共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
在噪声图象中如何有效地提取边界是图象分析领域中的难点。启发式搜索的方法常常用于提取边界,但是,这种方法由于采用固定的起始点、固定的引导度量以及对图象仅进行一次性搜索,对噪声往往很敏感,为此提出了一种随机启发式搜索算法,该方法随机地选取起始点,并依照引导度量的概率反复地进行随机搜索获得各种可能的边界轨迹,然后进行各搜索轨迹的积累自增强,最后根据自增强积累统计结果获得边界。大量的实验结果证明,在噪声图象中,随机启发式搜索方法可以在提取出有意义边界的同时有效地抑制噪声。 相似文献
2.
3.
图像边缘提取方法及展望 总被引:35,自引:2,他引:33
该文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍,对比、分析了各自的优缺点,重点对以小波变换为代表的现代信号处理技术提取图像边缘的方法进行了分析和阐述,为了更清楚地看出各种算法的效果,给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像Lena进行边缘提取的实验结果。最后,对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 相似文献
4.
5.
有效去除图像混合噪声的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
脉冲耦合神经网络PCNN具有良好的脉冲传播特性,可以用于图像的边缘检测;多级中值滤波是对中值滤波的改进,具有较好的保护图像细节的作用;均值滤波是一种成熟的能较好滤除图像高斯噪声的方法.该算法充分结合上述3种算法的优点,先运用PCNN算法对被混合噪声干扰的图像进行边缘检测,然后利用多级中值滤波和均值滤波方法进行滤波处理.对不同的混合噪声进行滤除的实验结果表明本文算法较中值滤波和均值滤波方法有较大提升. 相似文献
6.
一种基于知识的头部图像提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出了一种基于知识的头肩图像中头部图像的提取方法。首先,应用Sobel算子提取图像的边缘并进行二值化;然后根据边缘图像提取头肩图像的边缘;最后依据人脸知识提取头部图像。用实验室人脸图像库的96幅人脸对该方法进行检验。实验结果表明:文章提出的头部图像提取方法具有较好的效果。 相似文献
7.
针对不同来源合成伪造数字图像提出了一种盲检测方法,不同数字图像背景噪声存在差异,因而伪造图像区域噪声方差不同。从待测图像小波分解后的高频子带中去除相应边缘区域的高频干扰,改进了噪声方差估计算法,并对所得噪声图像进行分块处理估计每一个分块的噪声方差,将方差相近的块进行融合,最后比较图像中纹理接近的同质区域,找出方差异常的位置。通过实验研究了方差估计精度,对不同来源的伪造图像进行了检测,结果表明算法提高了图像噪声方差的估计精度,在图像纹理接近的同质区域中可以定位图像的伪造区域。 相似文献
8.
9.
罗为 《小型微型计算机系统》1996,17(12):47-52
本文提出了一种基于边缘似然性估计的边界检测算法,它包含三个主要步骤。首先,从图像中检测局部边缘,其次,通过统计一边缘元素成为局部极大的次数,计算其真正成边缘的可能性,最后,对边缘元素进行了跟踪处理,从而将离散的边缘元素连接成连续的边界。 相似文献
10.
11.
为提高虹膜识别的正确率,针对虹膜图像中存在着眼睫毛和眼睑这两类较难检测的遮挡噪声,在分析现有检测虹膜噪声算法的优缺点后,提出了一套新颖的虹膜图像噪声检测方法:基于Gabor滤波变换的灰度均值法检测睫毛和利用最小二乘法检测眼睑。实验表明,该算法能有效地检测两种遮挡噪声,准确率分别达到95.10%和96.51%,且等错率(EER)指标与已有算法相比最优,提高了虹膜识别系统的整体性能。 相似文献
12.
在医学图像处理过程中,针对一般方法提取颅脑图像边缘不是很清晰的情况,提出了一种基于短时傅立叶变换的新的Gabor滤波方法。该方法通过选取一组能够覆盖整个频域的滤波器,分别提取图像的局部边缘信息,然后按照一定的规则将提取出局部信息的多幅图像整合成一幅图像。普通Gabor滤波计算量较大,耗时较长,而该文所述方法能显著地减少运算量。并且相对于其他几种滤波方法也表现出定位准确,检测效果明显,以及鲁棒性较好的特点。 相似文献
13.
乔闹生 《计算机工程与应用》2009,45(29):144-145
首先分析了含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像必须采用不同去噪方法的原因;然后分别给出了小波变换后的低频子带图像与高频子带图像的去噪方法:用改进的邻域平均法对低频子带图像进行去噪处理。对高频子带图像采用中值滤波、阀值处理、小波系数增强方法去除脉冲噪声;最后对经过处理后的各子带图像进行小波逆变换得到恢复图像;实验结果证明了理论分析的正确性。 相似文献
14.
分析了无源毫米波辐射图像轮廓特征,讨论了基于二阶微分算子与形态学的图像边缘检测的方法,根据海岸线的无源毫米波辐射特性和成像特点对图像区域标识,然后利用自适应阈值操作实现多目标区域的细分,最后采用形态学边缘检测海岸线特征方法。实验结果表明:对比传统的微分算子处理结果,形态学算法具有较高的检测精度,适用于提取无源毫米波辐射图像边缘。 相似文献
15.
16.
17.
基于数学形态学的彩色噪声图像边缘检测算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
针对已有的数学形态学边缘检测算法对彩色噪声图像检测到的彩色边缘信息不够完整、清晰,提出了一种基于HSI色彩空间的多尺度多结构元的数学形态学边缘检测算法,采用以尺度和结构两个单位元素进行横向和纵向的拓展,以面的形式对彩色噪声图像进行全面的边缘检测。基于这种理念分别对H和S两个携带颜色信息的分量进行边缘检测,最后将两分量的边缘信息通过加权合成得到彩色图像的彩色边缘。实验证明,该算法的去噪效果明显,得到的彩色边缘轮廓清晰、细节丰富,对彩色边缘的提取具有可行性和有效性。 相似文献
18.
利用量子比特表示图像像素的灰度,用双量子位叠加态来描述两像素之间的关联,通过线性厄米算符在该量子叠加态中的平均值来判断像素的边缘特征,由此建立了一种新的图像边缘检测方法,并从概率论的角度对该方法的合理性给予解释。理论和计算机仿真结果均表明该方法具有视觉补偿功能,能检测出图像中高亮度和低亮度区域的灰度微弱变化引起的边缘效应。 相似文献