快速B样条二维细微边缘检测算法

传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充，这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数，通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。     

麻织物力学性能探讨

麻纤维是世界上最早被人类所使用的天然纤维,在耐用、保健以及舒适性能等方面具有其他纤维难以比拟的优势。论文选取亚麻、苎麻、罗布麻、棉及混纺织物进行对比研究,分析了麻织物的拉伸、撕破、顶破、耐磨等力学性能,得出了几种不同麻织物的力学性能,为更好地开发不同麻类纺织品提供了理论依据。     

麻织物透气性能的研究

从麻纤维的内部结构特征和织物紧度理论对多种麻织物透气性能的测试结果进行了深入的讨论和分析．研究表明：在苎麻、亚麻及大麻三种纤维中,苎麻纤维制成的织物透气性最好;麻织物的透气性能远比棉织物要好．     

基于SUSAN算子的边缘增强低比特率图像压缩

提出一种新的低比特率图像压缩算法,该算法首先利用SUSAN算子检测出输入图像的边缘信息,然后利用边缘增强方法对边缘信息进行增强,最后将增强后的边缘信息和解码后的输入图像相加形成最终的压缩图像.实验结果表明,和基于小波的传统编码方法相比,在低比特率下,该算法能减少图像的边缘模糊,提高压缩图像的识别度和峰值信噪比.     

棉花异性纤维在线检测系统研究与实现

棉花异性纤维危害大,人工挑拣时效率低下。为了通过机器将其实时的分拣出来,研究并设计了一种异性纤维在线检测系统;其中包括棉流图像的采集、预处理,以及异纤识别等过程。通过两个高速线阵CCD扫描摄像机获取原棉图像,预处理时,针对图像中光照分布不均导致的亮度分布不一致问题,提出了基于行的照度不均修正技术;异纤识别方面,提出了基于四方向绝对差分的边缘提取;并通过阈值分割的方法得到异纤边缘。图像识别前,将图像按照执行机构排列进行均匀分割,使得算法输出指令可以直接对应到相应的执行机构。现场测试表明,该系统能够有效检测出异纤,速度快、精度高、可靠性好,实现了生产自动化。     

边界连接算法探测尿沉渣管形边界

图像的边缘信息是图像分割的重要基础．在图像噪音较小的情况下，经典边界算子可以得到较好的处理结果．但是在处理噪音较大的图像时，经典算子就难以满足要求了．在经典算子的基础上，结合边界跟踪和曲线拟合的理论，得到了能较好处理一般质量图像边界的算法．将该算法应用于模拟图像和实际尿沉渣图像管形边界的探测，比较准确地得到了对象的连续边界。     

苎麻长纤维与棉纤维混纺的研究

由于牵伸装置的局限性,一般长纤维和短纤维纺纱是分别在不同设备上进行的。苎麻/棉混纺纱也都是以苎麻短纤维(落麻或切段麻)和棉纤维按短纤维纺纱系统混纺而成的。由于原料性能的限制,其成纱质量较低,尤其是条干不匀、麻粒等方面较差,难以满足高档织物的要求。本文通过对长、短纤维在长纤维纺纱设备上进行各种方案的纺纱试验,证明了只要合理调整牵伸装置等工艺条件,长短纤维在同一设备上纺纱是可行的。并对纺出的长麻/棉混纺纱的性能作了测试分析。结果表明,由于纺纱原料性能的改善,长麻/棉混纺纱的质量较短麻/棉混纺纱的质量有了较大提高,这对开拓麻/棉混纺纱生产和市场有一定的意义。     

一种应用于异质扩散的噪声腐蚀新算子

提出了一种新的基于偏微分方程的形态学腐蚀算子,该算子能够直接对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强,在异质扩散系数的求取过程中,摈弃了传统的在低分辨率条件下计算图像梯度的方法,而是直接利用该算子对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强．与基于高斯光滑以及传统的形态学预滤波方法相比,新的扩散系数具有更好的边缘定位能力和对噪声的鲁棒性．实验结果表明基于该算子的异质扩散滤波新方法具有更好的图像光滑和细节保持性能．     

