一种基于Canny的改进车灯光轴检测算法

在车灯配光性能检测中,近光光照方向和光形是重要的检测项目。本文研究边缘检测技术在提取前照灯近光光轴中的应用,主要对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价,针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷,提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法．在此基础上,在基于非极值抑制原理检测边缘点时,将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度．根据前照灯配光在线检测的特点及要求,最终选用改进后的Canny边缘检测算法,有效地检测出近光灯的光轴。     

基于改进形态学算子的多尺度边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多地检测到图像边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种新的基于轮廓结构元素的多尺度形态学边缘检测方法。该方法重新组合了基于轮廓结构元素形态学各种运算的优点,实现了一种改进的形态学算子;在此基础上利用改进形态学算子的多尺度运算定义了一种新的边缘检测算子。与其他形态学方法相比,文中方法不仅具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能,而且对结构元素的形状不敏感。     

基于CMOS的医学图象处理系统软件设计

本文选用CMOS OV7640为图像传感器来采集实际图像,利用USB2.0总线接口技术和OpenCV计算机视觉库,以VisualC 6.0作为开发平台设计了基于CMOS的视频采集及边缘检测系统.提出了一种基于数学形态学的多尺度边缘跟踪的算法.该算法在抑制噪声的同时能够有效地检测出图像的边缘,基于OpenCV计算机视觉库编写了视频图像边缘检测的软件.     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘.得到了噪声存在下的理想边缘.实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力.     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像，根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较，实验表明该算法抗噪能力强，能得到更精细准确的边缘。     

基于多尺度多结构元的数学形态学边缘检测

针对传统的边缘检测算子对噪声敏感问题,提出了一种基于多尺度多结构元素形态学边缘检测算子。该算子在传统形态学边缘检测的基础上,通过改变结构元素的形状和尺度,在很好抑制噪声的前提下,实现图像精细边缘提取。MATLAB仿真结果表明,该边缘检测算子具有更强的去噪能力,定位准确,保留了更多的图像细节,优于传统的边缘检测算子。     

基于数学形态学的自适应边缘检测新算法

考虑到在形态学中,不同形状的结构元素和不同尺度的元素在去噪声和保持图像细节方面的作用是不同的,提出了一种基于多结构多尺度自适应形态边缘检测算法。对一般边缘检测算子做了改进,增加了边缘细节信息。通过计算检测后的边缘信息熵,自适应确定权值系数。将多结构元素检测的边缘和多尺度元素检测的边缘做融合处理,得到最终的图像边缘。实验结果表明,与几种经典边缘检测算法相比,所提出的算法能有效地抑制图像的多种噪声对边缘检测的影响,较好地保持图像边缘细节,自适应提取完整连续边缘。     

一种基于改进的形态学算子的边缘检测算法

本文提出了一种基于改进的形态学算子和多尺度多结构元素思想的边缘检测算法.改进的抗噪型形态学边缘检测算子增强了图像边缘检测时的抗噪能力,采用多尺度和多结构元素构建的边缘检测算法既具有较好的抗噪能力,同时可检测更多边缘方向.实验结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,在检测出更多的边缘方向的同时可保留较多的边缘细节,具有较强的...     

基于Shearlet变换的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域的图像边缘检测算法只能有效检测出有限方向的边缘,不能很好地检测较为复杂的边缘。Shearlet变换能够对图像进行任意层次和任意方向的分解,可以捕捉更多复杂的边缘。利用这些特点,提出一种新的基于Shearlet变换和改进canny算子的边缘检测算法。算法对canny算子进行改进,提出自适应阈值确定方法;根据Shearlet变换的多尺度和多方向特性,提出融合多个方向子图边缘信息的算法。实验证明,该算法不仅提高了边缘检测的完整性和精确性,还可以有效抑制噪声。     

一种基于多尺度马尔可夫随机场的SAR图像分割算法

利用小波变换模大值边缘检测算法得到SAR图像不同尺度下的边缘信息,再利用MRF分割算法对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法改善了SAR图像分割的质量,有效地改善了MRF图像分割算法的方向灵敏性。     

Multiscale Bayesian texture segmentation using neural networks and Markov random fields

This paper presents a wavelet-based texture segmentation method using multilayer perceptron (MLP) networks and Markov random fields (MRF) in a multi-scale Bayesian framework. Inputs and outputs of MLP networks are constructed to estimate a posterior probability. The multi-scale features produced by multi-level wavelet decompositions of textured images are classified at each scale by maximum a posterior (MAP) classification and the posterior probabilities from MLP networks. An MRF model is used in order to model the prior distribution of each texture class, and a factor, which fuses the classification information through scales and acts as a guide for the labeling decision, is incorporated into the MAP classification of each scale. By fusing the multi-scale MAP classifications sequentially from coarse to fine scales, our proposed method gets the final and improved segmentation result at the finest scale. In this fusion process, the MRF model serves as the smoothness constraint and the Gibbs sampler acts as the MAP classifier. Our texture segmentation method was applied to segmentation of gray-level textured images. The proposed segmentation method shows better performance than texture segmentation using the hidden Markov trees (HMT) model and the HMTseg algorithm, which is a multi-scale Bayesian image segmentation algorithm.     

