基于可变局部边缘模式的绿色植物物种识别

绿色植物物种识别在生态环境保护、中药制取、农业与园艺应用等方面有着重要的应用前景和潜在的经济价值。边缘是一种直观、简单、有效的对象识别特征,文中针对传统边缘算子方向少,尺度单一,操作不灵活等缺点,使用一种具有多尺度、多方向属性的圆形局部边缘模式算子(varied local edge pattern,VLEP)提取植物图像的边缘特征,同时考虑阈值细分的思想,在自建的绿色植物物种数据库上进行的实验结果表明,该算法不仅可以弥补传统算子由于边缘方向少、尺度单一导致丢失边缘信息的缺陷,同时可以有效用于绿色植物物种识别。     

基于深度信息局部二值模式特征的室内场景边缘检测EI北大核心CSCD

针对室内场景深度图像,检测场景中的面片边缘信息并确定场景中的完整面信息是实现室内场景分析和理解的基础.基于深度信息局部二值模式特征,提出一种室内场景深度图像边缘检测的方法.首先对场景深度信息图分别求X方向和Y方向的梯度信息,结合2个梯度图找到深度信息图的基本边缘信息;然后计算基本边缘附近的局部二值模式特征信息,并计算深度图每个点的法线信息;最后利用深度信息局部二值模式特征和法线信息对边缘信息进行判断和矫正,以提取深度图像的面片边缘信息.实验结果表明,该方法能够高效、准确地检测室内场景深度图像的边缘信息,避免边缘信息的过检测和欠检测.     

基于局部期望阈值分割的图像边缘检测算法

传统图像边缘特征检测通过梯度算子卷积计算获取梯度图,并根据梯度变化情况设定阈值得到边缘信息,但图像的各局部区域梯度变化不均匀,采用统一阈值分割边缘信息往往会造成获取的边缘信息不准确。本文提出一种基于图像局部区域期望的自适应阈值方法,首先采用Sobel算子获取图像梯度矩阵,然后将梯度矩阵分割为多个子区域,并计算每个子区域的局部期望作为该区域阈值,进行边缘特征提取。实验表明,提出的方法提高了图像主要目标物边缘特征的识别度,区域边缘信息划分准确。     

基于局部区域空间矩的边缘特征检测方法

SUSAN算子是一种利用局部区域信息的边缘检测方法,由于仅利用了局部区域的零阶空间矩信息,导致检测结果中容易出现虚假边缘。为此,提出了一种基于局部区域空间矩的边缘特征检测方法,即综合利用局部区域的零阶、一阶和二阶空间矩信息来检测图像中的边缘。利用合成图像和实际图像并加入不同类型的噪声进行的实验分析结果表明,提出的边缘检测算子可以有效消除噪声引起的虚假边缘响应,提高SUSAN算子的边缘定位精度。     

采用金字塔纹理和边缘特征的图像烟雾检测

目的 与传统点式感烟器相比,图像烟雾检测具有响应速度快、非接触等显著优势,但烟雾形状、色彩、纹理千差万别,造成现有算法推广性能不好,亟需提高特征推广性能.为此提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法.方法 首先,该算法将图像进行金字塔分解,然后在每层图像上提取局部二元模式(LBP)和边缘方向直方图(EOH),采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式(PLBP)和金字塔边缘方向直方图(PEOH)序列特征,分别用于表征烟雾纹理和边缘信息,首尾相连这些直方图后,采用支持向量机(SVM)进行训练、识别烟雾.结果 这金字塔纹理和边缘特征具有很好的分类性能,能够在比较大的图像库上达到94%以上的检测率和3.0%以下的误报率.结论 本文算法提取的纹理、边缘特征,对光照、尺度具有一定不变性,实验结果也表明本文特征对烟雾检测具有较好的推广性能.     

