基于图像边缘梯度信息的图像匹配算法

提出了一种基于图像边缘梯度信息的图像匹配方法.算法综合考虑边缘的位置和梯度信息,在形态学膨胀运算的基础上计算最佳匹配位置,该方法具有匹配精度高、计算简便、不需要调节参数的优点.对合成图像和实际图像的实验结果表明了算法的有效性.     

视频跟踪中图像边缘检测的Beta样条算子

介绍了视频跟踪中图像边缘检测的基于Beta样条函数的边缘检测算子，该算法是利用Beta样条函数对原始图像进行拟合，然后求拟合曲面的二阶导数零交叉点来检测图像的边缘，根据Beta样条函数的局部性质得到具体卷积模板，由于它具有两个自由参数，使它比B样条边缘检测算子具有更大的灵活性。     

基于双线性插值拟合的山形曲面面积计算

为了准确估算山形曲面面积,采用基于双线性插值拟合的方法进行计算。利用分片双线性插值函数拟合山形曲面函数,将山形曲面面积的计算转化为分片双线性插值函数所表示的分片曲面面积之和的计算,给出山形曲面面积近似计算公式和数值算例。同时,讨论近似计算的计算精度,并给出一个数值算例。数值结果表明:该方法能有效拟合山形曲面,并计算山形曲面面积。     

基于边缘细化的角点提取算法

基于边缘细化角点提取算法用Canny算子提取图像边缘,把边界细化为单象素并填充断点,保持边界连续,再利用角点几何特性对原始图像进行预处理,定义圆形模板,再通过扫描确定角点位置.用高斯平滑滤波器平滑图像,并采用一阶偏导的有限差分计算梯度幅值/方向.     

基于嵌入可信度的冷轧带钢缺陷检测

将嵌入可信度运用于冷轧带钢表面缺陷的检测,其步骤为:估算图像边界外的像素点梯度幅值和边缘方向,将窗内输入数据规范化为零均值和,计算其可信度(η);从估算的积累分布,定义每个像素的梯度幅值(ρ),并生成ρη图;最后确定非最大值抑制及定义后滞阈值.该方法可弥补数字滤波器在方向性和弱小信号的检测缺陷.     

基于脉冲耦合神经网络提取图像边缘的新方法

基于脉冲耦合神经网络(PCNN,PuIsc Coupled Neural Network)是一种依据动物大脑视觉皮层上的同步脉冲发放现象而提出的新型神经网络,提出了一种实用的用PCNN直接提取灰度图像边缘的新方法,从而可直接对256色灰度图像进行边缘提取,解决了文献[4]只能提取二值图像边缘的局限,扩大了该方法的应用范围.仿真结果表明,该方法是行之有效的.     

基于梯度矢量流的水平集算法研究

针对传统水平集分割图像时,经常会出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的缺点,对速度停止项进行了改进.该方法将梯度阈值和梯度矢量流引入速度停止项中,利用梯度阈值来使边缘得到更好的保持;利用梯度矢量流来代替梯度场以扩大边界梯度场吸引曲线的范围,避免出现演化曲线停止于梯度的局部极大值或孤立的边缘处的现象.实验结果表明该方法优于传统水平集方法.     

一种基于矩不变原理的散焦测距方法

恢复图像中物体的三维信息一直都是计算机视觉领域中非常重要的一环,而物体到摄像机的距离又是景物三维重建的关键.利用矩不变原理,研究了一种测量散焦图像中景深的新方法.该方法是用摄像机获取二幅相同景深,不同模糊程度的图像,将灰度图像转换成梯度图像,利用矩不变原理计算梯度图像中边缘区的大小与整个窗口图像区大小的比值,然后根据二幅图像的比值计算出物体的景深.     

一种快速识别形体巨大目标的方法

提出了一种从灰度图像中识别形体巨大的目标的方法。此方法先计算灰度图像的梯度值,再对梯度图像进行二值比,对二值化后的图像先后进行腐蚀和膨胀操作,然后对所得到的图像进行区域分割,从得到的区域中找到目标区域。     

基于结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位

为了提高现有虹膜定位算法速度和精度,必须充分利用人眼虹膜图象固有的结构性特征,提出了基于虹膜结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位算法。在内边界定位时,根据二值化、形态学处理后图像的灰度信息确定瞳孔区域,然后采用最小二乘法圆拟合内边界。在对外边界定位时,由已知瞳孔位置参数以及虹膜结构特性构造一个虹膜外边缘自适应模板确定外边缘有效区域,然后利用虹膜外边缘梯度强度及方向分布范围的约束条件,进一步消除干扰得到比较稳定的虹膜外边缘轮廓,进而采用边缘拟合确定虹膜外边缘形状粗参数,最后采用小范围Hough变换精确定位外边界。实验结果表明,该算法能显著提高虹膜定位的速度和精度,避免了传统Hough算法搜索的盲目性。     

基于梯度图像法的激光雷达图像融合滤波算法

为了有效消除激光雷达图像斑点噪声的干扰,针对单一滤波算法的不足,提出一种基于梯度图像法的激光雷达图像滤波融合算法。分析激光雷达图像的噪声特点,综合Lee滤波和小波滤波的优势,该算法利用图像的梯度图像来判断斑点噪声隶属于信号区域还是边缘区域,在边缘点采用小波阈值滤波的结果,在信号区域选择Lee算法的结果达到最好的滤波目的。仿真试验的结果表明:该算法具有很强的散斑噪声抑制能力,能够在噪声滤波和图像信息保持2个方面都能达到很好的效果。     

小波变换技术在隧道视频监测系统中的应用

对隧道内裂缝进行实时视频监测.先通过小波域上的先验维纳滤波器对图像信号进行去噪预处理.再提取图像的边缘特征.最后利用基于空间关系的图像检索技术对图像边缘的相对位置进行监测.估计和计算出裂缝的存在和实时动态,从而有效地实现隧道的安全监控.理论分析和实验结果表明,该方法在工业领域上可行.     

