基于Canny的改进图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题，提出了一种基于Canny的算法架构，结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering，AMF）、大津法(Otsu）以及最大熵法(Maximum Entropy Method，MEM）的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪，从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法，获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测，边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明，本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。     

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征，根据等温线附近产生局部梯度极值的特点，实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果，选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理，并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法，更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核，提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线，效果良好，满足工程应用要求，已用于示温漆自动判读软件开发。      

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

基于2－D熵的机载SAR图像分割迭代算法研究

机载合成孔径雷达(SAR)图像可用于检测识别机场跑道.由于SAR图像包含大量噪声,算法抗噪性能对于SAR图像处理很重要.2-D阈值方法的分割效果比传统的一维方法要好,特别是对受噪声影响的图像.然而,2-D阈值方法耗时长,难以实用.因此,本文在现有的2-D熵迭代分割算法的基础上提出了一种基于二维直方图统计特点的最大熵阈值分割算法.通过大量试验证明,本文提出的方法不仅获得了理想的分割效果,而且进一步提高了二维阈值选取速度.     

基于力场转换理论的图像粗大边缘检测方法

基于粗大边缘的异源图像匹配在导航制导等领域具有广阔的应用前景,但是现有边缘检测方法很难提取出异源图像中的粗大边缘.根据异源图像成像原理和灰度分布特点,提出一种基于力场转换理论的异源图像粗大边缘检测新方法.首先,根据引力概念计算图像中各像素点受到合力的大小和方向;其次,为了去除光照和异源图像灰度不同的影响,对图像中像素点...     

激光图像融合算法

为了有效提高激光强度图像的质量,使其能够更好地与其他多源图像匹配,提出了一种激光强度图像与距离图像融合的方法.该方法首先分析了激光强度图像与距离图像不同类型像素点之间局部统计信息的差异,然后利用Ostu算法和模糊最小误差阈值算法求出强度像和距离像的局部统计信息的全局阈值和最佳阈值,最后将这些阈值作为融合参数,按照一定的融合规则,将强度像与距离像进行融合.仿真实验表明:与单纯的滤波算法相比,该融合算法在控制激光散斑噪声的同时,通过融合不同源图像的互补信息,达到提高激光强度图像的各方面性能的目的.     

基于Canny边缘检测的Mean-Shift跟踪核窗宽确定方法

传统核窗宽固定的Mean—Shift跟踪算法不能很好地对做复杂运动、尺寸变化的目标进行有效地跟踪,变核窗宽是解决这一问题的途径。图像的边缘表征了目标的重要特征,可以通过提取目标的边缘来确定核窗宽并用于跟踪。基于Canny边缘检测算法确定跟踪窗宽加快了Mean—Shift跟踪算法的运算速度,仿真结果验证了该跟踪算法的有效性。     

一种基于边缘特征的改进ORB算法

ORB算法运算速度快,抗旋转变换能力好,但对可见光和红外图像匹配效果较差,为解决该问题,提出了一种基于边缘特征的改进ORB算法。该算法首先针对传统canny算子需要人工设定阈值的缺点,采用基于改进最大类间方差（Otsu）的自适应canny算子对图像进行边缘检测,然后对边缘图像进行ORB特征检测与描述,最后在最近次临近粗匹配的基础上进行RANSAC算法精匹配,提高了算法正确率。实验结果表明,该算法对可见光与红外图像匹配具有较好的鲁棒性,正确匹配点数和正确匹配率均比ORB算法高,能推广使用到可见光和红外图像融合等领域。     

基于Hough变换的直线检测

给出Hough变换的基本原理。针对图像空间的直线检测问题，提出基于Hough变换的检测算法。利用该算法进行计算机仿真，分析清零阈值和清零邻域的范围对检测结果的影响，并给出算法改进方向。     

在轨服务中非合作目标空间圆检测方法研究

为自主完成空间服务任务,需要满足各种功能需求、突破多种关键技术。针对在轨服务中具有圆特征的非合作目标空间圆（星箭对接环、发动机喷管等）,首先分析了非合作目标空间圆检测技术在在轨服务系统中的主要应用;然后提出了一种非合作目标空间圆的检测方法,通过Canny算子检测边缘,并用Freeman链码法对边缘进行提取分类,再利用RED算法进行非合作目标空间圆检测;最后给出仿真结果,在保证检测精度的前提下,较传统的RED算法明显降低了算法的耗时量。     

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。     

一种基于边缘检测的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。依据虹膜图像特点,提出了一种基于边缘检测的虹膜定位算法:首先利用Sobel算子提取虹膜图像的边缘;然后在边缘图中利用扫描线和直线拟合法粗定虹膜中心及半径;最后在原图边缘附近利用改进的Daugman算子进行虹膜精确定位。与传统的虹膜定位方法相比,该算法快速有效,提高了虹膜定位的速度和精度。     

基于数学形态学的图像边缘检测技术

边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。     

图像边缘提取的启发式搜索算法

常规的图像边缘提取方法容易受到噪声的影响,导致了大量不连续边缘的产生。本文试验了一种基于边缘分段自增强的启发式搜索(EdgeDetectionalgorithmbasedonHeuristicSearchED-HS)算法,该算法通过对边缘检测后图像的遍历搜索获得各种可能的边缘轨迹,然后对每条搜索轨迹进行分段自增强,最后根据增强程度的积累决定图像边缘。文中阐述和分析了算法的机理,并以加入了高斯噪声的“Lena图像”作为样本进行了计算验证。结果初步证明了该算法能够在较高的噪声条件下有效的提取到连续、清晰的边缘。