基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测

针对边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出了基于多尺度轮廓结构元素的数学形态学边缘检测算子.该算子采用多尺度轮廓结构元素的开运算和闭运算去除噪声,用小尺度轮廓结构元素提取图像的边缘,降低了结构元素对边缘检测的影响,实现了边缘的准确定位.仿真实验表明,该边缘检测算子定位准确,保留了更多的图像细节,具有更强的去除噪声能力.     

联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测

针对复杂背景下红外目标检测问题,提出一种联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测算法.该算法分4个步骤检测目标:首先将熵流作为一种图像运动描绘子,通过熵流确定含目标运动的区域;其次运用Canny算子检测含背景和目标的边缘;然后联合两者捕获背景成分急剧降低、近似精确的目标边缘图像;最后计算边缘图像聚类中心,依据亮度、熵流约束进行区域生长,识别红外目标.对于海空背景下的红外目标图像,实验结果表明该方法能准确地检测、定位目标.     

融合顶帽和Canny算子的电子束斑图像特征分析

电子束技术在切割和表面融合方面得到了广泛应用.为了更好地检测电子束技术在实际应用中的效果,基于OpenCV对电子束斑图像进行处理分析,提出了电子束斑图像处理算法.该算法融合顶帽和Canny算子进行边缘检测,同时计算得到轮廓的圆度参数与宽度参数,并进行双阈值提取,成功得到清晰的目标轮廓;基于网格计数法提出的电子束斑图像专...     

热轧窄带钢模糊边界的精确求解

在基于图像处理的非接触式热轧带钢宽度测量中,存在采集图像边缘模糊的情况.由于图像边缘模糊导致边缘检测不准确,从而严重影响宽度测量精度.为了正确定位,消除模糊边缘对测量精度的影响,在分析比较各类边缘算子的基础上,改进了边缘检测算子,提出并应用双模板法,获得了稳定的和较精确的测量结果,并成功地应用于热轧带钢宽度的工业测量.实测证明了双模板法可以比较精确检测出模糊边缘的带钢宽度.     

基于灰关联分析的储粮害虫图像边缘检测算法

提出了一种基于灰关联分析的图像边缘检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,通过比较关联系数的大小来确定该像素点是否为边缘点,这样就可以进行图像的边缘检测.该方法计算量较小,简便实用.将其应用于储粮害虫图像的边缘检测,实例表明采用Sobel算子和Robert算子进行边缘检测的噪声较大,提取的边缘较模糊,而采用基于灰关联分析的方法能够清晰、连续地检测到储粮害虫图像的有效边缘信息.     

基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法

针对常规边缘检测算法中存在的图像细节轮廓损失问题,本文提出一种基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法。该算法在对像素点使用Laplacian算子进行边缘检测处理时,扩大了处理的范围,后由所有像素点的差值和可以组成一个新图像,选定合适的域值对新图像进行二值化处理可以得到二值化的图像边缘信息。实验证明,该算法可有效地解决图像中色调变化较小、边缘变化缓慢区域的边缘轮廓检测丢失问题。     

基于主方向迭代校正的铁轨检测算法

应用图像处理与识别技术,提出基于主方向迭代校正的铁轨检测算法。该算法基于梯度图像的Hough变换估计出路轨的主方向,设计出边缘检测算子,实现边缘增强、突出铁轨的位置信息。通过算法迭代得到最优边缘检测算子,利用主方向信息与路轨判定准则进行铁轨的定位。结果表明,该算法能准确有效地进行铁轨的检测与定位。     

一种基于模糊熵划分的边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理,提出了一种基于梯度图像的模糊划分边缘检测算法。该算法首先根据图像边缘的特点和类型构造出新的梯度算子,再根据梯度图像自然划分以及2-划分的关系得到模糊2-划分条件熵,基于最大模糊条件熵原则实现梯度图像划分中最优阈值的自动选取,实现图像的边缘检测。仿真实验结果比较表明,该算法用于边缘检测能获得较好的效果。     

