一种改进的SAR图像边缘检测方法

针对Ration边缘提取算法对弱边缘检测效果差，边缘定位精度低的缺点，提出了一种改进算法用于检测微弱边缘，并给出具有FCAR特性的阀值选取办法，实际应用中，将两种方法结合为一种综合处理方法，对真实SAR图像的处理结果表明，该综合处理方法具有较高检测正确率及较好的边缘定位精度。     

二维图像的基本处理与边缘检测

二值图像的处理是图像边缘检测的重要组成部分,文中对边缘检测的各种算法和算子做了一定总结和分析.本文利用Matlab与Visual C 编程实现对图像的基本处理与边缘检测,从实验检测的结果及算法对大量图像边缘检测的结果来看,Canny算子这种算法虽然简单,但是效果很好,是边缘检测的一种很好的实用方法.     

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法 ,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点 ,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索 ,估算出其运动矢量 .此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警 ,不但提供了智能型监控 ,而且也有效的压缩了存储数据 ,改善了系统性能 ,有较好的实用价值 .     

一种改进的基于小波变换的图像边缘提取算法

在对现有的基于小波变换的图像边缘提取方法进行简要分析的基础上,提出了图像边缘提取改进算法.该算法主要是对边缘点的判断准则进行了改进,通过将任一点的梯度方向与水平、垂直、45°、135°方向进行比较,将这4个方向中与该点梯度方向最接近的一个方向重新赋给该点的梯度方向,并检验二进小波变换的模在该点是否为新的梯度方向上的局部极大值,若是,该点就是边缘点,否则不是.最后通过模拟实验给出了该方法的实验结果,实验结果有力地证明了该方法的有效性.     

基于方向梯度直方图的螺纹连接件端面缺陷检测方法

针对螺纹连接件端面表面的反光性、阈值选取的不确定性, 提出了一套图像处理方法. 使用中值滤波和图像锐化增强等方法处理图片, 解决背景与前景差距较小的问题; 选取利用方向梯度直方图确定图像上的边缘方向, 实现对目标的直线轮廓提取, 与已知目标的轮廓模型结合实现对非直线目标轮廓的提取. 该处理方法可以自动提取目标的轮廓, 而不需要设定阈值, 且对亮度、对比度和噪声变化的适应性较好. 对2500个报警器底盘做的检测实验结果表明, 采用该方法能去除噪声, 与Canny轮廓提取法相比, 能更准确且稳定地提取出螺纹连接件端面的边缘特征; 对螺纹连接件端面磨损和歪斜的检测准确率分别达到了99.4%和98.6%, 满足工业的准确率和实时性的需求; 同时可减少人工成本, 提高检测速度.     

融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法

针对人工设计的描述子（HOG、SIFT等）在基于手绘的图像检索（Sketch Based Image Retrieval,SBIR）领域的局限性,提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先,提取常规图像的边缘概率图,在此基础上进行不同抽象层级的图像变换,将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量,最后,联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子（即联合深度特征描述子）.在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证,结果表明：融合抽象层级变换和联合深度特征描述子的检索效果相较HOG、SIFT等传统方法有显著提高.本方法从图像预处理和特征描述子构建2个方面,对SBIR问题进行了改进,具有更高的准确率.     

基于非线性提升格式的边缘检测

针对边缘检测中检测精度与抗噪能力的相互制约的问题，采用非线性提升格式，结合自适应阈值，提出了一种新的边缘检测算法．该算法计算简单、易于并行实现，且在一定程度上协调了检测精度与抗噪声之间的矛盾．实验结果表明该算法在提取边缘的同时能有效地抑制噪声，检测精度高．     

Kirsch算子地质图像边缘检测算法并行化研究

针对大尺寸地质图像边缘检测算法计算密集和数据密集的特性,为提高地质图像边缘检测算法的计算效率,提出一种自适应阈值的Kirsch算子的边缘检测算法.从传统算法层面,通过减少运算次数以及针对阈值设定随机性较大的问题提出自适应阈值的方法对其进行优化.从算法并行层面,在CPU-GPU传输开销以及线程规模选取上分析优化.经测试,...     

