视频图像的边缘检测与边缘细化

在有效滤除原始视频图像噪声的基础上 ,首先对视频图像进行边缘提取得到单边缘图像 ,然后再对得到的单边缘图像进行边缘提取 ,得到双边缘图像 ,最后将前两次得到的边缘图像进行差分 ,得到较为理想细化边缘图像。若结果仍不能满足特殊需要 ,可重复上述方法 ,直到得到理想边缘。实验结果表明 ,该方法在提取视频图像的细化边缘方面有明显的效果。     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

融合Ratio边缘信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种融合边缘和区域信息的变分水平集合成孔径雷达图像分割方法.该方法不需要去除相干斑噪声的预处理过程,利用具有恒虚警特性的Ratio算子提取合成孔径雷达图像的边缘信息,并与无边缘活动轮廓模型结合建立合成孔径雷达图像分割能量泛函模型,通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程,采用变分水平集方法求解演化方程,实现了合成孔径雷达图像的分割.分别采用模拟和真实合成孔径雷达图像对该方法进行了验证,实验结果表明,该方法实现了合成孔径雷达图像中目标与背景的正确分割,具有较好的边缘定位能力.     

引入Harris角点检测的运动图像边缘轮廓提取

对运动目标图像进行边缘轮廓特征提取,提高运动图像的电子稳像性能,从而准确实现运动目标的检测和识别.提出了一种基于Harris角点检测的运动图像边缘轮廓提取算法,对运动图像进行仿射不变闭合区域增强处理,采用Kalman滤波和运动状态相邻帧补偿的方法进行运动图像Harris角点检测,提高相邻两帧之间边缘轮廓的角点检测能力,实现了运动图像边缘轮廓的提取和稳像处理.仿真结果表明,用该方法进行图像边缘轮廓角点提取的准确度高且稳健性好.     

基于宽度细化的图像过渡区提取

利用中心像素邻域灰度信息，提出一种新的图像边缘宽度细化算法，使斜坡边缘的细化效果有明显提高．采用新的灰度加权梯度算子对细化后的图像提取过渡区，能较好地抑制图像噪声．实验结果表明，结合灰度加权梯度算子和宽度细化算法提取的过渡区效果更佳．     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

基于边缘流的多尺度水平集砾岩图像分割

针对边缘流方法检测图像边界得到的边界不连续问题,提出了把边缘流作为水平集方程中的一个变量,并将多尺度思想引入该方程.该方法首先在大尺度图像下得到相应尺度的边缘流矢量,将其代入水平集方程,通过求解水平集方程,找出图像目标边界的大致轮廓,然后利用大尺度所得到的大致轮廓作为高一级尺度的水平集方程的初始轮廓,计算相应的边缘流矢量,代入水平集方程求解,逐步进行轮廓优化,最终实现图像分割.采用该方法提取图像目标边界,不仅解决了边缘流方法中边界不连续的问题,也使水平集方法中曲线演化速度太慢的问题得到大大的改善.该方法用于砾岩图像分割,取得了较好的效果.     

人脸图像特征点眼睛的定位与提取

采用类间方差分析法对人脸图像进行二值化处理后，得到轮廓清晰连续的边缘图像，能较准确地对眼睛特征点进行定位与提取。     

一种高效的图像细化算法在焊缝跟踪中的应用

针对焊缝跟踪图像处理的特点，研究了二值化后的图像如何进一步细化的方法；采用先对焊缝的边缘进行提取，然后从垂直于焊缝的方向进行扫描的方法，取两条边缘的中点，即是焊缝的骨架；结果表明：此算法能准确地对一幅二值图细化，满足焊缝跟踪中图像处理的要求；这种算法的突出特点是计算量小，处理速度快，非常适合于焊缝的实时处理跟踪，而且不用改写算法，既适合于黑色背景白色图像，也适合于白色背景黑色图像.本算法通过推导得到四条处理准则，在遵循这几条处理准则的基础上逐点扫描图像，按照准则来确定目标点的删除与保留，达到细化的最终目的.     

基于边缘细化的图像插值方法

针对图像放大过程中运算量大和边缘模糊问题,提出了基于图像边缘细化后进行插值的图像放大算法.利用改进的Prewitt算子对提取的图像边缘进行细化,获得较准确的边缘位置,再根据边缘位置和非边缘位置做不同的插值处理.实验结果表明:用本文算法对图像进行放大,能得到较理想的视觉效果,图像边缘无明显的锯齿现象,且该算法简单,易于实现.     

