ,而且能够提升去雾后图像的抗噪性能；相较于主流的同态滤波算法 ,改进后算法的去雾性能更优装     

基于双遍历和膨胀滤波的图像拼接定位算法

针对图像拼接操作会对边缘像素的连续性造成破坏等问题,本文提出了一种基于双遍历峰值和膨胀滤波的彩色图像拼接定位算法.该算法首先对待检测图像进行行列差分,确定双遍历峰值,同时再进行R,G,B三通道拼接点融合,从而全面获取拼接点信息,并利用数学形态学的膨胀滤波,强化拼接边缘,削弱噪点的影响.仿真结果表明,彩色图像拼接定位算法,时空复杂度小,能够有效地检测图像拼接伪造区域、大小及形状,可以对伪造区域进行准确定位.该研究可应用于图像取证等相关行业.     

改进的提升小波变步长LMS滤波算法及其应用

通过对变步长LMS自适应滤波算法和提升小波变换理论进行研究,将两种算法换相结合,提出一种新的提升小波变步长LMS自适应滤波改进算法;根据信号特征对更新算子和预测算子自适应的构造,对正交分解的信号进行变步长LMS自适应消噪,提高了收敛速度和稳定性;通过仿真分析,证明了改进的提升小波变步长LMS滤波算法具有较快的收敛速度和更强的抑噪能力;最后,将提出的方法应用于低速重载齿轮箱的故障诊断中,分析结果表明,该方法是一种非常有效的故障特征处理方法。     

一种改进的Wiener滤波图像复原算法

对传统Wiener滤波算法进行了改进,提出了自适应变参数维纳滤波算法,用估计的局部图像的噪信比代替原算法中已知的真实图像的噪信比。实验结果表明,改进后算法的最大峰值信噪比和视觉效果都优于原算法。     

梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法

在对现有椒盐噪声中值滤波算法分析的基础上,提出了基于梯度相似性的椒盐噪声图像加权中值滤波算法。利用灰度图像窗口内各个像素点灰度值的差异,将含有椒盐噪声的图像分为疑似噪声点和信号点,然后利用窗口像素点的梯度相似性对疑似噪声点进行分析,并运用图像极值剪切技术去除噪声点像素的干扰。采用舍弃方差极大值的改进加权中值滤波算法给噪声点赋值。实验表明,该算法对图像的细节保留能力和滤波能力有较大的提高,能取得较好的峰值信噪比。     

小波分析在图像边缘检测中的应用

针对传统滤波方法消除噪声会产生边缘模糊化和如何选择边缘窗口,对含有细节较多的图像效果不佳等问题.将小波分析方法应用于图像边缘检测领域,小波分析的多尺度算子在抗噪声和保留图像边缘的能力上有比较好的效果.对Circuit图像做计算机模拟,结果证明,小波分析可在去除噪声的同时更好地保留原图像边缘.     

一种新的活动轮廓模型图像分割方法

局部二值拟合模型利用图像的局部邻域信息拟合能量函数,局部二值拟合模型相当于对活动轮廓内外进行局部均值滤波,因此该模型对高斯噪声有一定的抗噪性,但是该模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的分割结果。为了提高活动轮廓模型对椒盐噪声的鲁棒性,结合局部二值拟合模型中的局部拟合项,提出一种能消除椒盐噪声影响的新的局部拟合项。提出的拟合项的能量函数极小值是局部区域的中值,新的拟合项相当于对活动轮廓内外进行局部中值滤波,中值滤波对椒盐噪声不敏感。原模型中边缘停止函数是基于图像梯度信息,难以区分图像不同区域间模糊的弱边缘和灰度渐进图像目标,并且容易受到各类噪声的影响,抗噪声能力弱。提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性,降低高斯噪声和椒盐噪声对分割结果的影响。为了保持活动轮廓在演化过程中的稳定性,在曲线演化迭代过程中必须周期地初始化以使水平集函数重新变成带符号的距离函数,但重新初始化的计算量大。引入一个惩罚能量,解决水平集函数在演化过程中的重新初始化难题。对不同噪声污染的图像进行试验的结果表明,提出的模型可以取得较好的图像分割结果,比CV模型、LBF模型和LIF模型更具有优势。     

基于单模板的二维场景重建方法

针对现有场景重建算法具有计算复杂度高且鲁棒性差的缺点,本文采用一种基于映射变换的黑箱标定方法,根据图像坐标与世界坐标的线性映射模型,利用矩阵方程获取摄像机参数。与传统方法相比,该方法仅需一幅模板图像,降低了特征点与模板个数,简化了计算。实验过程中,利用图像降噪、改进的Harris算子角点提取等预处理过程快速提取特征点,实现摄像机参数标定的映射变换;建立了误差评价函数评价本文方法与Tsai标定算法。实验结果表明,该方法具有稳定性强、计算精度高、算法简捷的特点。     

改进的LOG算子与小波变换融合的边缘检测方法

传统的LOG算子在高斯滤波方差的选择上不具备自适应能力,方差的大小会直接影响到去噪和边缘保持效果.针对此问题给出了一种改进的LOG算子方法,并对原图像分别采用改进的LOG算子和小波变换两种方法进行边缘提取,最后将这两种方法检测出来的边缘图像进行融合.实验表明,融合后的图像结合了两种检测方法的优点,有效地提高了边缘检测准确性,获得了比较理想的边缘检测效果.     

基于目标区域定位和特征融合的图像检索算法

提出了一种新的基于局部特征点的图像检索算法。首先将彩色图像转换成灰度图像,并利用Harris算子对灰度图像进行"角点"检测,根据"角点"的分布确定目标区域,然后在彩色图像目标区域中提取图像的颜色特征和空间特征表述图像内容。实验证明,该算法在查准率和查全率上要优于基于全局特征的算法。     

基于数学形态学的自适应彩色图像滤波

为了解决彩色图像滤波问题,针对彩色图像的颜色矢量表示形式和彩色图像中的脉冲噪声的数值特征,提出一种滤除彩色图像的脉冲噪声的自适应算法.首先应用数学形态工具对脉冲噪声进行检测,再根据检测结果,用改进的矢量中值滤波方法自适应地调整滤波窗口,以符合人眼视觉特性的颜色相似性度量方法选择颜色距离最接近的样本像素,对脉冲噪声给予有选择的滤除.通过实验及与其它算法比较,结果表明该算法对于彩色图像中的脉冲噪声有较好的滤除效果.     

Modified BM3D algorithm for image denoising using the directed diffusion equation

In order to preserve the edges and details of the image better, a modified block-matching and 3D filtering algorithm based on the directed diffusion is proposed. First, the block-matching and 3D filtering result is divided into three perpendicular subbands by using the wavelet decomposition. Second, by adding the diffusion operator and diffusion coefficients to the directed diffusion equation, the diffusion speed can be accelerated and edges can not be blurred quickly. Then we diffuse the subband of the high-frequency, of which the wavelet coefficients are less than the threshold to the corresponding subband of the noisy image to get a new estimate. Lastly, by replacing the corresponding subband of the block-matching and 3D filtering estimated image with the new one, we obtain the improved denoising result. Experimental results show that the improved algorithm achieves better performance than the original block-matching and 3D filtering algorithm in terms of both removing noise and preserving the edges and details of the image.