插值算子的分解

利用多分辨分析及其相关理论，给出M-带插值小波包的构造，由这种插值小波包得到M-带插值算子的分解算法，基于这种分解可分析采样数据的数据结构，从而能够根据实际问题设计出相应的插值算法．最后利用这种分解构造出一种M-带插值算子，这种插值算子不仅适用于M不小于3的M-带插值问题，即使对于2-带情形，这种插值算子也与传统方法构造的插值算子插值点相同。     

数学形态学边缘检测法及其对棉麻自动识别的应用

本文运用数学形态学方法提取棉麻纤维纵向投影图的边缘,然后按作者定义的形态特征参数外切矩形充满度对棉、麻纤维进行自动识别与分类,并计算出相应的混纺比。测试结果显示,本文的方法可达到较高的精度。     

基于光学相关探测的水上目标识别研究

提出了改进的Laplace边缘检测算子与对比度拉伸变换相结合的光学相关物面图像处理方法,对水上目标图像进行边缘检测和对比度拉伸,在精确提取目标边缘特征的同时有效地提高了图像对比度。将其应用到实时联合变换相关器中,实验结果表明,滤波后的图像经两次傅里叶变换后输出的相关点亮度明显增强,由此解决了一些复杂背景、低对比度水上目标的识别问题。     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果，故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT，实现增强图像的功能，再采用传统的Canny算子，提取原始图像边缘的方法，算法综合了两者的优点．实验结果表明，采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性，取得了比较理想的边缘检测效果．     

改善苎麻及其混纺纱弹性研究

本文主要为了改善苎麻纱和麻棉纱的弹性,对苎麻纱、麻棉纱和棉纱进行了碱处理。并根据前人所做的工作,即有张力状态下碱处理和松弛状态下碱处理,其纱线性能存在较大差异,因而本文着重考虑在不同张力状态下进行碱处理,研究结果表明,采用低张力进行碱处理。其苎麻纱和麻棉纱的最大变形能力即断裂伸长显著增加,初始弹性模量显著下降,纱线变形恢复能力显著提高。     

基于半像素的Hessian矩阵的空域误码掩盖

针对线条边缘采用传统的Sobel算子进行边缘检测和方向判别方法无法准确地检测其方向的问题,提出了基于半像素的Hessian矩阵对线条边缘进行检测的算法。该算法将图像中丢失的数据块的像素进行分类,再根据不同类别的边缘采用相应的边缘检测算子进行边缘检测,并根据检测的边缘方向对受损图像进行方向外推掩盖。实验证明,半像素精度的Hessian矩阵对线条边缘方向的检测更加精确,该算法较一般误码掩盖算法使受损图像的恢复质量PSNR(Peak Signul Noise Rate)值提高了0.2~0.4 dB。     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子。该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC＋＋6.0编程实现。实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力。     

基于次序统计滤波器的阶跃边缘检测

在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

苎麻纱的毛羽分析

本文作者对苎麻细纱的毛羽特性进行了研究。对纤维细度,纺纱支数、细纱捻度、变性苎麻纤维与细纱毛羽的关系亦进行了分析,得出如下结论: 1.纤维细度对细纱毛羽有明显影响。纤维支数愈高,毛羽愈少。 2.纺纱支数对毛羽的数量有一定影响。支数愈高,毛羽量愈少。 3.提出了细纱捻度与毛羽的回归方程。 4.变性苎麻纤维对细纱毛羽有明显影响。 5.提出了S_0=KN_1L_1d_0是衡量苎麻纱毛羽的一个重要指标。     

改进ROEWA与小波变换结合的遥感图像海陆分离

海陆分离一直是光学遥感图像舰船检测中最重要的一部分,目前大多数的海陆分离算法都是依靠先验信息或是利用灰度特征对图像进行处理,造成分割效果不明显,大量的孤立区域无法处理,而且会造成误分割,不利于后续处理。针对上述问题,本文提出一种基于改进ROEWA算子与小波变换结合的海陆分离方法。首先利用ROEWA(指数加权平均比率)算子对原始图像进行边缘检测得到边缘的强度,再利用非极值抑制和双阈值算法定位边缘,然后采用小波变换对叠加后的图像进行二次边缘提取,提取边缘的方向,最后对边缘检测后的图像进行区域生长,进而得到最终的海陆分离图像。实验结果表明,本文的算法与常用的的海陆分离算法相比,检测效率和精度都比较高,且鲁棒性好,有利于后续舰船检测的处理。