小波变换在图像边缘检测中的应用

从空间剖分的角度,滤波的观点和几何尺度分析对正交离散小波变换做了较详尽说明．分析了小波的选择对边缘检测的影响．且以医学中各器官的图像检测这一实际问题为背景,选择了适当的小波,给出了边缘检测的算法流程及计算机仿真结果．从算法流程结果表明,该算法具有计算复杂度低、抗噪声能力强等特点．     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

结合Hilbert填充曲线与游程长度的图像隐写算法

针对游程长度隐写算法存在嵌入容量小的问题, 提出基于Hilbert曲线扫描改进的游程长度隐写算法, 该算法能增加可用于嵌入秘密信息的游程数量, 也因此有效地增大了嵌入容量. 新算法利用比特流中游程长度的奇偶特性来嵌入秘密信息. 嵌入过程首先使用Hilbert扫描曲线对载体图像的像素进行置乱, 再将置乱的载体图像分解为8个位平面, 然后通过分析置乱后得到的各个位平面比特流分布来确定可用于嵌入信息的游程, 最后修改在可嵌入游程的比特流中0和1交界处至多1个值来嵌入1bit秘密信息. 结果表明, 基于Hilbert曲线扫描的游程长度隐写算法与已有基于游程长度隐写算法相比, 前者具有较大嵌入容量, 较好的视觉不可感知性.     

图象圆形化的一种方法

给出了一种基于图象变换的使矩形图象圆形化的方法，变换后所获得的圆形图象包含原始矩形图象的全部内容，并保持原始图象的风貌，且变换速度快。     

深度和结构相似性引导的四参考视点融合算法

平面相机阵列四参考视点的深度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)方案允许用户全方位身临其境地体验场景,可有效避免虚拟视点图像边界空洞,然而该方案引入了较为显著的伪影、背景渗透等失真.为此,提出一种深度和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)引导的四参考...     

一种新的运动自适应去隔行算法

提出基于棱边方向检测的运动自适应去隔行算法,该算法能充分利用图像序列的时间和空间上的相关信息,采用新颖的相邻场运动检测方法区分视频序列中的运动和静止部分.对于运动部分,使用改进的基于棱边方向的边沿自适应插值算法;对于静止部分,采用三点中值滤波插值算法.仿真实验表明：算法无论在画面视觉效果还是视频图像信噪比,均达到良好了效果.     

基于对称性的单幅图像花朵建模

基于自然界各类花朵普遍具有的对称特性,提出了一种利用单幅图像的三维花朵建模方法.根据输入的单幅花朵图像,用户通过交互方式描绘花朵每个花瓣的2条边缘曲线,对花朵边缘曲线的顶部顶点和底部顶点进行最小二乘圆锥拟合,利用拟合得到的圆锥计算花朵各花瓣的对称面;根据不同种类花朵所固有的对称特性和各个花瓣的对称面信息,计算花瓣2条边缘曲线上所有采样点的深度,得到其三维构造曲线;利用恢复了深度信息的三维构造曲线作离散化网格处理,构建各个花瓣的三维模型,进而重建整个花朵的三维模型;最后根据输入的单幅图像纹理信息合成花朵的表面纹理,得到了真实感较强的花朵模型.实验结果表明：该建模方法充分利用了花朵的对称特性,用户交互少、建模效率高,能够准确地从单幅花朵图像中恢复其深度信息和整体结构,方便快捷地实现花朵的三维重建.     

基于多重模糊属性的彩色图像分割

提出了一种综合考虑多重模糊属性的彩色图像分割算法.该算法定义了像素的邻域模糊距离,并根据同一区域内部消除亮度信息后彩色部分相关性非常高的原则,利用区域生长方法产生准种子区域和模糊像素集.对于这些准种子区域按照面积大小进行区域提纯,从而得到确信度很高的种子区域;对于模糊像素,利用合理的目标函数确定出它们的区域属性.讨论了区域的紧性和相邻区域之间颜色相似度的权重关系,并用于区域合并.实验表明,算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性.     

分割图像插值的一种局部算法

对于医学序列切片，图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离，而在图像处理中，常常需要它们有一致的分辨率。对于已分割的切片图像，插入的切片图像也应是分割的图像。本文提出了一种图像插值的局部算法，该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时，计算只与相邻切片图像的局部像素值有关。因此既保持了相邻切片的物体形态过渡自然，又具有良好的数值稳定性。应用该算法于医学序列切片进行插值时，可达到良好的视觉效果。算法已成功应用于医学数据的三维重建系统。