快速模糊边缘检测算法

边缘检测是图象处理中的一个重要组成部分。通过对Pai.King模糊边缘测算法进行改进,提出了一个快速模糊边缘检测算法。该快速算法不但简化了Pil.King算法中复杂的G和G^-1运算,而且通过实验,确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值,并减少了迭代次数。从两组实验结果可以看出,快速算法不但提高了Pai.King算法的效率,而且检测效果也优于pai.King算法。快速算法不但适用于普通图象,而且也适应于遥感图象,并具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,这种快速算法的性能优越,是一种实用的、有前途的图象处理算法。     

基于资格函数的模糊边缘检测算法

在分析Pal．King模糊边缘检测算法的基础上,引进资格函数,提出了改进的模糊边缘检测算法。通过实验,确定了各参数的最佳值,降低了算法的复杂度,提高了算法的效率。改进的算法不仅适用于普通图像,而且适用于各种医学图像,有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力。     

快速模糊边缘检测算法

通过对Pal.King的模糊边缘检测算法进行改进，提出了一种快速模糊边缘检测算法，该快速算法不但简化了Pal.King算法中复杂的G和G^-1运算，而且通过实验，确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值，大大地减少了迭代次数，从实验结果中可以看出，该快速算法不但提高了PalKing算法的效率，而且具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力，这种快速算法的性能优越，是一种非常实用的、高效的图像处理算法。     

一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法

边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法

边缘检测是图像预处理中最重要的内容之一,本文使用遗传算法对阈值优化得到最佳阈值参数,对模糊边缘检测算法进行改进,根据此最佳阈值来定义一个新的简单隶属度函数,简化了Pal.King算法中复杂的G和G-1运算。不仅使复杂计算简单化,还减少了迭代次数。仿真结果表明:该算法具有较强的检测模糊边缘能力,是一种实用、高效的边缘提取算法,同时此方法很容易扩展到多阈值图像边缘处理。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷 ,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 ,是一种很有实用价值的图像处理算法     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。     

基于动态分块闭值去噪和改进的GDNI边缘连接的溢油遥感图像的边缘检测算法

海上溢油图像的边缘检测技术是最重要的海上溢油监测技术之一。无论是溢油的识别、位置的确定或者溢油量的获取,都需要首先确定溢油区域的边界信息。针对溢油图像的特点,提出了一种新颖的边缘检测算法。该算法由3部分组成:“非极大值抑制”实现了溢油图像的候选边缘检测;动态分块阂值算法实现了对噪声、伪边缘的清除,使获得的边缘更连续;改进的GDNI边缘连接算法实现了对去噪后图像中的中断边缘点的准确连接。通过实验结果证明,提出的算法能够得到清晰连续的溢油遥感图像的边界信息,较好地实现了具有低对比度、模糊边界以及噪声问题的溢油遥感图像的边缘检测,且具有很好的实时性。根据本算法得到的边缘检测信息,海上溢油能够更加容易和快速地被识别。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

基于云的多光谱遥感影像边缘检测研究

提出一种基于云的多光谱遥感影像边缘检测算法。该算法依据矢量角相似性准则并结合邻域关系进行图像区域生长,在此基础之上根据影像的波段建立多维云模型,将待处理对象映射到多个云空间,通过逻辑运算生成边界云并进行多维向量的综合。构建边缘模糊特征平面,在条件概率和模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法在多光谱遥感影像中能取得较好检测效果。     

区间二型模糊集彩色遥感图像边缘检测方法

针对一型模糊集其隶属度函数是确定的,不具有柔性,很难满足图像的多方面边缘检测要求,及传统PalKing算法采用单一阈值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求。提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测方法。实验结果表明,它能较好地检测出彩色遥感图像边缘,因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方法。     

基于云空间和模糊嫡的边缘检测算法

基于模糊集理论及云理论,提出了对象云的图像模糊边缘检测方法(OCFD).算法充分考虑图像的模糊性和随机性,建立起图像空间与云空间的映射模型,生成模糊对象云和边界云,完成图像空间到云空间的映射.在云空间中实现逻辑云运算的边界云提取,提出并实现了基于边界云的过渡区定义及其提取算法.最后利用最大模糊熵在过渡区内实现检测边缘.实验证明,OCFD算法在检测性能方面优于模糊Sobel,Pal.King等算法,为图像的模糊理解和分析提供了一种新的思路,同时也丰富和拓展了云理论.     

一种新的遥感影像边缘检测方法

提出一种针对于遥感影像的边缘检测方法。该方法首先利用多个尺寸的邻域结构对图像进行平滑,然后根据图像灰度进行对象云化处理,构建对象云。通过云运算生成边界云并构建边缘模糊特征平面,在条件概率和模糊划分熵的基础上,通过最大模糊熵原则确定最优阈值,对图像模糊边界进行提取。试验结果表明,该算法能保留大量低灰度信息,并有效地去除了次要边缘对主边缘的干扰。     

彩色遥感图像的一种边缘检测算法研究

针对彩色遥感图像的复杂性、模糊性和噪声强等特点,提出了一种基于多方向模糊形态学梯度的彩色遥感图像边缘检测算法.算法在模糊域中用多个不同方向的结构元素,对彩色遥感图像进行模糊形态学梯度运算以检测彩色遥感图像边缘,不但能检测出具有方向性的真实边缘,还能有效抑制无方向性的噪声.实验证明,该算法对彩色遥感图像进行边缘检测的有效性.     

基于改进Live-Wire算法的无人机遥感影像标注

标签的制作是深度学习应用的关键步骤,为了克服无人机平台的复杂运动、光照条件不足、地物轮廓复杂等导致遥感影像的地物轮廓提取和标注的难点,文中提出一种改进的Live-wire算法并用于无人机遥感影像的典型地物的标签标注;通过改进模糊隶属度函数克服了Pal-King隶属函数灰度覆盖空间不足的缺陷并结合双阈值方法实现边缘点的提取,以改进的Pal-King的模糊边缘检测方法替代Live-Wire算法的拉普拉斯边缘提取方法;通过增加节点之间梯度幅值的变化特征优化代价函数,以提高Live-Wire算法的轮廓跟踪的连续性;大量的对比实验证明,相较于传统方法,改进的Live-Wire方法的轮廓提取和跟踪的稳健性、效率更高.     

基于纹理-模糊连接度的遥感影像道路自动提取

提出一种基于纹理-模糊连接度的遥感影像道路信息全自动提取算法。利用Canny算子对影像进行边缘检测,通过道路阈值和分类算法的联合优化,提取出道路种子点。定义了包含纹理能量的模糊连接度,对影像中各像素相对于多种子点的连接度进行遍历计算,寻址最优路径,从而识别出完整的道路。实验结果表明,该道路提取算法相对于模糊连接度算法精度更高,具有较强的通用性。     

基于微波辐射计的海面溢油监测研究

控制海面溢油对于保护环境和减少经济损失是非常重要的,监测海面溢油是遥感技术的一个重要应用方面。利用美国对地观测系统卫星EOS的AMSR\|E微波辐射计探测资料,结合阈值梯度算法和基于R-L分数阶微分梯度算子边缘提取算法,提出了基于微波辐射计的海面溢油监测算法,并以2010年发生在墨西哥湾的漏油事件为例,进行了溢油范围反演研究,得到了较好的实验验证结果。