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1.
图像二值化时图像特征的保留   总被引:38,自引:1,他引:37  
讨论了在进行图像二值化时如何保留图像的边界特征,基于图像的边界信息和微分算子,提出了一个局部阈值和整体阈植相结合的新的自动选择阈值算法,实验表明,这个基于边界特征检测算子的算法能很好地保留原图的边界特征,并能处理低质量的图像。  相似文献   
2.
一种自适应二值化的毫米波图像边缘检测方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对毫米波图像分辨率较低、噪声大、成像物体边缘提取困难等问题,提出了一种基于自适应图像二值化的毫米波图像边缘检测方法。该方法通过对图像直方图的分析,自动地确定两个峰值的位置,得出阈值,对图像进行二值化,再对二值化后的图像进行边缘检测。实验表明,这种方法能较好地检测出毫米波图像中人与物体的边缘信息,同时又去掉了大多数由噪声引起的伪边缘。该方法避免了大量的方差计算,计算量仅为大津法的 50%左右,能够满足自适应性和实时性的要求。  相似文献   
3.
一种自适应去隔行算法及其电路设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高数字电视的图像显示质量,提出了一种数字视频的运动自适应加边缘检测的两级加权求和去隔行算法。该方法在一定程度上克服了直接的奇偶场合并造成的运动边缘锯齿和场内内插的模糊和闪烁等问题,并且不会出现采用运动补偿方法在运动矢量出错时产生的难以接受的伪像。该算法的硬件实现的复杂度比运动补偿方法大大降低。  相似文献   
4.
对拍摄得到的驾驶员视频帧图像,使用复合肤色模型检测人脸;通过自适应边缘检测、图像增强等方法处理得到特征图像,经特征区域筛选,依据人脸先验知识匹配得到最佳人眼对;提取眼部特征向量,结合LVQ神经网络进行模式识别检测眼部状态,为判断驾驶员是否处于疲劳状态提供判据。  相似文献   
5.
该文提出基于链码的随机Hough变曲变换圆形检测方法.该方法首先采用改进的自适应性Canny边缘检测方法提取边缘,通过LoG滤波抑制检测中噪声和光照变化的干扰,并采用大津法实现Canny算法中双门限的自动选取,提高Canny算法的自适应性.然后通过八邻域跟踪算法构建边缘链码,采用邻域均值投票,可有效减少零散或小尺度边缘的冗余投票,避免虚假圆生成.同时根据链码长度设定优先级,减少重复检测.实际在线检测结果表明该方法具有良好的准确性,低漏检和误检率,在噪声、光照变化下具有良好的鲁棒性.  相似文献   
6.
针对通信对抗中跳频信号的检测问题,提出一种基于自适应形态学边缘检测的时频检测算法。该算法把跳频信号的时频谱图SP(Spectrogram)视作一幅图像,首先利用多尺度结构元素对其滤波,再根据图像边缘方向自动选择相应方向的结构元素进行边缘检测,最后通过与设定的阈值比较判决跳频信号是否存在。仿真结果表明,此算法可以有效去除噪声和干扰信号,增强跳频检测系统鲁棒性、提高检测效率。  相似文献   
7.
针对主动轮廓模型存在的对初始轮廓位置敏感、凹性目标轮廓无法正确收敛等问题,本文将自适应边缘检测和主动轮廓模型相融合,提出一种改进的红外图像目标轮廓自动提取算法。首先,采用最大类间方差法计算红外图像边缘检测算法的自适应阈值,获取目标初次边缘,降低对初始轮廓位置的敏感性;对初次边缘分别进行横向与纵向填充,填充图像相与运算,对得到目标区域提取二次边缘,将其作为主动轮廓模型的初始轮廓,保证目标凹陷区域轮廓的有效收敛。最后,通过仿真分析验证了该方法能够实现红外目标轮廓的精确自动收敛。  相似文献   
8.
传统的形态学边缘检测算法采用固定的结构元素对图像边缘进行提取,通用性不强。本文提出一种结构元素种类、滤波所使用的结构元素的尺寸都自适应的图像边缘检测算法,该算法根据模板匹配方法,选择最优匹配的结构元素;针对不同浓度的噪声图像自适应选取结构元素的尺寸进行滤波,并进一步检测图像的边缘。仿真表明,该算法在不同噪声图像的边缘检测过程中,都表现出较好的抗噪性能,而且检测到的图像边缘也十分清晰。  相似文献   
9.
为了在提高隐写容量的同时保持较好的不可感知性, 依据人眼对图像边缘区域变化不敏感的特性, 提出一种新的自适应隐藏算法。该方案完善了图像边缘复杂度的描述方法, 利用边缘检测理论计算出像素的嵌入强度, 然后通过改进的插值法, 根据嵌入强度, 对图像像素进行插值, 构造出插值点与基准点之间的冗余空间, 从而嵌入相应数据量的秘密信息。实验结果表明, 与传统算法相比, 该方法提高了隐写容量并具有较好的隐蔽性。  相似文献   
10.
汽车牌照定位的削峰填谷自适应算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种针对汽车牌照定位的削峰填谷自适应算法。该算法首先对获取的彩色图像进行灰度化、灰度拉伸、边缘检测等处理,以突出车牌所在区域;然后对检测结果进行垂直投影,针对投影进行削峰填谷的自适应操作,获得车牌所在区域的左右边界;再对左右边界内的图像进行水平投影,并对投影进行削峰填谷的自适应操作,获得车牌所在区域的上下边界,从而最终确定车牌在原图像中的具体位置。实验结果表明该方法定位速度快、准确率高,实用性强。  相似文献   
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