梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法

光照不均匀往往造成背景亮度不均和灰度分布范围较大,会导致图像分割困难和不准确.考虑图像的边缘信息受光线变化相对不敏感,引入梯度熵信息对Canny算法进行改进提取准确合适的边缘.采用最小二乘法的多项式曲面拟合获得阈值曲面,进而提出了基于梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法.对多种背景灰度分布不均匀的图像进行算法验证...     

改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用

为提高几何活动轮廓分割算法的分割效率和准确性,设计了新的边缘检测与跟踪算法.首先采用矢量图像计算图像的梯度值,并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数,进而提出改进的变分水平集演化模型;然后设计基于该改进模型的边缘检测算法,并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法.实验结果表明,文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度,而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性.     

一种不受光照和阴影影响的图像边缘检测方法

对于灰度图像和使用越来越多的彩色图像,已有的算法中存在着边缘检测效果不理想、计算复杂以及对光照或阴影的敏感等问题.针对于此,提出用主成分分析算法对灰度图像进行边缘提取;对于彩色图像,提出先用独立成分分析算法得出一幅具有全局特性的灰度图,再利用主要成分分析算法进行边缘特征提取.检测实验结果显示边缘特征清晰,计算简单,且不受光照和阴影的影响.     

一种基于光照无关图的车道检测方法

针对无人车辆道路检测时,特征提取易受光照变化和阴影影响的问题,提出一种基于光照无关图的车道检测方法.使用最小熵值法离线求取图像的光照无关角,对图像每个像素点在对数色度空间向光照无关方向投影得到光照无关灰度图;利用Canny算子提取光照无关图边缘,在边缘图上寻找线段基元以减弱细小边缘的干扰;使用改进投票空间的Hough变换检测直线,采用分段线性道路模型描述道路边界.实验表明,该算法能够有效减弱阴影和光照变化造成的影响,准确识别道路边界,满足实时性要求.     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

单幅室外自然场景中的阴影检测与消除

为了改进Retinex算法在阴影消除中的不足,该文提出了一种基于高斯分布与Retinex模型的阴影检测与消除算法,通过灰度分布将图像分割为阴影区域、半影区域和正常光照区域,采用Retinex算法分别对阴影区域和正常光照区域提取光照,并消除光照影响,然后对半影区域进行双线性插值,得到消除阴影后的图像.该算法对大面积阴影的检测与消除具有很好的效果,同时避免了Retinex算法在灰度变化剧烈区域产生的模糊问题,实验证实了该算法的有效性.     

基于多尺度超像素融合的RGB-D单幅图像阴影检测算法

针对单幅复杂环境图像阴影检测问题, 提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法. 首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标, 同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割; 然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度; 最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合, 得到最终的判决结果. 实验结果表明, 该算法的准确度明显高于原阴影置信度算法, 运行时间约为原阴影置信度算法的10%, 对于小块阴影、 大面积阴影及边缘不清晰的软阴影检测表现较突出, 适合对光线复杂环境下的图像进行前期预处理.     

基于改进方向波变换的泡沫图像增强新方法

针对矿物浮选过程中浮选槽内气泡与矿浆背景灰度反差小、光照影响严重且存在大量噪声干扰等问题,提出一种基于改进方向波变换的泡沫图像增强新方法.采用改进方向波变换对浮选泡沫图像进行分解,保证信号产生平移不变性,避免图像边缘模糊;针对分解后低频子带系数值相差甚小,受工业光照影响严重的问题,引入多尺度Retinex算法实现增强效果,改善其亮度均匀性;并对高频部分构造一种双结构元素多尺度形态滤波方法,有效地消除噪声并保持边缘信息.采用工业现场大量泡沫图像进行试验.研究结果表明:所提出的方法可增强泡沫边缘细节,抑制噪声,明显改善泡沫图像的视觉效果,解决泡沫边缘不明显和噪声所带来的图像欠分割问题,有助于泡沫形态特征提取和工况分析.     

一种基于FPGA非均匀光照图像分割方法

针对非均匀光照条件下图像的分割问题,提出一种基于FPGA的实时图像分割方法。得到了一种非均匀光照下分割效果较好的方法。首先,使用图像传感器采集原始的图像数据,然后进行sobel边缘检测,最后对其进行Bernsen局部二值化得到分割图像。本方法使用FPGA来对图像进行高速采集和并行处理,实时完成图像边缘检测及局部二值化。经现场调试证明本方法可以有效分割图像,使其目标更加突出,从而改善了非均匀光照对图像分割质量带来的影响,并具有良好的实时性。     

一种优化的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测算法

图像边缘检测是计算机图像处理的最基本步骤之一。由于噪声的干扰和图像光照不均匀等因素的影响,目前的图像边缘检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文介绍了已有边缘检测技术,并分析这些技术的缺陷,在此基础上提出一个改进的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测方法。并用MATLAB仿真实验进行对比分析其适用环境。     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中,由于阴影和光照不均匀的影响,采用传统的时域二值分割方法,难以得到高质量的分割图象．为此,提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图,从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明,这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量,使得最终的重建结果更为精确,所提出的两种二值分割算法操作简单,易于实现．     

室外多变光照条件下农田绿色作物的图像分割方法

针对室外农田绿色作物图像分割中存在的问题, 提出一种基于绿色作物G\|R颜色特征, 结合最大类间方差Otsu法和面积阈值分割的农田绿色作物图像分割方法, 解决了室外光照不均及复杂土壤背景环境下农田图像中绿色作物与背景不易分割的难题. 实验结果表明, 该方法不仅对作物、 土壤和光照变化不敏感, 且可以消除图像阴影部分的影响, 与颜色索引方法EXG-Otsu和RGB算法（G>R, G>B）相比, 该方法分割效果更理想.     

基于颜色不变量和轮廓特征的地面多圆形目标检测

研究了一种室外环境旋翼无人机对地面多圆形目标检测的方法。考虑室外环境光照变化、阴影等自然因素以及无人机飞行高度、姿态变化等因素对目标检测带来的不利影响,首先引入颜色不变量特征;并采用改进K-means算法进行图像分割;其次根据目标轮廓特征,设置面积与圆形度阈值滤除干扰区域;最后,采用基于对称性的最小二乘法与残差度确定目标位置。实际实验及无人飞行器大赛验证了所研究方法的实时性和准确性。     

一种光照不变性模型下的阴影去除方法

提出了一种新的基于光照不变性模型的阴影消除方法。首先对二维光照不变性图像恢复阴影,再利用基于互信息的图像融合去除运动目标的投影,最后通过图像镜像消除边界条件的制约,改善阴影去除效果。实验结果表明,该方法能够有效地消除运动目标的阴影。     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法.该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理,包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法.试验结果表明,该方法能够实现对交警手势准确的识别.     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。