基于改进人工鱼群算法的图像边缘检测①

提出了一种基于带混沌差分进化变异算子的人工鱼群算法的图像边缘检测方法,该算法通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后利用人工鱼群搜索图像梯度最大值,达到快速、准确检测图像边缘的目的。在差分变异算子中引入调节因子加强搜索能力,并且动态调整人工鱼的视野,使鱼群能快速跳出局部极值。通过仿真实验表明,该算法用于图像边缘检测是可行的和有效的。     

改进布鸟搜索算法最大熵值的医学图像分割

研究医学图像分割问题.医学图像是医学影像的分析基础,医学图像由于组织边缘模糊和灰度不均匀含噪声等特点,导致最大熵值分割医学图像算法难以进行准确分割,分割精度低,为了提高医学图像分割的准确性,提出一种改进布鸟搜索算法优化最大熵值的医学图像分割方法.首先由最大熵法找到医学图像分割目标函数,然后采用改进布谷鸟搜索算法对目标函数进行优化,找到医学图像的最佳分割点,实现医学图像分割,最后采用多幅医学图像进行仿真,以测试算法性能.结果表明,改进方法不仅解决了传统最大熵值医学图像分割算法存在的缺陷,同时提高医学图像分割的精度,并且具有较好的鲁棒性,具有较好的实际应用价值.     

一种基于矩不变的深度获取计算方法

针对传统矩不变深度信息获取方法在实际应用中普适性不足,且边缘检测效果不理想的问题,提出一种改进的矩不变深度信息获取方法。首先通过改变像距和光圈参数来获取不同位置的两幅图像,然后用基于图像梯度和灰度标准差相结合的方法检测出每幅图像的边缘,最后根据梯度图像占整幅图像的比值来计算深度信息。实验结果表明该算法提升了边缘检测的效果,减少了计算量,提高了距离估测的准确性和实时性。     

基于BP网络的人脸图像边缘检测算法

采用改进的BP算法,实现人脸图像的边缘检测.构造了学习样本,并在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测.在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测.利用ORL人脸数据库图像的实验,证明了将得到的权值矩阵用于人脸图像的边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘.     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel 算子基础上,增加了45°和135°2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究

传统的蚁群算法应用于图像边缘检测时,会出现边缘不够平滑、受噪声影响大、易收敛于局部等问题。为了提高边缘检测的效果,将灰度梯度与区域灰度均值方法相结合,确定蚂蚁的初始位置和启发矩阵;引入权重因子定义新的概率转移函数,并通过混沌算法和自适应参数进行信息素矩阵的更新,避免过早陷入局部最优。实验结果表明,改进的蚁群算法可以有效减少噪声对边缘检测的影响,并获得更加完整和清晰的图像边缘,取得较好的效果。     

基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法

传统的Canny边缘检测算子采用全局阈值选取方法,当图像的背景和目标灰度变化比较大时,采用全局阈值法将丢失一些局部边缘信息。针对该问题,提出了一种自适应求取动态阈值的改进Canny边缘检测方法。该方法利用图像的梯度方差作为判据对图像进行分块,继而对各子块运用最大类间方差法求得相应的阈值,并通过插值得到阈值矩阵,最后结合改进的边缘连接法对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在具有良好的抗噪性能同时,具有很好的检测精度。     

最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用.提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的自动阈值化方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量.仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更佳.     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

尺寸测量中的边缘检测算法研究

主要介绍了一种改进的边缘检测算法及相应计算模板和公式，并对算法的误差进行了分析。因为传统的边缘检测算法在理论上较成熟，但在实际应用时可操作性较差。所以针对零件图像测量的实际应用情况，使用基于Sobel算子的改进的方向算子，对灰度图像进行处理得到梯度图像。综合应用其他算法，实现了对目标边缘的准确检测。然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算，对目标边缘进行亚像素精确定位。在文章的最后，用实例说明了本算法的可行性。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

基于支持向量机的多特征彩色图像边缘检测

针对在特殊领域中彩色图像边缘检测,不仅需要准确地检测到目标边缘而且需要去除非目标边缘,提出了一种新的支持向量机多特征彩色图像边缘检测方法.这种方法根据彩色图像边缘的特点,在图像亮度和色度通道上结合像素加权梯度值和像素邻域相关信息构建多维特征向量,通过训练的支持向量机可以准确识别出目标边缘.实验结果表明,该方法比传统边缘检测方法具有更好目标边缘识别能力.     

基于分块搜索的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精确定位。之后利用卷积运算粗略定位外圆,再对原图像进行分块搜索,观察截图的灰度直方图中的灰度变化精确定位外圆。将得到的虹膜与传统定位算法得到的虹膜用相同的虹膜识别算法处理,结果表明,该算法定位出的图像识别上效果更明显,并且具有很好的鲁棒性。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

一种基于梯度方向信息的运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的基本内容。在对现有算法分析的基础上提出了一种基于梯度方向信息的运动目标检测算法。首先利用方向信息提取视频图像序列中每一帧的边缘梯度图,然后通过改进传统帧差算法,采用uint8数据格式处理含有时间关系的两帧图像以此确定运动目标粗略边界,经运动目标连通域识别,最后结合梯度方向信息准确提取运动目标的完整轮廓。实验结果表明,该算法克服了传统帧差算法不能准确定位目标的缺点,在室内外复杂背景下均能准确地提取完整的目标轮廓。     

基于模糊理论和蚁群算法的图像边缘连接方法

针对边缘检测的断点问题,提出一种基于模糊理论和蚁群机制的断点连接方法。以原图像和传统检测算法得到的边缘为基础,分析出边缘端点,根据端点邻域内各像素的梯度信息,采用模糊判决方法,计算隶属度矩阵;由各像素的灰度梯度、隶属度和信息素确定转移函数,减小蚁群寻优的盲目性,提高边缘点定位的准确性。实验结果表明,该方法不仅能有效改善边缘不连续现象,且补偿边缘能更真实地反映原图像边缘信息。     

一种新颖的边缘自相关模糊消除放大算法

传统插值算法放大后的图像产生细节模糊和边缘锯齿化,为此提出一种基于边缘检测的多方向模糊消除算法。采用双通道方式,边缘检测原图像,提取放大后的图像边缘信息,根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点优化;多倍放大时采取小倍率递进方式实现。实验证明,算法模型简单易于实现,对提高图像质量取得了明显的效果。     

一种矿井巷道图像边缘检测算法

针对传统的Canny算法在处理模糊的矿井巷道图像时存在边缘提取效果较差的问题,提出了一种基于小波变换和Canny算法的矿井巷道图像边缘检测算法。该算法首先对矿井巷道原始图像做小波分解,获得低频图像和高频图像,从而避免模糊图像对边缘检测效果的影响;然后采用Canny算法计算低频图像和高频图像的一阶差分,获得低频图像和高频图像的梯度图,通过计算局部梯度最大值,获得高频图像和低频图像的边缘图;当高频图像的边缘图上出现间断点时,在低频图像的边缘图中检测该点的8点邻域,寻找连接点,即可得到完整的矿井巷道边缘检测图。实验结果表明,与传统的Canny算法相比,该算法能够检测到较多的图像边缘点,具有较好的边缘连接效果。