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.     

基于边缘最大相关性的快速图像插值算法

处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此，提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息，根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性，利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明，该算法降低了运算复杂度，有效地保持了边缘信息，得到了视觉质量较好的插值图像。     

基于H．264的多模式自适应环路滤波算法

传统基于块的视频编码系统在码率相对较低的视频编码时总会产生块效应现象.本文在详细分析了H.264环路滤波的基础之上,提出了一种基于多模式的快速环路滤波算法.该算法根据H.264中特有的编码信息,将图像块边界分为五种不同的滤波模式,针对每种模式的特点采用相应的滤波技术,并且利用图像的空间相关性提出了一种快速的边缘强度判别方法.实验结果表明,该算法降低了滤波过程的复杂度,在保持图像客观质量不变或略有降低的同时更好地降低了块效应,大大提高了图像的主观质量.     

基于形态滤波和分水岭变换的边缘检测方法

图像的边缘保留了图像最基本也是最重要的特征,边缘检测减少了数据量,在机器视觉、模式识别、视频解码、物体追踪、医学图像处理等领域得到广泛的应用,是图形图像领域里的研究方向之一。文中在总结各种常见边缘检测算法的基础上,利用数学形态学中的腐蚀、膨胀等概念,结合Watershed算法,介绍了一种边缘检测的新方法。     

基于形态滤波和分水岭变换的边缘检测方法

图像的边缘保留了图像最基本也是最重要的特征，边缘检测减少了数据量，在机器视觉、模式识别、视频解码、物体追踪、医学图像处理等领域得到广泛的应用，是图形图像领域里的研究方向之一。文中在总结各种常见边缘检测算法的基础上，利用数学形态学中的腐蚀、膨胀等概念，结合Watershed算法，介绍了一种边缘检测的新方法。     

煤矿视频监控图像的改进非局部均值滤波算法

针对井下光线较差、粉尘大而导致视频监控图像清晰度不佳的问题,提出了一种改进非局部均值滤波算法。首先采用Log边缘检测算子对图像进行边缘提取,获得边缘和非边缘图像;然后分别从相似图像块获取方法以及权重值计算方法2个方面对非局部均值滤波算法进行改进,用于去除非边缘图像中的噪声点;最后将边缘图像与滤波后的非边缘图像进行融合。分别采用该算法与中值滤波算法、均值滤波算法、非局部均值滤波算法对现场采集的图像进行测试,结果表明该算法的图像处理效果明显优于其他算法。     

基于人类视觉系统的DCT编码图像后处理算法

分析了块离散余弦变换（BDCT）图像编码的块效应产生原因,基于马尔可夫随机场最大后验估计（MRF-MAP）框架提出了一种有效的自适应去块效应算法。利用人类视觉系统对块效应有掩盖性的特点引入一个块效应可见度函数,根据转换块的边缘信息自适应调整势能函数的阈值,从而尽可能地消除块效应并保护图像的边缘信息。仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种快速立体视觉边缘匹配算法

提出了一种立体视觉边缘匹配快速算法。通过小波变换,得到了图像的边缘和边缘幅角 并定义了边缘幅角约束。由视差梯度的分布密度函数,导出了左图像连续边缘上相邻两点在右图像 中的对应点的坐标间的相互约束关系,从而限定了右图像中匹配点的搜索范围。最后给出了基于视 差梯度约束和边缘幅角约束的快速边缘匹配算法。     

小波包在图像边缘检测中的应用

在图像分析和计算机视觉领域中,边缘检测技术是至关重要的环节之一。该文根据小波包变换原理提出了一种基于Sobel算子的图像边缘检测算法,通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法进行图像边缘检测具有很好的效果。     

基于a'trous小波分解的图像边缘检测

边缘特征是图像最为有用的高频信息。边缘检测在图像处理和计算机视觉中起重要作用。本文对小波变换进行了研究,并且分析了小波变换提取图像边缘的原理。为了高质量地进行图像边缘检测,提出了一种基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘。算法利用B样条小波对图像函数进行小波变换,提取图像边缘,并采用多孔算法防止图像信息丢失。实验结果表明,和传统的边缘检测算法相比,在边缘精度和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

车辆违章逆行的图像自动检测与识别

提出了一种基于图像处理的对车辆违章逆行进行自动检测与识别的方法。利用中值滤波、帧数统计、帧计数和边界检测等图像处理方法，对视频图像中的逆行车辆进行运动特征提取与识别，实现对违章逆行车辆的自动检测，实验结果表明该方法是有效的。     

一种基于形态学多结构元的自适应边缘检测算法*

基于形态学的图像边缘检测是图像处理的新技术之一,针对形态学单结构元在边缘检测中遗漏边缘信息的问题,提出了基于多结构元的自适应边缘检测算法。实验证明,该算法在检测边缘时能够获得比单结构元检测更多的边缘信息,具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

一种基于边缘检测的错误隐藏算法

视频压缩码流在信道传输时,由于受到信道稳定性的影响,容易发生数据包的损坏或者丢失。为了对抗信道差错,必须采取适当的技术措施。目前,错误隐藏技术已成为易发生差错信道下视频编码的重要组成部分。本文提出了一种新的基于边缘检测的空域错误隐藏方法。实验表明,在具有边缘的区域,该方法能够使图像恢复得较好,其PSNR比传
传统内插方法提高了大约4～5dB。     

一种基于边缘检测及纹理分析的水坝图像分割算法

针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。     

一种基于主动生长的边缘连接算法*

针对因漏检而断裂的图像边缘图中的边缘连接问题,提出基于主动生长的边缘连接算法。先检测边缘图中端点的位置和方向,再在端点处进行主动边缘生长并通过退化操作实现边缘的正确连接;通过退化和约束生长实现对边缘图的去噪处理。实验表明,本算法在不增加边缘图噪声的情况下,很好地实现了对断裂边缘的有效连接,有利于后续的图像分割、表达和匹配等处理。     

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...     

基于最佳阈值和轮廓提取的边缘检测方法

边缘检测是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一,其结果的正确性和可靠性直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解.本文分析了传统边缘检测算法的性能,提出了一种基于最佳阈值和轮廓提取相结合的方法,实验表明,该方法简单实用,抗噪性能强且定位准确.     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。