粗糙集理论在阴影图像边缘检测中的应用

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具,该文提出一种基于粗糙集阴影边缘方法,该算法根据粗糙集理论、梯度、最大邻域差及噪声的条件属性,将一幅图像划分为不同的子图像,然后对子图像分别进行处理,得到阴影边缘点,再对边缘点进行细化和跟踪,删除那些假边缘点,最后得到阴影边缘图像。通过对所得结果进行分析可知,结合粗糙集理论的阴影图像边缘检测算法与其他的常规检测方法相比,无论从视觉效果还是检测精确度上都得到了改善。     

基于粗糙集阴影区域的检测与分类

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具。本文提出一种基于粗糙集阴影边缘分类方法。该算法根据粗糙集理论、梯度、最大邻域差及噪声的条件属性,将一幅图像划分为不同的子图像;然后对子图像分别进行处理,得到阴影边缘点;再利用边缘生长对边缘点进行细化和跟踪,删除那些假边缘点;然后根据阴影边缘构出假想的阴影区域,并统计这些区域的灰度直方图,求得阴影区域的灰度区间。根据该灰度区间可以得到阴影区域,再根据这些区域的灰度、形状、面积等特征对阴影进行分类。通过对所得结果进行分析可知,结合粗糙集理论的阴影图像边缘检测算法与其他的常规检测方法相比,无论从视觉效果还是检测精确度上都有所改善。     

一种阴影图像边缘检测的新方法

分析了国内外图像阴影边缘检测方法的不足,提出一种基于粗糙集理论的边缘检测新方法,阐述了利用粗糙集条件属性和边缘点梯度等特点对图像边缘点进行分类以及提取阴影边缘的方法,通过实验验证了边缘检测效果。     

基于视觉感知的双层次阈值边缘连接方法

边缘是图像目标的重要特征,但通常边缘检测得到的边缘存在不连续现象,为此在分析传统边缘连接方法的基础上,利用人类视觉系统对边缘连接的多层次感知机理,提出了一种基于视觉感知的双层次边缘连接方法。该方法首先利用大、小阈值产生相应的大、小阈值图像计算其差值以确定模糊边缘点;然后利用人类视觉系统对边缘连接的感知特性系数判别模糊边缘点中真正的边缘点,并将真正的边缘点添加到大阈值图像,使大部分重要的区域边缘能够形成完整的封闭轮廓。仿真实验结果表明,该方法能够有效地改善边缘检测后的边缘不连续现象,相比一些传统的边缘连接方法,运算速度较快,连接效果较好,能满足边缘检测的轮廓封闭性要求。     

基于多特征融合的运动车辆阴影消除方法

提出一种基于边缘特征的阴影消除方法,通过边缘检测获取阴影边缘信息,利用边缘差分、形态学等运算进行阴影消除。并提出一种基于灰度特征的阴影消除方法,利用暗化因子高斯模型进行阴影消除。结合2种方法的优点,给出一种基于多特征融合的运动车辆阴影消除方法,可同时解决车辆与阴影颜色相似以及阴影内部边缘复杂等原因造成的误检问题。实验结果表明,该方法具有较好的实时性、精确性和鲁棒性。     

一种基于粗糙集的图像边缘检测方法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的软计算方法.图像边缘是一类灰度变化大的连续点的集合.在无噪声干扰的情况下,这一特性是区别边缘与非边缘的一个重要条件.而实际应用中,图像中难免混有部分噪声点,影响了边缘检测的准确性.本文提出基于粗糙集理论的图像边缘检测方法.根据粗糙集理论中的集合近似关系,首先利用灰度变化大的特点,找出可能边缘点集合,然后利用噪声点区别于边缘点的特性,找到噪声点集合,最后,两个集合的差就是最终要求的边缘点.实验结果表明,该方法相比于传统的检测方法,在检测准确度上得到了一定的改善.     

