决策边缘特征检测算法DSUSAN

在SUSAN边缘特征检测算法的基础上,分析研究其存在的缺陷,提出决策边缘特征检测算法DSUSAN,给出了DSUSAN算法的检测过程,并利用Matlab软件进行原始图像、加噪图像的对比实验.结果表明,该算法在检测边缘细节特征上比SUSAN算法有较大改善;同时,该算法未明显增加运算量,具有检测准确、高效、易于实时运算的优点,算法的噪声抑制能力也较好.     

SUSAN边缘检测算法的设计与研究

提出了一种完全不涉及梯度运算、只基于周边像素灰度比较的SUSAN边缘检测算法。主要介绍了SUSAN算法的原理,并用MATLAB编程实现了该算法。在对噪声图像的边缘检测中,与其他传统经典检测算子进行比较,结果表明,该算法较传统的边缘检测算法更具优势,能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致、光滑。     

基于改进SUSAN算法的移动车辆检测

针对复杂行车环境下智能车辆行车安全问题,提出了一种基于改进 Susan 边缘检测算法提取车辆边界特征。首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理,然后提出改进的SUSAN算法,即对待检测像素粗略提取,采用一种自适应选取阈值的方法对候选边缘点检测提取边缘。实验表明,算法能在复杂图像中识别前方车辆,有较高的准确度。     

一种改进型Canny边缘检测算法

边缘检测是提取图像特征的首要条件。文章提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先在边缘梯度计算时,将二维滤波模板分解为两个一维滤波模板,实现并行处理,提高运算速度;引入双阈值法则同时保证图像中强边缘点和弱边缘点的提取,并基于非局部最大值抑制原理检测边缘点,大大提高了边缘检测的精度和准确度;最后采用形态学算子实现对检测边缘进行细化处理,实现了单像素级细化边缘提取。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

图像边缘检测算法研究

图像边缘时图像最基本的特征,边缘检测是图像处理及计算机视觉领域的基本问题。数字图像中存在一些亮度变化明显的点,边缘检测的目的就是将这些点标示出来。典型的边缘检测算法有Sobel、Log、Canny,这些算法由于涉及梯度运算,存在对噪声敏感、计算量大等缺点。本文主要研究了SUSAN算法并检验了该算法的抗噪能力。     

限制型自适应SUSAN边缘检测算法

对于边缘检测中传统SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)算法,固定门限会将非边缘点划入核值相似区(univalue segment assimilating nucleus, USAN),并经过单一阈值判断,非边缘点易被误判为边缘点,导致算法的低鲁棒性.针对此问题,提出了结合自适应门限算法和阈值选择策略的限制型自适应SUSAN算法.首先,分析SUSAN算法优缺点,根据USAN特点以及同异侧噪声容忍度范围设置阈值选择策略,减少误判并提高噪声鲁棒性;然后采用与USAN内像素值正相关的自适应门限算法,进一步增强边缘检测能力.在标准测试图像以及不同类型噪声的经典灰度图中实验结果表明,相比于传统SUSAN算法和Canny, Prewitt, Sobel, LoG, Roberts等边缘检测算法,该算法在客观图像评价指标FSIM值,PFOM值和准确率上均高于其他算法;而在主观视觉上,在无噪条件下能够更好地抑制纹理区域像素干扰,检测边缘更完整丰富.特别是在大量噪声干扰导致其他算法均失效的情况下,该算法在抑制噪声的同时,仍能有效地检测出图像边缘.     

一种改进的InSAR干涉图像边缘检测算法

SUSAN算法在对InSAR图像进行边缘提取的过程中存在诸多问题,譬如将条纹边缘和噪声边缘一并检测出来,缺乏鉴别噪声并有效去除噪声边缘的正确识别方法。鉴于算法在检测过程中存在的问题,对其提出改进性研究。结果表明改进算法相对更好的得到了边缘信息。     

基于自适应双阈值的SUSAN算法?

传统SUSAN算法在提取图像边缘时,会出现漏检现象,且所提取的边缘较粗。为此,运用计算最大类间方差的方法自适应地选取双阈值,取代传统算法中人工设定的单阈值,采用多方向局部非极大值抑制方法进行改进,提出一种新的SUSAN边缘检测算法,并将其应用于遥感图像的边缘提取。实验结果表明,该算法能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致光滑。     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法①

角点是一种特殊的边缘点,是数字图像中重要的几何特征。利用边缘点连续的特性,提出了一种基于SUSAN算法的种子点生长边缘检测算法。利用Susan算法获得图像的角点,再将获得的角点作为种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法①

角点是一种特殊的边缘点,是数字图像中重要的几何特征。利用边缘点连续的特性,提出了一种基于SUSAN算法的种子点生长边缘检测算法。利用Susan算法获得图像的角点,再将获得的角点作为种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

边缘面积值绝对差数累积运动检测算法

运动目标检测是一种基于图像处理技术发展起来的新技术,它是计算机视觉、视频信息处理等应用领域的重要研究课题。针对摄像头固定,只对视场内的目标进行检测这种情况,提出利用两帧图像之间运动目标边缘面积值的差数累积来检测是否运动的算法。该算法主要作用是能减低因背景亮度变化而引起的误判。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

基于SUSAN算子与分水岭算法的图像分割方法

针对分水岭图像分割算法中的过分割问题,提出了一种结合SUSAN算子和分水岭算法进行图像分割的方法.该方法首先用SUSAN算子对原始图像进行划分,检测出图像中不包含边界的区域,然后将检测结果作为标记符在梯度图像上进行标记,最后用分水岭算法对带标记的梯度图像进行分割.试验结果表明,该方法具有较好的分割效果.