室内视频中基于边缘的运动阴影去除算法

针对运动提取算法总是将运动阴影错误检测为运动前景,提出一种基于边缘信息的室内运动阴影去除算法.首先用Canny算子提取输入图像的边缘,同时对输入图像进行梯度分割;其次利用运动边缘的属性提取属于真实前景的运动边缘;再次得到靠近运动边缘的真实前景的部分边界;最后通过文中提出的边界跟踪技术构建出完整的前景边界,从而提高运动前景的检测精度.仿真实验表明,对不同的光源距离、不同的阴影投影方向及不同颜色前景引起的运动阴影,算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域.     

视觉测量中环状编码标记点检测与识别方法

针对视觉测量中环状编码标记点检测识别易受成像角度、光照等因素影响的问题,提出了一种基于编码环采样的解码识别方法.使用Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像轮廓结构信息,基于尺寸和形状约束,滤除非标记点轮廓;使用Otsu算法进一步提取标记点边缘环状邻域,通过最小二乘椭圆拟合求解椭圆参数,通过椭圆参数约束,再次滤除非标记点轮廓;基于标记点椭圆参数,对编码环进行连续采样,解算获得编码值.试验结果表明,所提出的检测识别算法受成像角度、光照等因素影响小,可实现编码标记点的精确定位与准确识别.     

一种点云数据获取的编码结构光方法研究

介绍了采用De Bruiin序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配,利用增加约束的动态编程遍历最优匹配路径网格得到最优匹配路径;对畸变条纹图像进行颜色校正,提高了边界检测的准确率.该编码策略解码简单,匹配算法能取得较好效果,得到的点云数据精度能够达到三维表面重建的要求.     

一种改进的Canny图像分割算法

针对目前图像分割算法普遍存在噪音鲁棒性差、易发生细小边界信息缺失以及适用范围较窄的缺点,改进Canny边缘提取算法中的问题阈值并与原色特征提取加权融合。首先针对Canny算子阈值的自适应性问题,通过计算图像背景与目标之间的类方差来减少错分概率来决定阈值。然后,在具有丰富信息的彩色图像上提出R、G、B这3种原色特征,通过原色特征提取的分割图像与阈值分割提取的图像加权融合形成全新的分割图像。该算法不仅克服了传统分割提取算法边缘信息丢失、鲁棒性差的问题,而且提高了细节点的单位精度,实验结果表明了本文改进Canny边缘算法的有效性。     

一种结构光组合编码模式和解码算法

为了满足高分辨率的动态三维测量，设计了一种结构光组合编解码模式。将伪随机阵列编码和单幅正弦条纹图案组合形成编码图案。单幅正弦条纹编码图案能够满足高分辨率的三维测量，通过伪随机阵列编码对单幅正弦条纹进行再编码，使得单幅正弦条纹图案能够适用于动态场景下的三维测量。为了确保相位值的准确性，设定编码参数，使得伪随机阵列子窗口中只包含一个完整周期的正弦条纹。组合图案解码算法通过伪随机阵列的窗口识别匹配，再进行窗口内的正弦条纹解码。实验结果表明了上述编解码模式的有效性。     

改进的Beamlet与Canny相结合提取复杂图像线特征

传统Beamlet无结构算法在提取图像线特征时不仅存在重叠模糊的缺陷,而且在提取复杂图像线特征时不能有效地检测出目标信息,细节特征更是难以刻画。针对这些问题,提出将改进的Beamlet无结构算法与Canny算子相结合的方法提取复杂图像的线特征。首先,对图像进行Beamlet变换,通过改进Beamlet无结构算法,采用新的能量统计和制定新的划线规则,以保证每个二进方块最多有一条最优基;然后,对图像用Canny算子检测边缘,通过选取较大的Sigma,只检测明显的大边缘;最后,两者结合得到图像的线特征。从检测的线特征的线型连接程度等方面对该算法的性能进行了评价,并与现有的方法进行了比较,实验结果表明,该方法克服了两种方法单独提取线特征时存在的断裂、重叠、模糊和虚假边缘的缺点,有效地提高了复杂图像线特征提取的准确性和连续性。     

基于改进DeeplabV3+的地物分类方法研究

原始DeeplabV3+算法对无人机航拍图像中的地物边缘分割不够准确,对道路的分割存在不连续的情况.因此,针对这些问题,文中对DeeplabV3+算法进行了改进.首先,在编码阶段进行特征融合,增强浅层特征图的语义信息;其次,在分割网络结构中添加边界提取分支模块,并采用Canny边缘检测算法提取真实的边界信息进行监督训练,使网络对地物边缘的分割更为精细;最后,在网络的解码阶段,融合更多的浅层特征.实验结果表明,所提方法的mIoU值为80.92％,比DeeplabV3+算法提升了6.35％,能够有效进行地物分类.     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

基于编码结构光的物体表面点云获取算法

为了解决基于结构光的三维重建中摄像机观测条纹与投影仅模式之间的匹配问题,提高点云数据的精度,采用De Bruijn序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配(BN-Matching),并针对结构光图像的特点和用途提出了边界检测算法.该编码方法结合时分多路复用与空间邻域两种编码的思想,对物体表面的连续性和单调性不作限制.实验结果表明,边界检测及匹配算法有较强的鲁棒性,获得的点云数据能够满足后续三维表面重建的要求.     