改进Canny算子在工业影像清晰度评价中的应用研究

【目的】为了实现不同离焦和正焦图片边缘检测中高低阈值的自适应确定。【方法】提出一种基于改进Canny算子的自动对焦清晰度评价函数。该函数利用传统Canny边缘检测算子的运算迅速、抗噪性强和精度高的特点,将模糊熵应用于Canny算子高低阈值的自适应确定,并用图像边缘点的模糊熵和作为图像清晰度评价值。【结果】在工业影像测量自动对焦系统中,算法的有效性得到了验证。【结论】试验结果表明,清晰度评价函数在满足单峰性和无偏性的前提下,具有较高的实时性,以及对环境较强的适应性,能够满足工业测量系统中对自动对焦的需求。
     

一种精确的图像边缘检测法

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,一幅图像就是一个信息系统,其大量信息是由它的轮廓边缘提供的。边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,从理论上分析了该方法的精确性和较强抗干扰能力,给出此算法的实例并与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、Prewitt算子和Canny算子的检测结果进行了比较。     

基于水平集和视觉显著性的植物病害叶片图像分割

为了提高植物病害叶片图像分割的准确性和效率,提出了一种基于水平集和视觉显著性的彩色图像分割方法.首先采用基于小波变换的显著性检测算法得到活动轮廓模型中曲线演化的初始位置,并构造一个基于显著区域的图像活动轮廓模型,再设计一个向量值图像的边界检测算子,引入到距离正则化水平集演化的改造中,以构造一个初始化轮廓更灵活,演化速度更快,目标分割更精确的新的水平集能量泛函.最后的实验对比表明,该方法具有较好的叶片病害部位分割效果.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果, 需先对图像进行优化检测和识别, 提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法. 首先, 通过对原始医学超声图像进行自动标注, 构建医学超声图像灰度分布矩阵, 利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割; 其次, 构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型, 提取多尺度图像边缘特征; 再次, 构建深度残差网络结构, 采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合; 最后, 对融合后的边缘图像数据进行多尺度边缘检测. 实验结果表明, 该算法的图像分割精度高, 特征提取准确率达80%以上, 图像边界中间断区检测效果较好, 边缘点查全性较高, 算法检测耗时短、收敛性强.     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理,最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法,在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像,并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合,最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理,保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比,由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明,经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好,且明显缩短运算时间。     

一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

基于霍夫变换的烧结矿粒度识别研究

针对烧结矿生产时无法直接得到粒度大小和分布,人工检测的准确性和即时性不高等问题,提 出了一种基于图像增强和霍夫变换的烧结矿粒度识别方法。 该方法首先使用形态学开操作、图像像素点分 割、拉普拉斯图像锐化算子等方法进行图像增强,然后应用高斯滤波和图像边缘检测算法,最后用霍夫圆检 测算法进行烧结矿粒度检测,实时处理获取的图像,并检测出烧结矿的粒度大小和分布。 该方法可以快速检 测出图像中的烧结矿,其中图像像素点分割方法是根据烧结矿和背景的像素值设置分段函数进行分割,大幅 度减少图像中的噪声,提升了烧结矿和背景的对比度以及亮度,并且检测的准确性和即时性高,克服了人工 检测的弊端,准确率可达到 98%以上。 通过实验表明:该方法对提高烧结矿的生产效率、改善资源的利用、 降低人员成本具有积极作用。     

基于机器视觉的刚性罐道接头缝隙宽度测量算法

针对罐道结构复杂、空间狭小、传统检测系统不便于安装,容易导致接头缝隙测量困难问题,提出一种基于机器视觉的非接触式测量接头缝隙宽度的方法。使用高斯滤波和CLAHE算法,去除噪声并提高图像对比度,经过阈值分割、图像形态学操作提取接头缝隙边缘特征;通过孤立点消除和透视变换去除图像畸变,使用SKE-骨架提取算法减少接头缝隙特征像素宽度,通过霍夫变换和最小二乘法计算接头缝隙宽度。测量了4~12mm接头缝隙宽度,结果表明：该方法测量误差控制在0.8 mm以内,为立井提升系统安全稳定运行提供保障。     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。