基于边缘算子的车牌图像二值化方法

提出一种基于Canny边缘算子的车牌图像二值化方法。该方法综合考虑了边缘信息和灰度信息，根据与边缘像素点相邻的像素点的灰度值变化特点，得到图像的高、低阈值，综合利用高、低阈值对原灰度图像进行二值化。实验表明，此方法对于车牌图像的二值化处理有令人满意的效果。     

场论与自适应彩色图像边缘检测

传统彩色图像灰度化边缘检测方法大都将彩色像素的R、G、B三分量分别乘以固定系数,从而将彩色图像转换为灰度图像,然后利用处理灰度图像的系列检测方法进行后续处理.仅从数学上分析,彩色图像可认为是彩色像素矢量平面,灰度化处理步骤实际上可理解为固定投影方向彩色像素矢量场通量的求解,根据通量场上的通量密度分布信息则可进行边缘提取.提出基于彩色图像矢量平面自适应投影矢量的检测算法,根据不同图像本身的像素值分布,寻找使得通量场中梯度场的散度在图像平面上积分达到最大的投影方向,并根据该自适应的投影方向对原始图像进行灰度化处理.该方法旨在追求获取最为全面的彩色图像边缘成分,而不偏向局部细节信息的强化或者弱化.实验表明,彩色图像RGB三分量之间存在较强的相关性和互补特性,而采用该算法,利用任意两种彩色分量就能够达到同时使用三种彩色分量的边缘检测效果.通过自然图像的实际测试,能够证明算法的合理性,以及相对于传统灰度化方法的优越性.     

基于边缘连续性的边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接 。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变 化不明显的边缘。     

复杂背景下快速车牌定位方法研究

在YUV颜色空间内,根据车牌图像的纹理特征,充分利用车牌图像的三个分量彩色信息,提出了一种基于彩色边缘的车牌定位方法。该方法利用车牌区域竖直边缘异常丰富的特点,采用一种针对性很强的边缘提取算子,对Y,U和V三个颜色分量分别进行竖直边缘提取;三个分量图像竖直边缘提取之后,依据一定的准则,融合三个竖直边缘图像,得到原彩色图像的边缘。试验结果表明,与一般的单纯灰度图像边缘提取相比,该方法能更准确地定位车牌;并且经边缘提取之后,非车牌区域的边缘所剩很少,使车牌区域搜索部分变得异常简单,从而极大地减少了系统的运算负担和时间开销,满足系统实时性的要求。     

基于逼近增强算子的合成孔径雷达图像特征提取算法

针对含噪SAR图像的边缘检测效果不理想、边缘特征不明显等问题,提出一种基于逼近增强算子的合成孔径雷达(SAR)图像特征提取算法.该算法利用多尺度非均匀滤波将含有噪声与不合噪声的像素点的灰度值、结构元素以及区域内的像素加权灰度密度这三个特征进行区分,以达到去噪效果.采用基于增强算子的SAR图像检测方法,通过SAR图像的像素灰度值以及像素点分布密度均值来计算综合均值阈值,通过阈值来判断像素点是否属于边缘部分.在实验中,通过分别与基于修改的LSD算法、基于水平集算法以及基于核心聚类算法的SAR图像提取方法进行了对比分析,从对比结果可以得出算法在对含噪SAR图像进行边缘检测时可以得到更明显的边缘信息.     

基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法

为消除图像去噪过程中普遍存在的边缘失真,先利用Canny边缘检测算子提取含噪图像的边缘特征,使边缘图像的像素点和含噪图像的像素点一一对应,将含噪图像中边缘像素点的值设零,再将得到的去掉边缘信息的含噪图像进行二维离散平稳小波变换,对小波系数采用基于邻域的方法进行系数萎缩.该算法充分考虑了平稳小波系数的邻域性质,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到平滑去噪图像,最后将边缘图像嵌入平滑图像中得到去噪后的图像.该算法能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘,是一种有效的图像去噪法.     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

基于法向分量边缘融合的深度图像分割

针对深度图像边缘较难分割的问题,提出一种基于法向矢量分量边缘信息融合的深度图像分割方法。计算深度图像中每点的法向矢量,提取法向矢量的x、y分量并构建灰度图,融合Sobel算子的边缘检测结果得到深度数据的初始分割,通过细化处理得到最终分割结果。实验结果表明,该方法得到的分割区域边界闭合完整,分割质量较高。     

新的噪声污染灰度图像边缘检测方法

传统的图像边缘检测方法由于引入了各种微分运算,因此用于噪声图像边缘检测时对噪声极度敏感。针对这一问题,提出了一种基于独立分量分析技术的噪声图像边缘检测方法,该算法通过计算数据之间的高阶统计信息,提取特征模板,然后将被高斯噪声污染的灰度图像与这些模板逐个匹配,提取出边缘成分。实验结果表明,基于独立分量分析技术的模板匹配方法自适应强,复杂度低,是一种有效的高斯噪声污染灰度图像边缘检测方法。     

一种新的基于纹理边缘检测的虹膜定位算法

针对虹膜边缘图像提取的主流方法,提出了一种跳过虹膜外边界检测的直接提取虹膜图象的新方法。首先,根据人眼图像的整体灰度分布特征,用灰度投影的方法进行阈值分割,定位出瞳孔,然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息得到边缘图象,最后以过瞳孔圆心水平直线像素的扫描确定一估计虹膜纹理所在之半径,并以此半径向外搜索分析半环上的像素点直到得到精确的虹膜纹理区外边界止。实验结果表明,该方法整体上提高了虹膜提取及后续的识别速度,并且具有较好的定位效果。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测

该文提出了一种基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测新算法。文章首先分析了彩色图像与二值图像之间的关系,然后定义了新的基于彩色图像的形态学变换。并在此基础之上,引入了多分辨率分析的彩色图像形态学变换。试验结果表明该算法对彩色图像的边界检测效果明显地优于单尺度及Sobel等算子的边界检测。     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用。针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测。实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度。     

一种基于CNN的彩色图像边缘检测算法

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中用Mahalanobis距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点,采用可以多值输出的CNN来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis距离对灰度CNN度量象素差异的方式进行改进,使其可以在RGB彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log和Canny等几种边缘检测算子比较,可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外,在含有丰富细节和微小变化的区域,新方法可以取得更好的结果。     

图像匹配技术在套印误差自动检测中的应用

准确检测套印偏差是印刷机自动套印系统中最为关键的技术;针对印刷色标图案的特点,提出了一种新的基于图像匹配的套印误差检测方法,通过相关匹配处理获取各单色色标的位置,并巧妙利用色标圆线的直径确定了系统的标称分辨率,进而计算出各色组问纵向和横向的套印误差;文中详细给出了算法原理和实验结果;相对于经典的边缘检测方法,图像匹配技术充分利用了色标图案的整体信息;实验结果表明,该方法对像素灰度的变化和系统噪声具有鲁棒性,检测精度高。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

一种基于色差的Canny边缘检测算子

为了更加清晰准确地检测出彩色图像的边缘, 提出了一种改进的Canny边缘检测方法, 将彩色图像从RGB颜色空间转换到颜色均匀的L*a*b*空间, 用色差Canny算子来计算彩色图像的色差和色差方向. 彩色直线和曲线道路图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性.     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法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.     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型，根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性，由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型，并利用模型预测此像素灰度值，比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值，由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明，该算法能取得比较好的效果。