基于最长曲线法的海天线检测算法

通过分析红外图像的特点,给出一种基于最长曲线的海天线检测方法,根据所要处理的红外图像自适应选取 Canny 算法的阈值进行边缘检测,精确提取海面和天空区域的分界线-海天线.首先对红外图像进行中值滤波消除噪声,然后采用自适应阈值的 Canny 算子进行边缘检测,对检测得到的边缘进行边缘连接形成相互独立的几个目标,然后对各目标进行目标标定,最后基于最长曲线法进行海天线检测.     

前视红外图像中海岸线与海天线的通用检测方法研究

海岸线与海天线检测作为前视红外成像型反舰导弹末制导技术中的关键技术,通常会受到岛岸、云层、亮带、条状波浪等多种因素干扰。为解决这一问题,提出了一种海岸线与海天线的通用检测方法。对原始图像构建积分图像,采用箱式滤波器来增强海岸线与海天线的边缘特征;逐行滑动统计矩形区域内像素的梯度显著性来确定海岸线与海天线潜在区域,通过潜在区域内逐列寻找显著性最大值点,并对所有的最大值点进行多项式迭代拟合,获得海岸线与海天线的准确位置;基于实际采集的前视红外海面场景图像对该方法进行了验证和分析。结果表明,通用检测方法能够克服岛岸、云层、亮带、条状波浪等复杂背景的干扰,实现海岸线与海天线的检测,场景适应性强,实时性好。     

光学遥感图像变量分裂迭代快速复原算法

为了实现光学遥感图像的快速复原,分析了已有全变差正则化复原算法存在的问题,提出基于全变差正则化图像复原的代理代价函数模型,并将该模型转化为3个子问题优化过程为了实现光学遥感图像的快速复原,分析了已有全变差正则化复原算法存在的问题,提出基于全变差正则化图像复原的代理代价函数模型,并将该模型转化为3个子问题优化过程设计了一种快速解析迭代的变量分裂算法。同时为了克服“阶梯效应”考虑人眼对图像平坦区域和边缘区域噪声的感知特性,给出了迭代系统中正则化参数的自适应估计。实验结果表明：本文算法在信噪比改善和计算时间都优于Wiener滤波、约束最小二乘、基于全变差梯度下降和交错子空间投影等算法保留了图像的细节信息减少了“寄生波纹效应”和”阶梯效应”。     

变背景条带状激光光斑边界的提取方法

提出一种基于人眼视觉识别的2次闽值分割和形态学消噪相结合的图像边界提取方法。针对光斑背景不稳定、亮度非高斯分布的特点,辅助以减背景图象预处理,消除背景变化对光斑质心位置的影响,依次用灰度和灰度对比度进行阈值分割,增强算法的实时性,并用矩形模板执行形态学开启和闭合操作,去除光斑内部无关的细节,获取连续的图像边界。该方法全天候对多个906 nm激光管产生的条带状激光光斑中心实时定位,时效性和定位精度均获得满意的效果,重复测量误差2%．     

百分位形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于图像形态学的红外图像边缘检测方法。采用并行复合顺序形态滤波算法对图像边缘进行增强和锐化并抑制高频噪声;根据百分位形态滤波相关概念及性质构造的边缘检测算子,进一步滤除红外图像中的噪声,提取图像边缘。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器。     

自适应Wiener滤波改进LOG算子对激光雷达图像的边缘检测能力

LOG算子是一种经典的边缘检测算子,针对激光雷达图像含有丰富的高斯噪声和乘性噪声干扰.提出一种LOG算子的改进方法:用二维自适应Wiener滤波代替LOG算子中Gaussian滤波.设计了自适应性算法,通过仿真可以看出,该方法有效提高了LOG算子对激光雷达图像的边缘检测能力,是一种实用、有效的方法.     

基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合

针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题,提出一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波,将可见光与红外图像分解为多尺度局部细节、特有细节以及基础信息。在图像融合阶段,局部细节信息采用基于图像边缘能量的融合方法,最大程度保留了图像的细节;图像基础部分的融合,引入了基于局部能量值的正则化参数来自适应调整融合的权值,优化参数的选择;特有细节信息的融合采用了绝对值最大的融合规则以充分保留源图像特有的细节信息。仿真实验结果表明,通过主观判断所提方法融合后的图像视觉效果更好、对比度高,边缘细节的融合比其他算法更加好,在客观指标的评价中,所提融合方法的MI、EN、FMI、SD、Q^AB/F、Mean 6种指标相对于其他方法综合提升了22.6%、5.7%、0.7%、30.4%、14.2%、18.4%,在主观视觉上和客观评价指标中,所提的算法均具备更优的融合效果。     

基于改进的等功率谱射线面像恢复技术研究

通过对射线图像退化机理的研究,在分析等功率谱滤波恢复方法优缺点的基础上,结合典型图像的功率谱估计,提出了等功率谱恢复的改进算法。实际图像恢复结果表明,该算法可较好地降低图像模糊程度,能够有效保留射线图像的边缘信息,同时具有一定的通用性。