基于DCT压缩域的图像边缘检测算法

目前,大多数边缘检测算法都是在像素域内进行的,而图像数据大多以压缩格式传输和存储,因此要进行边缘检测,必须先经解压缩,变成非压缩格式,再进行处理,这无疑增加了计算量,影响了处理的速度和性能。给出了一种直接在DCT压缩域中进行边缘检测的方法,通过推导出的边缘检测矩阵算子,直接对反量化后的DCT系数进行处理,进而判断出图像边缘点。与传统的像素域边缘检测方法相比,文中算法由于不需要完全解压缩,因而大大降低了计算复杂度。     

DCT域图像边缘的快速提取

压缩域的图像分析处理技术已成为多媒体研究领域的一个热点。文中给出了DCT压缩域图像边缘的快速检测方法。该方法直接利用DCT非零系数计算图像边缘点,不需要完全解压缩,与传统象素域边缘检测方法相比,大大降低了计算复杂度,并且能根据需要提取不同精度的边缘图像。该方法在远程目标识别或基于边缘的Web图像检索等方面将能满足一定的实时性要求,具有较好的实用价值。针对JPEG图像,给出了边缘提取的实验结果,并与传统的象素域边缘检测方法进行了比较。     

一种JPEG图像边缘检测算法

提出了一种针对JPEG压缩图像的边缘检测算法。该算法首次推导出了DCT域中8×8DCT块到2×2DCT块的直接变换矩阵,并以2×2DCT块为单位进行边缘检测。实验结果表明,与已有的方法相比,该算法简单易行,且提取出的边缘特征具有较高的分辨率。     

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。     

基于改进边缘检测算法的图像处理技术应用

边缘检测算法通过识别每个像素在其邻域内灰度的变化而检测出图像的边缘,但由于黄土CT图像的复杂性和随机性,经试验验证,典型的边缘检测算法并不适合直接应用于黄土微结构图像的处理.对边缘检测算法进行了改进并通过VC++6.0平台实现了其功能,首先使用中值滤波和数学形态学方法对图像进行了处理,有效地降低了噪声干扰,净化了背景并增强了图像对比度;然后对图像进行基于Prewitt算法的边缘检测.通过试验验证了改进后的方法可以有效的去除虚假边缘,区分黄土颗粒的形态,从而更清晰地揭示其内部物质的结构.该方法对CT图像处理范畴的拓展,黄土微结构的研究方法和黄土工程性质的判定都有积极的指导意义.     

基于边缘检测技术的指纹预处理研究

介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法.通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图.在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法.试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量.     

基于块边缘特征直方图的图像检索

本文提出一种利用块边缘特征来进行图像检索的方法。首先对图像中每个8×8的块分别提取其决边缘特征,利用块边缘特征构建三维或四维直方图进行图像检索。所有数据在 DCT 压缩域中进行处理,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该方法与传统的基于 DCT 压缩域的图像检索方法相比,具有检索准确度高和检索速度快的特点。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于游程编码的块边缘模式图像检索算法

提出一种利用块边缘模式来进行图像检索的方法。该方法对图像中每个8×8块分别提取其块边缘模式,然后利用游程编码的原理,用块边缘模式构成图像的特征向量,以便进行基于内容的图像检索。所有数据在DCT压缩域中进行处理,不需要解压缩,从而降低了计算复杂度。实验结果表明,该算法与传统的基于DCT域的图像检索方法相比,具有更好的图像检索性能。     

图像边缘分割算法的优化研究与仿真

研究图像边缘分割问题,提高分割的准确性.针对图像中物体像素与其边缘像素容易发生像素粘连,粘连部分由于发生像素灰度混合,造成像素差异极小,传统的基于灰度的边缘检测算法由于不能很好的区分粘连部分的灰度差异,不能完整检测图像边缘的问题.提出了一种离散余弦变换(DCT)和数学形态学边缘分割算法.通过对提取过的特征图像在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘分割,经过合成得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像,摆脱分割算法对像素灰度的依赖.仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,分割的边缘更为完整准确,取得了令人满意的效果.