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一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法。根据图像的统计特征确定出像素的标准梯度强度,并采用单阈值对图像进行边缘粗定位,然后施行非最大抑制处理和滤波,得到最终检测结果。由于该算法对各幅毫米波图像设置相同的阈值,故能实现自动检测,同时还具有计算量小的特点。实验结果表明该方法进行毫米波图像边缘检测的有效性和可行性。 相似文献
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压缩采样是一个新兴的研究领域,为亚奈奎斯特采样频率进行图像获取提供了一个框架。光流场计算在计算机视觉系统中应用广泛,将压缩采样理论引入图像序列的光流计算问题,提出利用梯度图像的空域稀疏性和傅里叶变换的时移性,直接由测量数据求解光流场,该方法无需重建原图像序列,且在同样检测性能的情况下,所需测量数据少,可以降低采样、通信和存储成本。 相似文献
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针对毫米波图像噪声强、分辨率低的特点,提出了一种新的边缘检测方法。该方法首先根据统计信号处理理论定义了标准化梯度强度这一物理量;然后采用3次B样条函数的一阶导数作为边缘检测算子,由小波变换后得到的图像水平、垂直方向的高频信息,并根据这些信息确定出标准化梯度强度;接着采用单门限的处理得到图像粗边缘;最后对粗边缘施行非最大抑制处理和滤波来得到检测结果。实验证明,该方法可用固定的单门限自动、快速地检测出毫米波图像中人体背景下物体的边缘,满足安检需要。 相似文献
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