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在形态学边缘检测算子的基础上,综合应用了形态学中的腐蚀和膨胀,提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法,得到修正的边缘检测算子,减轻了图像边缘检测的模糊性,并有效降低了噪声对边缘检测的影响。通过实验得到噪声存在条件下较为理想的图像,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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提出了一种基于序列二次规划(SQP)优化阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证(GCV)准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值。确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理。实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息。 相似文献
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提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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针对偏振光导航在恶劣天气下精度显著下降的问题,提出了一种可以在恶劣天气下基于大气偏振模式的定向算法。与现有方法相比,首次将三维块匹配与canny边缘检测结合的思想应用于修复被不同天气破坏的偏振角度图像中。具体而言,将偏振角度图像的修复分为噪声粗处理和边缘提取处理去噪两部分。在噪声粗处理阶段采用三维块匹配算法,在边缘提取处理去噪部分,利用canny边缘检测算法对偏振角度图像进行二次去噪。实验结果表明,该方法不仅能够提高晴朗天空下的定向精度,而且能够显著提升在阴天、沙尘、雾霾等恶劣天气条件下的导航定向精度,即使在偏振角图像对称∞模式被破坏的情况下,航向角精度仍可由9.4470°提高到1.6859°。 相似文献
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针对偏振光导航在恶劣天气下精度显著下降的问题,提出了一种可以在恶劣天气下基于大气偏振模式的定向算法。与现有方法相比,首次将三维块匹配与canny边缘检测结合的思想应用于修复被不同天气破坏的偏振角度图像中。具体而言,将偏振角度图像的修复分为噪声粗处理和边缘提取处理去噪两部分。在噪声粗处理阶段采用三维块匹配算法,在边缘提取处理去噪部分,利用canny边缘检测算法对偏振角度图像进行二次去噪。实验结果表明,该方法不仅能够提高晴朗天空下的定向精度,而且能够显著提升在阴天、沙尘、雾霾等恶劣天气条件下的导航定向精度,即使在偏振角图像对称∞模式被破坏的情况下,航向角精度仍可由9.4470°提高到1.6859°。 相似文献
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一种电能表表号区域的定位方法 总被引:1,自引:1,他引:0
电能表表号可以唯一标识一块电能表的身份,针对当前对电能表表号识别研究比较少,研究了一种定位电能表表号区域的方法。由于电能表表面存在字符的区域比较多,定位电能表表号区域相对比较困难,结合了电能表表号数字区域的特征,通过对图片进行Canny边缘检测、数学形态学运算和区域限定,最后成功实现了电能表表号的定位。 相似文献
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Synthetic aperture radar(SAR)image is severely affected by multiplicative speckle noise,which greatly complicates the edge detection.In this paper,by incorporating the discontinuityadaptive Markov random feld(DAMRF)and maximum a posteriori(MAP)estimation criterion into edge detection,a Bayesian edge detector for SAR imagery is accordingly developed.In the proposed detector,the DAMRF is used as the a priori distribution of the local mean reflectivity,and a maximum a posteriori estimation of it is thus obtained by maximizing the posteriori energy using gradient-descent method.Four normalized ratios constructed in different directions are computed,based on which two edge strength maps(ESMs)are formed.The fnal edge detection result is achieved by fusing the results of two thresholded ESMs.The experimental results with synthetic and real SAR images show that the proposed detector could effciently detect edges in SAR images,and achieve better performance than two popular detectors in terms of Pratt's fgure of merit and visual evaluation in most cases. 相似文献
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边缘特征常被视作无人机视觉系统中的重要信息(比如在视觉导航时需用边缘特征识别障碍物),在实践中会遇到边缘图像数据量大的情况。针对边缘图像高效压缩问题,提出了边缘图像自适应编码方法。首先以边缘打包法的压缩比和边缘点所占比例为特征,建立Logistic回归模型,然后利用图像数据库对该模型进行离线训练获取模型参数,最后利用Logistic回归模型建立分类器,自适应地在边缘打包法和链码编码法中选择压缩比最高的方法对边缘图像进行压缩。对VOC2012图像数据库的测试结果表明,与常用压缩方法相比,提出的算法能提高压缩比5%左右,有效减少了数据量。 相似文献
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以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度. 相似文献
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以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。 相似文献
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提出了基于区域能量的自适应多尺度边缘检测方法,研究了局部区域内不同边缘方向两侧能量的分布情况;在此基础上提出了一种基于区域能量阈值差与区域面积比值的自适应多尺度方法,最后给出了仿真实验以及与传统方法的对比。结果表明,新方法能进行有效边缘检测并能更好地去除噪声。 相似文献
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基于边缘相似性的异源图像匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法,首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集;然后计算基准图的边缘距离场;最后基于边缘相似性模型,通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边缘相似度,寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试,结果表明,这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。 相似文献
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Ou Yang 《Aerospace and Electronic Systems Magazine, IEEE》2008,23(1):18-20
A method of moving object detection that integrates image gradient information with motion information is described herein. One multi-scale morphological gradient operator is used to detect gradient information. This operator has a very good effect on the detail of the edge location. The result is superior to the traditional method in edge continuity and isotropy. Past approaches have used methods of detection based on motion information and edge information, but this is the first to use a multi-scale morphological gradient operator. The implementation described can operate on lower resolution images under difficult conditions. Novel contributions include: 1. Based on multi-scale morphological gradient operator, this algorithm is robust to noise, object shadow, and illumination. 2. Using interframe difference and only the first two frames, this detection method uses very little computation and is suitable for real-time applications. 3. This method can detect rigid-body or non-rigid-body moving objects among video sequences with complicated backgrounds. 相似文献