基于条纹边界编码光系统的三维分层重构技术

给出了一种基于条纹编码光的三维分层重建技术;为了提高结构编码光的抗干扰性,采用一种基于时空多帧编码的投射条纹图像,通过整合分析多帧图像不同条纹间的跳变关系得到被测物象的光栅条纹编码从而有效提高结构光的抗干扰性;采用一种新的基于组合数学的编码算法以利于条纹编码自动化;在既有文献基础上,提出新的基于条纹边界编码光的三维分层重构数学模型。实验结果证明,在3D重建方面,该技术具有较强的鲁棒性。     

基于多尺度形态梯度的灰度图像边缘检测

研究了一种基于多尺度抗噪型形态梯度的灰度图像边缘检测算法。该算法通过构造5个不同的结构元素,结合多尺度合成对图像进行边缘检测。为验证本文算法的效果,用几种传统的微分算子对实验图像进行了边缘提取的实验,并把结果与用本文算法提取的结果进行了比较。结果表明:本文算法比较成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果在完整性和细节的丰富性方面优于经典的Sobel算子,LOG算子和Canny算子,但在某些边缘的连接性和平滑性方面不如Canny算子,在这方面还有待改进。     

基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法在抑制噪声和定位精度方面的不足．提出一种将小波去噪和改进Canny算子相结合的边缘检测方法。采用小波去噪方法对含噪图像进行噪声过滤．再用改进的Canny算子实现边缘检测。仿真实验结果表明,该方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确。     

一种新的SAR图像边缘检测算子

Canny算子是边缘检测的重要方法之一,对于含有高斯加性噪声的图像非常有效.从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数的方法对Canny算子进行了改进,改进后的Canny算子可以应用到SAR图像边缘检测.实验结果表明该算子对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻.     

一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

面向多媒体传感器网络的视频压缩新算法

视频压缩可以降低多媒体传感器网络中的数据信息量。传统分布式视频编码方案采用区域统一编码,可能导致运动剧烈区域解码估计的失真。提出一种改进的分布式视频编码算法。该算法基于图像梯度场,针对Wyner-Ziv帧不能准确编解码的区域,通过ROI判定准则提取该区域并基于熵编码压缩,图像其他区域则基于LDPC实现分布式编解码,进而实现视频的优化传输。仿真实验表明：本文算法可增强运动剧烈区域的编码效率,在降低码率的同时提高解码图像质量,最终降低传感器节点能耗。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

多尺度下的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声鲁棒性较差的问题,根据Canny算子滤波器的尺度较小可以检测较小的边缘,但对噪声的抑制能力较差,反之检测较大的边缘对噪声的抑制能力较强的特点,提出了一种多尺度下的噪声图像边缘检测方法。运用Canny算子在不同尺度下检测边缘的优点,对含噪图像进行不同尺度的Canny边缘检测,对不同尺度边缘检测结果进行跟踪实现噪声图像的边缘检测。仿真实验结果表明,与传统的方法相比,改进的算法能较清晰地提取出图像的边缘,降低高斯噪声对图像边缘的影响。     

基于彩色结构光的自动编码算法

针对光栅投影三维轮廓测量中被测对象所含特性越来越复杂,提取到的细化光栅条纹存在大量断裂,导致细化条纹编码困难的问题,提出了一种基于彩色结构光的自动编码算法。设计了一种新的彩色结构光模型并且给出了其设计原理,实现了一种新的条纹自动编码算法。该算法从投影的彩色结构光栅中提取到带有颜色信息的细化光栅条纹,通过判断条纹最佳相邻的连通区域依次对其每种颜色的细化条纹进行编码,最后利用光栅模型的周期性进行组合编码得到完整图像的条纹编码。仿真实验结果表明：该彩色结构光模型设计简单,条纹自动编码算法的准确率较高,其误差能够降低将近10%,利用得到的条纹编码数据能够重建出较理想的三维点云数据模型。     

多视频多图像实时配准

提出三个加速方法用于视频配准:①利用阶段划分来避免重复计算,减少计算量。②只有重叠区域的兴趣点才有提取价值,引进区域选择算法选取兴趣区域,摒弃原则不重叠的区域。③利用Canny算子对SURF算法进行改进,只针对边缘周边区域进行特征点的提取。实验结果显示结合Canny算子改进的SURF算法提取兴趣点的速度更快,同时也继承了SURF算法的强鲁棒性。三个加速方法减少了计算量,在不影响匹配精度的情况下,有效缩减了视频配准时间。