结合LOG算子和小波变换的图像边缘检测方法

针对目前常用的边缘检测方法对噪声比较敏感,测得的边缘比较粗糙等现象,在传统边缘检测方法的基础上提出了一种基于数据融合的边缘检测方法。该方法分别采用改进的LOG算子和离散小波变换对原始图像进行边缘检测,建立相应的融合原则,并将两种方法检测出来的边缘进行数据融合,得到最终的图像边缘。实验证明,该方法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。     

一种基于边缘检测的图像去噪优化方法

为了消除或衰减存在于图像上的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出基于边缘检测的图像去噪算法.先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图像的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像.实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,上述算法不但能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比.     

一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

基于模糊协同进化免疫的RBF网络学习算法研究

提出一种模糊协同进化算法与免疫算法相结合的方法,将该方法用于优化RBF网络隐节点参数,以改进RBF网络的性能,通过仿真实验证明,该方法比传统的学习算法在网络的逼近精度和泛化能力方面得到较好的协调统一。     

基于高斯Laplace算子图像边缘检测的改进

在分析高斯Laplace算子边缘检测原理的基础上，通过设置合理的模板参数，提出了一种改进的高斯Laplace模板，该模板设置的权值具有各向同性、中心点值设置为整数、不同类型方向上设置的权重不等而相同类型方向上设置等权重、并且整个模板无零值点等特点。通过VC＋＋编程使用不同的模板对同一幅图像进行实验．实验结果表明改进的模板能较准确地检测出图像边缘，检测效果优于其他模板。     

MPEG-4标准中基于内容的视频编码

MPEG－4除了具有MPEG－1和MPEG－2标准的基于“帧”的功能以外，主要特点是对数据采用基于内容的操作，存取及传输。本文阐述MPEG－4视频编码算法中基于内容人的功能及其算法结构。     

照相机激光电路分析

对型号为ＤＣ３０３／ＭＥ３５ｍｍ的单镜头反光电测光照相机测光电路进行了理论上的论证，并推导出数学表达式。     

一种基于Canny的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定高斯滤波参数和高低阈值的问题,提出一种自适应方法,采用基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值去噪算法代替高斯滤波对图像去噪,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法进行高低阈值的自适应设定,并用此高低阈值对经过非极大值抑制后的图像进行检测及连接边缘。理论和实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘方面获得了不错的效果,并且提高了边缘的自动化检测能力。