一种基于频域谐波能量和模糊理论的遥感图像边缘特征检测方法

从传统的梯度算子的边缘检测算法对高分辨率遥感图像无法有效检测出发,探讨一种基于傅里叶变换和模糊推理的高分辨率遥感图像边缘特征检测的方法。该方法首先提取前n次谐波能量,根据直流中心频谱图像良好的噪声抑制特性,分析高频分量对图像边缘特征的贡献。然后采用巴特沃斯低通滤波器获取低频分量,采用模糊推理的方法提取低频分量中的边缘特征,将这两部分的边缘特征叠加,得到最终的边缘检测图像。仿真实验表明,所提出的算法检测出的图像边缘特征效果显著,抗噪能力强。     

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测

目的边缘检测是有效利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。高分辨率遥感图像地物类型复杂,细节信息过于丰富,使得基于相位一致的边缘检测结果中存在过多的噪声与伪边缘。为此提出了一种结合相位一致与全变差模型的高分辨率遥感图像边缘检测方法。方法根据相位一致原理,应用Log Gabor构造的2维相位一致模型,引入全变差去噪模型对基于相位一致的边缘强度图进行改进。结果借助有界变差空间对图像光滑性的约束,实现了高分辨率遥感图像噪声去除与伪边缘抑制,利用改进后的相位一致边缘强度图可有效检测高分辨率遥感图像的边缘。结论实验结果表明,与相位一致模型、Canny算法相比,该方法能消除了高分辨率遥感图像中同类地物内部细节特征形成的噪声,抑制相位一致边缘检测结果中的伪边缘,突出地物的真实边缘,并能正确地提取地物目标的整体轮廓信息,有助于后续地物目标的自动识别。     

基于Contourlet旋转不变特征的遥感图像检索

除了具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征,如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。文章依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Contourlet变换捕获不同特征方向能力的差别,文章采用正交补偿法加以改正,并通过傅里叶算子的处理,实现基于结构性边缘特征旋转不变的图像检索。实验结果表明,该检索算法对含有丰富规则边缘特征的遥感图像更为有效。     

蝶类昆虫识别算法的研究与分析

提出利用边缘检测及角点提取来识别蝶类昆虫的方法.通过用四种边缘检测算子对鳞翅目蝴蝶进行边缘检测并作比较分析,从中找出鳞翅目昆虫边缘检测的最佳边缘检测算子,然后对边缘检测后的图像进行了角点提取特征信息,通过实验能够得到蝶类图像的特征,为下一步蝶类识别奠定了基础.     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

基于遥感数据光谱和空间特征的边缘提取方法

传统的边缘检测算子(Sobel、Robert、Prewitt、Kirsch、Gauss—Laplac等算子)主要是通过图像空域特征微分，建立不同结构的模板完成高分辨率遥感图像的边缘提取。而高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息，借助这两种特征信息提高提取城市边缘的信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。本研究采用了“象元替换”的思想设计光谱分解和边缘检测的算子模板步骤，综合了图像的光谱特征和空间特征信息。研究结果表明，这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度，同时还具有方法简便、计算速度快的特点。     

基于方向滤波的监控图像边缘检测

监控图像的边缘检测是进行高级图像处理和模式识别的基础工作.将方向滤波理论引入监控图像的边缘检测中.通过Roberts算子的四方向滤波扩展,介绍了方向滤波用于边缘检测的一般过程;针对监控图像中斜坡边缘丰富的特点,引入Petrou-Kittler滤波器作为基础滤波器;用方向滤波理论改造Petrou-Kiuler滤波器,形成...     

基于自适应提升方案的图像边缘检测

图像边缘是由于灰度的不连续所致,是图像信息的一个最基本特征,也是图像处理中探讨的热点问题之一.分析传统的图像边缘检测算法及其存在的问题.通过采用自适应提升小波分析,根据处理图像信息的局部特征自适应地调整预测滤波器和更新滤波器,从而实现与处理信息的准确匹配;同时,改进了小波边缘检测算子,实现了一种适用于自适应提升小波分析的图像边缘检测的算法,并将此算法应用于医学图像的边缘检测.仿真结果表明,该算法比传统的图像边缘检测算法效果更优.     

基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法

基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取。提出一种基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法。首先使用最小吸收同值核区SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子对高分辨率遥感图像进行边缘检测,生成边缘图像。之后,对边缘图像计算其不变矩,作为该遥感图像形状特征的描述向量。试验结果说明,所使用的方法计算简便,速度快,而且该描述向量能够很好地代表图像的特征,具有较高的应用价值。