抑制图像纹理的岩石节理裂隙检测

岩石节理裂隙图像由于噪声多、色彩复杂而分割困难,同时岩石节理裂隙检测在工程应用中又具有重要意义。将彩色图像从RGB转换到CIELAB色彩空间后,计算其方差图像。并将原始图像与方差图像相减得到图像的势能向量,同时利用小波系数进行加权,以此抑制岩体纹理噪声。最后,通过图像形态学方法获得边缘图像。实验结果表明,算法可以较好地抑制纹理噪声并能精确定位,以及获得理想的岩石节理裂隙边缘图像。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

基于四元数小波变换的清晰度评价

针对当前各种图像清晰度评价方法在清晰度判别过程中单调性和区分度不够以及适用范围较小的问题,提出了一种基于四元数小波变换（QWT）幅值与相位的图像清晰度评价方法。该算法通过四元数小波变换将图像从空间域变换到频率域,对得到的四元数小波变换系数进一步计算之后获得低频子带与高频子带的幅值与相位信息,求得低频子带幅值各方向的梯度之后与对应方向的相位相乘求和,最终得到两个清晰度指标值。采用该算法与多种现有算法对不同内容的图像、不同程度模糊的图像以及含有不同程度噪声的图像进行清晰度评价实验：相对于现有算法,所提算法在对上述多种图像的清晰度评价中都保持着很好的单调性与区分度。实验结果表明,所提算法不但克服了现有算法在单调性与区分度上的不足,而且所提清晰度评价指标可以应用在图像处理中。     

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.     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用.针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测.实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度.     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用。针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测。实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度。     

四元数与彩色图像边缘检测

本文将彩色图像像素的R、G、B分量作为彩色空间矢量的三个分量，利用矢量场通量以及四元数关于矢量旋转的相关知识，得到两种彩色图像边缘检测方法。基于矢量场通量最大的检测算法，较传统的利用Sobel算子的方法能更全面地提取图像的边缘细节，并且针对不同的图像具有很强的自适应效果；基于四元数的检测算法，利用四元数对矢量旋转的方便表示，提出一种全新的彩色边缘检测方法。实验结果表明，本文提出的两种方法针对彩色图像的边缘检测具有较好的效果，特别是四元数矢量旋转方法，能够提取很多传统的灰度化方法所不能提取的图像纹理细节。     

基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法*

提出一种基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行预处理,利用四元数小波变换的四路小波提取多个角度方向的小波系数,并求取四元数幅值和三个相位,将这些幅值和相位特征组合并分成若干子块,对每个子块根据最近邻原则进行分类,对各子块分类结果进行投票以实现人脸图像最终识别。对五个人脸数据库的实验表明,该方法具有较高识别率和对表情及光照变化的鲁棒性。     

基于四元数描述的彩色图象边缘检测器

为了对彩色图象进行有效的边缘检测 ,提出了一种彩色图象边缘检测的新方法 ,该方法先是采用基于四元数的滤波器来确定当前像点是否在同质区域边缘 ,进而检测出边缘像点 .实验表明 ,该方法对合成及自然彩色图象均有较好效果 ,能够方便快捷地得到图象的边缘 .     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

A novel edge detection method based on the maximizing objective function

This paper proposes a novel edge detection method for both gray level images and color images. The 3×3 mask in the image is considered and two pixel sets S₀ and S₁ in the mask are used to define an objective function. The values of the objective function corresponding to four directions determine the edge intensity and edge direction of each pixel in the mask. After all pixels in the image have been processed, the edge map and direction map are generated. Then we apply the non-maxima suppression method to the edge map and the direction map to extract the edge points. The proposed method can detect the edge successfully, while double edges, thick edges, and speckles can be avoided.     

Quaternion Based Maximum Margin Criterion Method for Color Face Recognition

Color is one of the basic features of images, which can provide very useful information and play an important role in face recognition. By using the quaternion matrix representation, the R, G, B information of each pixel is not destroyed and it can be taken as a organic body. Therefore, this paper proposes a quaternion based maximum margin criterion (QMMC) algorithm. Firstly, the quaternion number is used to denote the pixel of the color image, and a quaternion vector is taken to represent the color image. Secondly, the maximum margin criterion algorithm is used to project the quaternion vector in the high-dimension space into a low-dimension space. Finally, the nearest neighbor classification are taken for classification recognition. Numerous experiments show that the proposed QMMC can achieve better recognition performance.     

基于边缘颜色对的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题．该文提出了一种新的基于边缘颜色对的车牌定位方法．首先进行彩色边缘检测，然后以每一边缘点为中心，垂直于边缘方向取一线形窗口，在窗口内检测边缘点两侧像素的颜色是否分别匹配车牌的底色与字符颜色，若是，则保留为候选车牌边缘点；然后进行形态滤波，剥离不符合车牌结构特征的区域，最后对候选车牌区域进行纹理特征的分析以确定真实车牌区域．该方法抓住了车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点，综合利用了车牌的结构特征和纹理特征，提高了车牌定位的可靠性．对各种条件下拍摄的163幅含有车牌的图像应用该算法，定位准确率达到98．2％。     

彩色图像四元数频域幅值调制水印算法

彩色图像处理常用的独立单通道方式在处理过程中不能体现各彩色通道间的光谱联系。针对彩色载体图像,提出了一种彩色图像四元数频域幅值调制水印算法。首先在空域中计算四元数表示的载体图像块不均匀度大小,从而对载体图像的单位小块进行自适应选取;接着对彩色载体图像进行四元数傅立叶变换,得到其频域矩阵;然后计算分块傅立叶直流位置上的四元数模值,将水印嵌入在模值中。仿真实验结果表明,该方法可以把水印带来的误差扩散到图像的红、绿、蓝3色的各个分量上,且对常见攻击具有较好的鲁棒性,实现了数字水印不可见性和鲁棒性的良好结合。     

A self-adaptive image normalization and quaternion PCA based color image watermarking algorithm

This paper proposes a novel robust digital color image watermarking algorithm which combines color image feature point extraction, shape image normalization and QPCA (quaternion principal component algorithm) based watermarking embedding (QWEMS) and extraction (QWEXS) schemes. The feature point extraction method called Mexican Hat wavelet scale interaction is used to select the points which can survive various attacks and also be used as reference points for both watermarking embedding and extraction. The normalization shape image of the local quadrangle image of which the four corners are feature points of the original image is invariant to translation, rotation, scaling and skew, by which we can obtain the relationship between the feature images of the original image and the watermarked image which has suffered with geometrical attacks. The proposed QWEMS and QWEXS schemes which denote the color pixel as a pure quaternion and the feature image as a quaternion matrix can improve the robustness and the imperceptibility of the embedding watermarking. To simplify the eigen-decomposition procedure of the quaternion matrix, we develop a calculation approach with which the eigen-values and the corresponding eigen-vectors of the quaternion matrix can be computed. A binary watermark image is embedded in the principal component coefficients of the feature image. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can survive a variety of geometry attacks, i.e. translation, rotation, scaling and skew, and can also resist the attacks of many signal processing procedures, for example, moderate JPEG compression, salt and pepper noise, Gaussian filtering, median filtering, and so on.