Extraction of line and rounded objects from underwater images

The extraction of geometric primitives from an im-age is one of the basic tasks of computer vision.Straight lines and ellipses are common components inmost underwater images(such as mines and torpedoimages)which are proposed by computer recognitionsystems.The Hough Transform(HT)is the mostpopu-lar technique for extracting geometric shapes.Explana-tions of HT can be found in most pattern recognitionbooks.In brief,the principle concept of the HT is todefine a mapping between an image space a…     

Edge Detection Algorithm of SAR Images with Wedgelet Filter

Based on the analysis of the characteristics of synthetic aperture radar (SAR) images, a new edge detection method is proposed. The wedgelet transform is introduced into the area of SAR image speckle reduction for it can provide a nearly optimal representation for images in the horizon class. The wedgelet filter has good ability in keeping edge and speckle reduction. Then, a ratio edge detector is applied after a process of speckle reduction. The experimental results show that the method outperforms substantially others visually.     

基于SURF算法的细胞显微图像拼接方法的改进

为提高细胞显微图像的拼接速度,对基于SURF特征提取的显微图像拼接方法进行了改进.首先利用SURF算法提取待拼接图像的特征点,接着提取待拼接图像的边缘,将图像边缘上的特征点保留下来,进行下一步匹配与图像融合.实验结果表明:改进的方法能够获得理想的拼接效果,并且大大地提高了运算速度.     

基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法

针对传统方法易受阴影和噪声的影响,不能精确分割出运动目标的情况,提出了一种基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法。首先对3帧连续的图像进行边缘提取,然后通过差分法运算获得两帧初始标记场,随后对两帧初始标记场进行＂与＂操作获得共同标记场,利用迭代条件模型求解共同标记场的全局最小值,进而实现近似求解最大后验概率的估算,获得优化的标记场,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的检测。与多种方法进行比较表明,该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

一种SAR影像冰水边缘线提取算法

针对在低海冰密集度区域采用被动微波获取的海冰密集度数据会低估真实的海冰密集度值,从而不能准确地得到冰水边缘线位置的问题,文中基于高分辨率合成孔径雷达影像设计并实现了在低海冰密集度区域准确提取冰水边缘线的算法．该算法将海冰在合成孔径雷达影像中强度和对比度差异较大的曲线特征,通过边缘检测的方法统一为边缘信息．根据海冰与海水区域边缘信息丰富程度的差异,采用曲波域多尺度主动轮廓模型迭代搜索边缘信息丰富区域的轮廓,即为冰水边缘线的位置．实验表明,该方法能够在低海冰密集度区域准确地提取冰水边缘线,与采用被动微波海冰密集度数据得到的冰水边缘线相比,准确率有了大幅的提升．     

基于同化核分割相同值区域特征融合的边缘检测

针对SUSAN(Smallest univalue segment assimilating nucleus)边缘检测算子在强噪声环境中容易产生虚假边缘的不足,提出了基于同化核分割相同值(Univalue segment assimi-lating nucleus,USAN)区域特征融合的边缘检测方法——FUSAN(Fusion-USAN)算子。该算子在利用USAN区域大小信息提取潜在边缘点的基础上,分别直接和间接利用USAN区域的形状信息计算边缘响应,并采用简单的融合策略融合这两种边缘响应得到最终的边缘响应。与SUSAN算子相比,FUSAN算子综合利用了USAN区域的大小和形状信息。利用合成图像和常用Cameraman图像并加入噪声对FUSAN算子进行评估,实验结果表明:FUSAN算子的检测性能优于SUSAN算子。     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

基于元胞自动机的棉制品图像的拼接方法

棉制品布面检测中,布面图像的采集很关键,通过棉制品图像拼接来得到一幅大范围完整的图像.用固定相机和调节运作台传输的速度可以人为的设定两幅图像重叠范围.先对待拼接的图像进行去噪和二值化,去掉较多的伪信息,来得到较好的图像轮廓信息;接着用元胞自动机模型进行图像边缘检测得到边缘信息;再提取出特征点进行图像拼接和融合后,得到一幅大视角的图像.实验结果证明这种方法可以有效地实现特征点较少的图像间的拼接.