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基于各向异性高斯核方向导数滤波器的图像轮廓检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对图像轮廓检测中存在大量毛刺和虚假轮廓的问题,提出一种基于各向异性高斯核方向导数滤波器和图论方法的图像轮廓检测算法.利用各向异性高斯核方向导数滤波器提取图像中各个方向的变化信息,使用阈值化方法实现图像中轮廓的初始检测.将初始检测的轮廓转换成加权无向图表示,利用图论中提取最短路径的方法递归地将轮廓的无向图转换成最短路径的集合.最后,使用阈值化方法消除初始轮廓检测结果中的毛刺和虚假轮廓.将检测结果与现在广泛使用的Canny检测结果相比,该方法基本消除了真实轮廓附近的毛刺,大大减少了虚假轮廓,获得了更好的检测性能. 相似文献
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目的 基于边缘轮廓的角点检测算法的检测性能虽然相对比较稳定,但是它对边缘轮廓的局部变化敏感,并且只是给予一个经验门限去提取角点,为此提出一种对局部变化和噪声稳健的基于图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法。方法 该算法利用各向异性高斯方向导数滤波器对不同边缘和角点模型进行表征,提取表征边缘和角点的灰度及几何变化的不变属性,并通过正则化计算得到区别边缘和角点的自适应阈值。该算法首先利用Canny边缘检测器检测输入图像的边缘映射并从边缘映射中提取出边缘轮廓;然后利用各向异性高斯方向导数滤波器对所提取出的边缘曲线进行滤波平滑,计算出每一像素点的响应并与自适应阈值作比较,把响应大于阈值的点作为候选角点;最后,对候选角点进行非极大值抑制得到最终角点集。结果 提出的算法分别与Harris算法,He & Yung算法,以及ANDDs算法在仿射变换和高斯噪声的实验环境下进行比较,其性能指标为平均重复率与定位误差;并且对每个角点检测算法在无噪声和有噪声的情况下进行了角点匹配比较。4种算法的两个指标的平均排名为Harris 3.375,He &Yung 2.625,ANDDs 2.625,本文算法 1.375。本文算法在仿射变换以及高斯噪声的情况下有着良好的平均重复率和定位误差,优于其他3种算法。匹配实验中的错误点以及丢失点也少于其他3种算法。结论 图像的特征检测在计算机视觉领域是一个重要的课题,在许多视觉系统中,检测特征往往作为复杂计算的第1步。因此,这一步的可靠性会极大地影响着视觉系统整体的结果。而角点作为图像的重要特征,对其研究具有重大意义。本文算法不同于传统的基于边缘的角点检测器仅利用边缘轮廓的信息,还利用到图像边缘像素的灰度信息。而且,本文算法还采用一个自适应全局阈值,避免了角点的误判。正则化的灰度变化有效减少了噪声或者光照对检测性能的影响。通过角点匹配实验、仿射变换实验以及高斯噪声实验,可以看出,本文的角点检测器拥有良好的检测性能,并且对噪声具有稳健性。 相似文献
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为了提高角点检测的准确率,提出了一种使用图像的Gabor方向导数构建相关矩阵来进行图像角点检测的算法。算法首先通过Canny边缘检测算法提取检测图像的边缘轮廓;然后使用Gabor滤波器对图像进行平滑,利用每一个边缘像素和其邻近像素的Gabor方向导数构建相关矩阵,若相关矩阵的归一化特征值的和大于预定阈值并且是局部极大值,则标记该像素为角点。算法利用邻近像素Gabor方向导数之间的相关信息提取角点,与传统的基于轮廓的角点检测算法相比,检测性能更加稳健。实验结果表明:在含噪声和无噪声情况下,提出的算法检测到的真实角点更多,而错误角点更少,整体性能有明显提升 相似文献
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基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
论文提出一种基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法。该算法用两个不同尺度参数的高斯滤波器分别对图像进行滤波平滑,然后将所得的两个结果相乘后,再利用Canny算子对图像进行边缘检测。该算法具有算法简单、编程容易、计算量小等特点。论文最后通过实验验证了该算法能较好地抑制噪声干扰和有较高的边缘定位精度。 相似文献
