结构森林边缘检测与渗流模型相结合的混凝土表面裂缝检测

针对现有混凝土表面裂缝检测方法对不同环境下采集的裂缝图像集检测效果鲁棒性不强的问题,引入基于结构森林的学习框架来提取裂缝边缘,并融合改进的快速渗流算法检测裂缝,以保证检测精确率和效率。使用分段函数对彩色图像进行线性变换以增强裂缝,根据包含裂缝块的局部结构特征及彩色图像积分通道特征,利用结构森林边缘检测器快速提取裂缝边缘,同时结合改进的渗流模型快速渗流边缘并去噪。最后,利用形态学方法,连接较小断裂并填充孔洞。在收集的各类裂缝图像集上的实验结果表明,该算法处理速度快、鲁棒性好,且裂缝提取的精确度优于现有算法。     

桥梁水下结构缺陷的图像分割与特征提取算法

针对传统的桥梁水下结构缺陷检测方法的弊端,在深入分析缺陷图像像素特征的基础上,提出一种新的基于大津法和最大互信息量相结合的图像分割算法。依据轮廓跟踪原理,计算出桥梁水下结构破损区域的面积、周长等参数。在Visual C++ 6.0开发环境中进行了算法的实现。实验结果表明,该算法在提取图像破损边缘的同时有效地滤除了噪声,精确地计算出破损区域的几何参数,为桥梁水下结构缺陷的定量化识别提供了一种有效的手段。     

结合异质扩散和小波包分解的医学图像分割算法

提出一种医学图像解剖结构特征提取算法,结合异质扩散和小波包分解实现了医学图像分割.在异质扩散基础上,提出一种新的FAB扩散方法对图像进行去噪,同时保持图像解剖结构的边缘和局部细节;然后用一个基于小波包分解的自适应边缘检测算法来检测图像的解剖结构的轮廓特征.分割结果表明,该方法能在有效地去除噪声的基础上完成医学图像解剖结构轮廓特征的提取.     

水下人造目标线特征快速检测算法

为了从水下复杂场景中快速检测人造目标,提出了一种在图像小波变换低频子带上进行直线实时检测的算法。首先,利用小波变换确定显著线特征检测的合适尺度;然后在确定的低频子带小图像上进行边缘检测,利用梯度直方图和迭代法相结合自适应确定边缘检测的分割阈值,得到显著特征的边缘点;再利用改进的Hough变换检测人造目标的直线特征;最后在原始图像上标记出直线检测的结果。实验结果表明:提出的算法可以准确检测出水下复杂背景中人造目标的直线特征,并且具有良好的实时性,满足水下人造目标视频检测的应用要求。     

基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法

针对目前传统边缘检测方法提取出的图像边缘轮廓模糊、不连续等问题，提出一种基于双通道多尺度注意力机制的光伏板裂缝检测方法，实现对图像低级边缘、边界、目标轮廓的检测。首先构建了双通道主干网络，包含语义分支通道和空间细节分支通道；其次基于多尺度原则，构建了多尺度及注意力机制模块，对特征图像的高、宽、通道的维度变换，分配特征权重，在捕捉跨通道信息的同时，还能够捕捉方向感知和位置感知的信息；最后将空洞融合模块融合到语义分支通道中，提升网络提取特征信息的能力。实验结果表明，所提出的算法对光伏板图像边缘检测性能有提升，相较HED、RCF与FCN算法，F1值提升了2.83%、0.37%与1.54%，获得了较为清晰的裂缝图像。     

一种基于边缘综合特征的彩色图像检索算法

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出了一种基于边缘综合特征的彩色图像检索新算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的两种直方图(边缘颜色直方图和边缘方向直方图);最后综合利用上述两种边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于多结构元的数学形态学的边缘检测

针对传统边缘检测算子具有对噪声敏感、提取出的边缘细节特征没有得到很好的保持等不足,文中在 Canny 算法启发下提出了一种基于多结构元的数学形态学边缘检测算法,并经过数学形态学细化算法提取图像边缘,并与 Sobel 边缘检测算法和 Canny 边缘检测算法得到的图像边缘仿真结果进行对比,分析比较其优点不足,得出结论:文中算法得到的图像边缘其定位准确且较平滑,轮廓清晰,很好地保留了边缘细节特征,比较容易并行实现,而且由于此种边缘检测算法抗噪能力较强,能较好解决性噪比和单边缘响应之间的矛盾     

采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。     

基于直线段特征单元提取的隧道砼衬砌接缝去除算法

由于部分隧道砼衬砌表面图像中固有衬砌接缝与裂缝灰度值相似且线性一致,衬砌接缝处易产生起砂、空鼓、掉块及渗漏水,已有的裂缝检测算法提取单一的裂缝存在缺陷。提出基于直线段特征单元提取的隧道砼衬砌表面衬砌接缝去除算法。在裂缝聚类特征粗检测的基础上,首先通过改进的累计概率霍夫变换检测出显著的直线特征;然后利用像素点的延伸搜索计算来提取衬砌接缝可处理的最小直线段特征单元线;最后根据单元线标记信息及定区域内单元线特征去除部分衬砌接缝,并运用渗流去噪算法得到隧道砼衬砌表面真实裂缝。实验结果表明,提出的算法弥补了已有隧道砼衬砌表面裂缝检测技术的不足,能够精确、快速、有效地去除相似线性特征对单一的真实裂缝检测的干扰,具有较强的鲁棒性。     