一种新的基于局部特征统计的小目标检测方法

提出了一种新的基于局部特征统计的红外图像小目标检测方法。对图像的局部区域灰度概率进行统计，通过阈值分割去除图像中缓慢变化的背景点和弱的边缘点，得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像，利用残留图像内各点的局部方向信息测度的差异，进一步剔除强的边缘点。通过多帧累加判决的方式将真实目标从噪声点中检测出来。实验表明，该方法能够极大地减少候选目标点数，准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标，适合于实时和多目标的检测。     

基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别

针对物联网环境下数据量大且人脸表情识别率低的问题,提出基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别方法.物联网设备通过多秘密共享技术获取用户信息,并分发到不同的边缘云.边缘云利用语谱图和局部二值模式的方法提取语音特征,采用差值中心对称局部二值模式获得图像特征,将特征送至核心云.基于栈式稀疏去噪自编码器融合语音和图像特征,实现人脸表情的识别,并在RML和eNTERFACE'05数据库上进行实验.实验结果表明,该方法的识别准确率明显高于对比方法,抵御网络攻击的能力较强.     

基于边缘模式和主导学习框架的相似纹理分类

边缘是进行相似纹理图像分类的有效特征之一,为了提高边缘检测精度,使用可变化的局部边缘模式（Varied Local Edge Pattern,VLEP）算法,利用像元及其近邻的灰度变化进行区域统计,同时从多尺度和多方向的角度提取纹理边缘特征。然而,当图像分辨率发生变化,或图像受到光照、反射的影响时,纹理计算可能会出现较大偏差。为此,在VLEP算法的基础上,提出主导学习框架相似纹理分类方法,通过构建全局主导模式集,解决纹理计算偏差导致的类间距离小和类内距离大的问题。实验结果表明,主导边缘模式思想可以有效地提高相似纹理图像的分类准确率。     

离焦模糊图像模糊半径检测的新方法

针对离焦模糊图像盲复原中模糊半径难以快速精确检测的问题,提出了局部熵和直方图统计相结合的算法。首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像的灰度变化信息量,利用Canny边缘算子和Hough变换检测出离焦图像的直线边缘;然后利用相互平行直线边缘区域内的直方图统计特性和Grubbs检验法,定位出阶跃直线边缘求出线扩散函数;最后利用线扩散函数得到模糊半径。实验结果表明所提算法在模糊半径较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,从而提高模糊半径的识别精度和识别效率。     

基于边缘约束局部区域MRF的图像分割方法

针对常规马尔科夫随机场（MRF）模型对复杂自然图像分割时,存在对噪声敏感且边缘模糊的问题,构建一种基于边缘约束局部区域MRF（ECLRMRF）的图像分割模型。利用欧氏距离度量局部区域内邻接像素的相似度,依据其相似度构建局部空间来约束高斯混合模型,有效描述丰富的局部区域统计特征,并建立MRF模型的局部区域一致性约束项。利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘特征,并在分割过程中建立图像分割区域的边缘约束,通过在MRF模型框架下将局部区域统计特征和图像边缘特征相融合,解决局部区域MRF模型对图像分割边缘模糊的问题,再采用Gibbs采样算法实现对复杂自然图像的准确分割。实验结果表明,该模型能够更好地保留图像边缘信息,并且具有更好的分割效果。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

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.     

基于边缘网格的图像检索算法研究

为了准确高效地进行彩色图像检索，结合图像空间分布特性，提出了一种基于边缘刚格的图像检索新算法，不仅利用了彩色边缘的颜色统计信息，而且考虑了彩色边缘像素点的径向与角向分布特性。该算法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息；然后将整个彩色边缘划分成局部刚格区域，并分别计算出每个网格区域的颜色直方图和纹理直方图；最后综合利用上述网格区域的颜色直方图和纹理直方图来计算图像间内容的相似度，用于进行彩色图像检索。仿真实验表明，该算法不仅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。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率。本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法。该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘。这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础。     

基于样条小波的有噪图像边缘检测方法

图像的边缘和轮廓包含了图像的重要特征信息。在模式识别等领域中,能否正确检测到图像的边缘轮廓是十分重要的。当图像数据混有噪声的时候,对边缘的检测比较困难,文中采用了小波多尺度去噪和局部极大模边缘检测相结合的方法,在受白噪声污染的图像边缘检测方面得到了较好的效果。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。