一种新的模糊边缘检测算法

提出了一种简单有效的模糊边缘检测算法，此算法和常用的基于图像增强技术来进行模糊边缘检测的算法有所不同，它采用缩短模糊边缘的宽度来提取模糊边缘，克服了一些基于增强技术来提取模糊边缘的缺点。最后给出了对红外热像的边缘检测实验，实验表明，此算法是一种简单、实用、有效的边缘检测算法。     

模糊边缘检测算法在储粮害虫图像中的应用

介绍了基于机器视觉的储粮害虫检测方法．论述了粮虫图像边缘检测是该方法的关键。对Roberts算子和Sobel算子在粮虫图像边缘检测中的应用作了简要介绍。在此基础上，文中提出了一种基于模糊理论的边缘检测方法。计算表明，该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。     

基于模糊支持向量机的图像边缘检测

提出了一种基于模糊支持向量机的图像边缘检测方法.利用支持向量机分类的思想,将模糊支持向量机应用到图像边缘检测中,在有效检测出图像边缘点的同时,减小噪声点的干扰,时图像的边缘检测的一种新方法进行了研究探讨.     

基于显著闭合边缘的图像检索方法

为提高基于内容的图像检索查准率,研究基于显著闭合边缘的图像检索方法.设计显著闭合边缘提取算法,利用人类视觉注意机制获取显著图,根据原始边缘图确定显著边缘图,连接显著边缘间的断裂,得到显著闭合边缘,结合边缘梯度和角度值的直方图实现图像检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率.     

改进的多层次模糊增强算法应用研究

在工业上由CCD相机拍摄的图像,因一些不利的因素,会产生斑点噪声且使待检测的目标间强度对比比较明显。对这一问题,目前常用的传统边缘检测和基于模糊理论的边缘检测方法存在着各种缺陷,由此提出了一种多层次模糊增强边缘检测算法。该算法首先使用Valley-emphasis算法来计算阈值参数,根据阈值定义的凸非线性隶属函数对待测灰度图进行模糊特征平面映射,再对模糊域进行平滑处理和模糊增强。在此基础上,提出了基于模糊熵的边缘检测方法。实验结果表明该算法有效,检测结果为工业上质量控制提供了重要依据。     

基于移动区域的快速车辆检测

提出一种快速的移动车辆目标识别新方法。该方法由移动区域检测、阴影检测和边缘检测三部分组成。首先,采用自适应背景更新的方法在图像中快速检测出移动区域;然后,以此为基础建立阴影的粗模型,阴影检测时只对该区域内的图像采用基于HSV颜色空间的方法进行分析处理;最后,对移动区域和阴影区域进行边缘检测,从移动区域中去除阴影区域,从而准确区分真实车辆和阴影。实验表明,该方法有效地提高了车辆检测效率,能满足实时性要求。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

基于模糊熵和BP神经网络的彩色图像边缘检测

在RGB颜色空间中,分别提取R、G、B三个分量并计算R、G、B三个分量的组合V,通过引入模糊熵,构造出4个基于模糊熵的信息测度分量来定量描述彩色图像的边缘特征,并将4个测度分量组成一个整体的特征向量,计算训练图像的特征向量作为样本对BP网络进行训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测。该方法充分考虑了颜色空间中各颜色分量以及它们之间的相关性;BP网络的结构和训练都比较简单;实验表明,改进方法具有较强的细节保持能力,对弱边缘具有较强的检测能力。     

城市航空影像的阴影检测和阴影消除方法研究

阴影是城市航空遥感影像的基本特征之一,阴影的存在影响地物边缘的提取、建筑物的识别和影像的配准等,因此,阴影检测和阴影消除在城市遥感中具有重要意义。本文主要介绍了一种高分辨率城市航空影像的阴影检测和阴影消除方法,在阴影检测过程中,分别对影像RGB色彩空间中的G通道和HIS色彩空间中的亮度通道进行阈值选择检测出阴影区域,然后对这两种阴影检测结果进行与运算得到最终的阴影区域并标记出来。对所标记的阴影区域,根据Retinex理论选择合适的尺度对其进行增强处理,由于阴影区域的地物信息进行增强时阴影边界也有所增强,因此需要对阴影边界进行模糊化处理。试验表明,该方法能较好的检测出阴影区域,而且对阴影区域的地物恢复效果较好。     

基于模糊梯度法的边缘检测方法

根据图象边缘灰度的梯度变化,构造图象灰度模糊矩阵和描述边缘点的隶属函数,利用遗传算法实现隶属函数各参数的寻优过程,并由输出隶属度判断提取图象边缘点,实现了图象的边缘检测。实验表明,该方法能有效地描述边缘的穿越过程,并可改善检测结果。