基于小波变换的磁瓦表面缺陷检测方法研究

针对磁瓦表面缺陷人工检测时存在效率低、稳定性差的问题,提出一种将小波变换应用于磁瓦表面缺陷检测的视觉检测方法。实验中对随机样品磁瓦和模板正品磁瓦进行相同的处理,对比两者处理过程中采集到的参数来判别实验磁瓦是否存在缺陷。先通过小波去噪处理图像,利用灰度直方图阈值提取图像并二值化,计算对比阈值提取区域匹配相似度;再用Canny边缘检测算法提取出阈值提取区域轮廓边缘,经过形态学操作,计算对比最大轮廓长度,最大轮廓面积和凸凹平均面积;最后通过设定提取特征的合格区间来判别磁瓦是否存在缺陷。实验结果显示,该算法对倒角不合格、偏磨、掉块和起层等缺陷的识别效果较好,可将磁瓦表面存在的显著缺陷准确地检测出来。     

工程结构构件裂缝图像的处理与宽度测量

在分析工程结构构件表面裂缝数字图像的基础上,考虑到图像数据量之大以及测量时间的要求,采用辅助图像定位裂缝图像处理区域,减少了图像处理的数据量,使图像处理时间可以减少一个或者两个数量级;然后在裂缝图像处理区域中进行图像分割提取出裂缝,对裂缝二值图像进行左右边界提取,进而得到裂缝宽度信息;实验结果表明,该算法能够比较稳定和准确地检测工程结构构件表面裂缝的位置、宽度等特征.     

基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测

在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。     

一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法

图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术基础。边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值。文中以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于彩色边缘综合特征的图像检索算法。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓。然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图,即加权颜色直方图、角度直方图和梯度方向直方图。最后综合利用上述3种彩色边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

沥青路面裂缝图像检测算法研究

针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,设定了一种自适应确定权重的算法,使得此算子在平滑滤波的同时又检测到各种类型的边缘。与传统裂缝图像检测算法相比,该算法有效抑制了各种噪声的影响,实现了多种类型边缘的精确提取;理论分析和实验结果表明该算法是可行且有效的。     

拓扑梯度耦合多重最小修补路径的连续边缘图像修复算法

当前的图像修复算法都是利用非连续边缘的已知块信息来完成损坏区域的填充,造成图像模糊与视觉不连通;且修复路径都是随机确定,使其成本较高.对此,提出了拓扑梯度耦合多重最小路径快速行军的连续轮廓图像修复优化算法.引入拓扑梯度,检测出缺失区域的边缘轮廓;定义关键点择取规则,提取图像损坏区域的关键点,嵌入权重因子,建立权重距离函数,计算最小修补路径成本,并设计多重最小路径快速行军机制,提取出连续边缘,完成损坏区域填充.仿真结果显示,与其他图像修复算法相比,本文算法可检测出损坏区域的连续边缘轮廓;且该算法具有更好的修复视觉与效率.     

基于欧氏距离图的图像边缘检测

图像边缘检测技术直接影响以目标识别为目的的后续图像处理操作,有效地提取出图像中所携带的目标信息是图像边缘检测的主要目的.为了实现目标轮廓的有效提取,提出一种基于欧氏距离图的图像边缘检测算法.该方法计算图像内像素点之间的欧氏距离,得到图像的距离图,距离图很好地描述了图中景物的外部轮廓;对距离图进行改进的Canny算子边缘检测,可以有效地得到图中物体的轮廓.与一般的边缘检测算法相比,本文算法能够抑制过于细小和琐碎的细节,并能够准确地提取目标的整体轮廓信息,为后续目标识别奠定了良好基础.     

基于边缘直方图的彩色图像检索算法研究

图像边缘是重要的视觉感知信息,也是图像最基本的特征之一,其在图像分析和理解中有重要价值.本文以视觉重要的图像边缘轮廓为基础,提出一种基于边缘直方图的彩色图像检索新算法.该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘轮廓;然后构造出能全面反映边缘轮廓内容的3种直方图(颜色直方图、距离直方图和角度直方图);最后综合利用上述3种边缘直方图计算图像间的内容相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于小波及自适应Canny的磁环表面缺陷检测算法

针对常规分割算法难以将磁环缺陷从纹理复杂的磁环表面提取出来,本文提出了一种基于小波变换及边缘检测的缺陷提取算法.基于小波变换对磁环纹理的弱化作用,对小波分解低频部分采用自适应Canny边缘检测算法分割出含缺陷的边缘;基于阈值分割的轮廓查找算法,提取出磁环内外轮廓并作一定的处理;对含缺陷边缘和处理后内外轮廓做形态学处理和逻辑运算提取出磁环所有缺陷;对缺陷排序并提取出磁环主缺陷轮廓,判断轮廓闭合情况并填充轮廓得到主缺陷区域.实验表明本文算法正检率达94.7%.     

基于快速边缘检测和Real Adaboost的行人检测

针对聚合通道特征(ACF)算法中行人外观轮廓不稳定导致检测率下降的问题,使用快速边缘检测检测出待检测图像的边缘图;用边缘图代替ACF算法图像通道中的梯度幅值通道,获取较稳定的行人轮廓信息;采用准确率较高的Real Adaboost分类器提高分类准确性.仿真实验结果表明:算法相对于原ACF算法误检窗口减少,检测精度提升,漏检率在INRIA,Caltech数据库上分别降低了5.1%和14.8%.     

多方位结构元素路面裂缝图像边缘检测算法

在数学形态学基础上,针对路面图像中噪声和裂缝类病害不同的像素分布特点,提出了多方位结构元素形态学边缘检测算法。该算法利用类间最大距离法确定路面裂缝图像中发生梯度变化的点,后对其采用多方位结构元素腐蚀操作,提取出路面裂缝边缘像素点并滤除噪声。实验结果表明：较传统的边缘检测算法,该算法在准确地检测路面裂缝边缘的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,运算速度快。