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根据图像边缘及噪声的多尺度传播特性和小波边缘检测的基本原理,提出了一种基于方向导数和三次B样条小波的边缘检测算法。该算法兼顾图像边缘的方向特征和小波基对称、线性相位的特点,较好地解决了边缘提取精度与噪声抑制能力之间的矛盾。通过计算机仿真对该算法进行验证,结果表明该算法不仅能准确地检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于传统的边缘检测算法。 相似文献
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一阶方向导数极值法--一种检测边缘的新方法 总被引:4,自引:0,他引:4
文中通过傅里叶变换(Fourier transform),在频率域,通过求垂直于边缘的阶方向导数,并检测其极值(极大或极小)点来确定边缘,同时,参考一阶方向导数的数值来排除一些非边缘点(一阶方向的数值为数者,零也为常数),实验证明该方法检测边缘有准确度高,而且不选取门限值(阈值)。 相似文献
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本文提出一种用于图像边缘检测的自适应滤波器,利用它既可滤除图像噪声,又可获取精确度高的图像边缘。文中比较详细地分析了这种滤波器,并给出了递归实现算法。理论分析和实验结果表明,自适应指数滤波器的性能优于高斯滤波器。 相似文献
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一种基于SVD的镜头边界检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效地进行视频镜头边界检测,在简要介绍了现有的镜头边界检测基本方法的基础上提出了基于SVD的镜头边界检测方法。该方法通过特征提取来构造视频特征矩阵,经过SVD变换得到特征值矩阵,然后将特征值矩阵映射到向量空间,最后通过分析向量间的夹角来判断镜头的变化。实验结果表明,在镜头边界检测性能上优于已有的基于帧差的双阈值镜头边界检测方法。 相似文献
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从编码角度出发,应用稀疏理论学习鲁棒特征。在训练过程中,融合监督类别信息,采用判别式K-SVD算法,优化学习过完备字典和线性判别函数。在测试过程中,将稀疏编码系数作为数据的表示形式,以增强表示力和判别力。实验结果表明,基于判别式K-SVD的方法能获得较高的检测率,且误报率较低,对不平衡数据集也有较好的鲁棒性。 相似文献
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图像拼接将来源不同的图像合并成一幅图,由此引起图像中光照方向、噪声等特性出现不一致的情况。目前多数方法根据拼接图像中噪声的不一致性来检测伪造区域,但是普遍对不同大小图像块的噪声估计准确性不高,导致真阳性率较低,且当噪声差异较小时会检测失败。针对该问题,提出一种基于自适应四元数奇异值分解(QSVD)的噪声估计方法。对图像进行超像素分割,利用自适应QSVD估计超像素的噪声,结合图像亮度并利用多项式拟合建立图像噪声-亮度函数,得到各超像素到该函数曲线的最小距离测度。为提高检测精确率,利用色温估计算法提取超像素的色温特征,将距离测度与色温特征相融合作为最终的特征向量,利用FCM模糊聚类定位拼接区域。在Columbia IPDED拼接图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在未经后处理图像集上的检测TPR值较对比方法至少提升8.21个百分点,且对高斯模糊、JPEG压缩和伽马校正表现出较好的鲁棒性。 相似文献
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针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。 相似文献
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高仕龙 《计算机工程与应用》2010,46(5):21-23
提出一种新的英文文本检索算法,该算法将英文文本映射为26阶频率矩阵,然后通过奇异值分解,对文本表示空间进行降维处理,并融合第一奇异值分量和第二奇异值分量的特征,得到既反映字母统计频率,又反映文本字符间顺序结构的复特征向量,最后利用向量间余弦相似度作为文本检索的相似度度量。数据对比表明,算法取得了较好的实验效果,且在检索准确率和运算效率上优于经典的LSA算法。 相似文献