高分辨率微机艺术图象处理系统设计

本文讨论了一个适合美术工作者，用于图象的计算机输入的高分辨率艺术图象处理系统，该系统由ＣＣＤ高分辨摄像机，３８６／４８６微机，图象输入接口，高分辨图象显示器及相应软件构成。     

一种基于熵算子的边界检测方法

报道作者在进行三维医学图象处理中对边界检测算法的最新研究成果，提出一种新的边界检测熵算子，并首次给出快速有效地确定算法中阈值的自适应方法，这种亲折边界检测算法运行速度快，同时又能较好地提取物体轮廓，最后文中以２幅二维图象进行了试验，说明该算法具有实用性和有效性。     

图象处理和计算机视觉检测技术在美国

在大规模生产条件下,人们总希望能使产品质量达到100％合格,其中,最困难的任务之一就是检测问题.本文综述了美国近年来图象处理及计算机视觉检测技术在工业界的应用状况.图象处理及计算机视觉检测技术在美国工业生产和质量控制中起着愈来愈重要的作用.它具有快速、准确、无损、高效等优点,因此,它被广泛应用于电子工业、汽车工业、木材工业、纺织工业、食品加工及包装工业.在电子工业中尤为活跃,并已取得了极大的成功.     

基于边界点方向的边界检测方法

提出了一种基于边界点方向的新的边界检测方法。由于充分利用了边界点的方向信息，该方法具有良好的总体性能，如抑制噪声能力强、边界呈单象素宽、定位精度高、运算速度快等。文中给出了实验结果及与其它方法的比较、分析。     

一种改进算子的边缘检测方法

车牌定位是车牌识别过程中的重要环节,车牌边缘检测直接影响定位的准确性。文中除了对Sobel算子和Prewitt算子进行试验外,还引入了一个新的算子,并选用了不同的阈值。将三个算子和阈值分别进行组合,经过实验对比,文中提出的算子和阈值可以更好的进行边缘检测。     

一种模糊算子边缘检测方法的研究

针对传统边缘检测算子不能精确检测出图像边缘点这一特性，提出了一种模糊算子边缘检测方法。实验证明，该方法能精确定位出图像的边缘点，取得了较好的边缘检测效果。     

IFS用于图像压缩的初步研究

介绍了分形几何学中的迭代函数系统（ＩＦＳ），讨论了用ＩＦＳ方法对图像进行有效的压缩的可行性，提出了一种新的基于ＩＦＳ的解码算法。     

三种经典图像边缘检测算法的分析

在图像分析和计算机视觉领域中,边缘检测技术是至关重要的环节之一,本文针对不同边缘模型,在对三种经典最优滤波器进行理论分析的基础上,通过仿真实验比较分析各自性能,为实际应用提供参考。     

计算机图象图形学应用研究的现状与发展策略刍议

本文综合介绍了计算机图象图形学应用研究的领域，范围和现状，并就其进一步发展的策略提出几点建议。     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

图像处理中边缘检测算法的研究

边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种常用的边缘检测算子,并加以实现。最后对它们各自的特点进行了比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。它们各自有其优缺点,在实际中应根据待解决问题的特点和要求决定采用何种方法。     

轴类零件数字图像边缘检测对比研究

图像处理技术可应用于轴类零件自动检测装配线上,针对图像处理速度慢会导致装配线上自动化检测效率低的问题,对比研究了图像平滑及边缘检测算法,分析了分辨率对图像处理速度及边缘提取效果的影响。实验结果表明,将处理不同分辨率图像的速度与装配线上零件的传送速度匹配起来,可以在实现实时检测的同时提高检测效率。     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

多阶段边缘检测算法

提出一种新颖的图像边缘检测算法,包括边缘检测和边缘增强两个阶段.在边缘检测阶段,新的检测算子不仅可以克服传统算子对边缘拐点、终点的漏检现象,还可以有效地去除噪声,从而更加精确地定位边缘.在边缘增强阶段,引入Hopfield神经网络,通过迭代计算网络优化的能量函数,逐步地弥补缺失边缘、消除假边缘,达到边缘增强的目的.最后针对不同类型图片进行边缘检测,得到较好的结果,证明了该算法的可行性.     

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.     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。