基于冲突再分配DSmT的多尺度融合边缘检测算法

由于实际景象地物特征复杂,单一尺度边缘检测算子提取的边缘与噪声点测度差异小,因此将导致细小地物与噪声相互掺杂,边缘提取不准确的现象。针对此问题,提出了一种基于冲突再分配DSmT的多尺度融合边缘检测算法。首先提取图像多尺度边缘测度,接着提出双向指数映射基本置信指派构造方法构造多尺度边缘测度基本置信指派,然后采用冲突再分配DSmT组合规则对多尺度边缘置信指派进行融合,最后根据融合后的边缘置信指派图通过双阈值法确定边缘像素。通过对可见光和合成孔径雷达（SAR）图像的仿真实验表明,该算法相比单一尺度的Canny算子在边缘提取过程减小了误检和漏检边缘点数目,在抑制噪声的同时,大量保留了景象细节信息。     

基于反对称双正交小波重构的图像增强方法

详细给出了基于反对称双正交小波重构的多尺度边缘检测方法的相关理论基础, 即推导了反对称双正交小波变换所具有的卷积运算性质; 分析了反对称双正交小波变换的微分算子功能; 提出了一种针对图像多尺度边缘提 取的小波重构算法. 在此基础上, 提出了基于反对称双正交小波重构的图像锐化增强方法. 首先对图像进行多尺度小波分解; 然后在小波重构中, 计算模值图和相角图, 提取各尺度边缘图像, 并根据边缘图像, 增强半重构图像的对应边缘点; 最后继续逐级重构,实现图像增强. 该方法在小波塔式分解数据的重构过程中有针对性地实现对图像边缘的锐化增强, 对图像增强和图像滤噪增强提供了一种新的解决问题的思路. 实验结果验证了 该方法的有效性.     

Normalized filter pool for prior modeling of nature images

Markov random field (MRF), as one of special undirected graphs, is widely used in modeling priors of natural images. Targeting to learn better prior models from a given database, we explore the natural image statistics at different scales and build normalized filter pool, a kind of high-order MRF, for prior learning of nature images. The main contribution of the proposed model is that we construct a multi-scale MRF model through constraining the norms of filters in kernel space and integrate all the filtering responses in a unified framework. We formulate both learning and inference as constrained optimization problems and solve them using augmented Lagrange method. The experiment results demonstrate that the normalization of filters at different scales helps to achieve fast convergence in learning stage and obtain superior performance in image restoration, e.g., image denoising and image inpainting.     

对多尺度边缘检测中边缘位移的研究

多尺度边缘检测的任务之一是寻求噪声平滑与保持细节边缘的折中,现已出现了许多自适应多尺度边缘检测方法,但使用多尺度的边缘检测方法常常使得边缘发生位移.为了使得在大尺度下求取的边缘位置不变,提出了一种根据局部图象特点,在最大尺度下求取保持图象边缘点位置不变的多尺度自适应边缘检测方法,并首先证明了对于绝大多数边缘点,如果使用恰当的小波基,那么,对于常规边缘检测算子,在大尺度下,也能准确定位;然后,利用以小波函数为核函数的积分运算与求导数之间的关系以及小波分析的多尺度特性给出了一种自适应的、保持位置不变的图象边缘检测方法,最后用实验进行了验证.     

基于多尺度MRF的膝关节MRI图像快速分割

膝关节MRI图像中骨骼的精确分割是进一步分割与定量分析膝部软组织的前提。目前膝关节骨骼分割的方法比较耗时或需要一定的人机交互。为解决这一问题,将多尺度MRF方法引入到膝关节MRI分割中,以实现快速无监督的分割。首先建立高斯混合的灰度统计模型,运用MDL准则自动确定类别的数目。建立多尺度MRF的先验模型时,利用尺度间的因果性给出非迭代的计算方法,由细尺度往粗尺度传递统计信息,再由粗尺度往细尺度计算每个像素的最大后验概率,从而实现快速准确的分割。实验结果表明,与单尺度MRF相比,多尺度MRF分割膝关节MRI所需时间大大减少,且精度与专家手动分割标准相当。算法通过建立多尺度马尔可夫随机场模型,完成了低信噪比膝关节MRI图像快速准确分割,可作为进一步自动分割软骨与半月板等软组织的基础。     

基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法

针对基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,在定义边缘特征点对的角度直方图和对齐度的基础上,提出了一种基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法。该方法首先利用小波多尺度积准确地提取边缘图像和特征点,然后根据特征点的角度直方图得到的旋转角度,并通过计算所有特征点对在边缘图像中的对齐度来精确地确定匹配点对。大量的实验结果表明,该方法具有较强的适用性、精确性和有效性。     

二值图象邻域寻找的一种快速方法

本文提出了一种基于线性四分树表示的二值图象四邻域寻找的快速算法。与前人的方法相比,该方法占用机器时间和内存空间都较小,而且该方法能方便地推广到八邻域的寻找。     

融合Canny算子和形态学方法的路径识别

针对室内走廊样本，分块进行非线性灰度变换将图像对比度增强，通过Canny算子进行边缘检测，并在此基础上采用具有多结构和多尺度思想的形态学方法，完成边缘连接，得到清晰、完整的边缘图像。根据检测到的边缘，得出机器人行走的路径中线，为机器人行走提供依据。该文在算法描述的基础上进行了仿真实验，结果表明该方法是可行且有效的。