纸制品方便实用成为趋势

业内人士分析，当前纸制品花色不断翻新，消费趋向名优新特产品，传统的款式、陈旧的产品无法与进口、合资企业产品媲美，现代办公用优质文件纸制品销势继续看好。打印纸、记录纸、传真纸、复印纸等需求上升。据有关部门测算，目前消耗量约为6至7万吨，需求每年增长20％，市场前景看好。信纸、万用手册、笔记本、传真便条、报事姑、便签本、便条本效能各异，供给丰富。写个留言条，只需用颜色鲜亮、撕扯方便的便条纸便可；查阅资料时，一本书要抗好多页，使用书签太多又不方便，现在用便签本带有胶贴，随手撕下一面便可贴在所要查寻的页码上…     

特征空间中的边缘检测及样本选择

将子空间分类法拓展到特征空间后，与核主成分分析结合提出了一种边缘检测的方法及其训练样本选择策略。是基于特征空间中的核方法，对图像特征表达建立了统一的模型，可处理非高斯分布的数据。可与经典的边缘检测算子或其他方法相结合，增强边缘检测的效果和稳定性。只需训练一次，便可将边缘特征从一幅与训练图完全不同的测试图中提取出来。实验结果表明，对噪声有很好的鲁棒性，能很好地适应小样本训练，其边缘检测的效果明显比经典算子，主成分分析，非线性主成分分析的效果好。     

多尺度自适应加权形态边缘检测方法

针对常用的多尺度边缘检测方法因卷积运算造成模糊图像边缘，提出一种多尺度自适应加权形态边缘检测方法，利用大小不同的结构元素提取图像边缘特征，在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下定位，再由粗到细跟踪边缘，得到边缘的位置，再由各尺度结构元的抗噪性确定加权值的大小，然后加权处理得到最后的边缘结果，实验表明，用多尺度自适应加权形态边缘检测算法可得到较理想的图像边缘。     

边缘保持递归去噪算法及在图象处理中的应用

为了在图象处理时，既可以有效地去除噪声，又不会太多地破坏边缘，在一维卡尔曼滤波器的基础上，通过加入噪声图象边缘的结构信息，导出了一种简单的、可快速计算的边缘保持递归去噪算法。算法的主要思想是将与边缘大小和位置有关的信息从噪声图象中提取出来并将这些信息作为卡尔曼滤波器的控制输入，采用这种方法可以有效地降低图象边缘破坏的程度。对包含边缘信息和不含边缘信息的Ｘ线头影图象进行了处理，实验结果表明，加入边缘信息的卡尔曼滤波器的性能明显优于传统的卡尔曼滤波器，改进的滤波器在去除图象噪声的同时，可以有效地保持图象的边缘。     

基于方向小波变换的边缘检测

定义了一种方向小波变换，并将其用于图像边缘检测．建立了它与Canny边缘检测子的关系．基于此提出的新的边缘检测方法，不仅可以有效地检测出图像的边缘，而且也可检测图像中某一方向的边缘．实验结果表明，新的边缘检测算法具有能检测方向性边缘、算法简单、计算量小、效果佳等优点．     

基于聚类原理自动确定小波边缘检测阈值

用小波进行图象边缘检测，在具体实现还需人工介入一阈值以消除噪声，应用时很不方便，基于小波边缘检测的特点，再利用模式识别中有关聚类的一整套方法，就可针对不同的图象自动确定阈值，从而消除噪声，以获得较好的边缘检测效果。     

基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法的研究

指出了传统边缘检测算子算法的不足，提出了一种利用基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法，即利用传统边缘检测算子检测出来的图像中像素的灰度的不同比例作为学习训练图像，进行神经网络的学习训练，改变神经网络的结构参数得到神经网络的模型参数，最后给出了BP神经网络实现图像边缘检测的实验研究结果。从实现中可发现，将人们关于边缘特征的先验知识包含在内进行数字图像的边缘检测，能够取得比较好的效果。     

基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测

针对传统可分离小波图像边缘检测方法的各向异性和计算复杂性，应用基于“五株排列”的提升不可分离小波的构造方法，把基于矩形栅格的数字图像分成红块和黑块，然后根据图像边缘特点，利用二维提升格式构造了“最大-提升”小波，进而提出了一种基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测新方法，通过与传统的B样条小波边缘检测方法进行试验比较，证明了新方法在图像边缘检测方面具有更好的效果．     

基于边缘检测和Lipschitz指数的磁共振图像特征点选取

特征点的提取在医学图像配准中有着重要的意义。该文提出了一种磁共振颅骨图像特征点的选取方法，即在边缘检测、优化的基础上，利用Lipschitz指数找到颅骨外边缘的突变点作为特征点。实验证明，用本方法提取出的特征点是有效、稳健的，可用于下一步的图像配准。     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

一种新的指纹图像预处理方法

提出了一种基于屋脊边缘检测的指纹图像预处理方法，利用屋脊边缘沿最大主曲率方向的最大主曲率局部极值直接得到指纹的骨架，用最小主曲率的方向得到指纹的方向流结构。实验证明，该方法对于不同质量的指纹图像都妈得了较理想的结果，而且可用于其他方波型屋脊边缘的检测。     

一种基于尺寸特性的图像边缘检测算法

在多尺度子波变换模极大值的基础上,根据图像有效边缘与噪声边缘在尺寸大小上的显著差异等特性,实现了一种按边缘尺寸按边缘尺寸小及按边缘尺寸大小自适应分块检测图像边的方法。实验表明,采用这一方法,可得到单像素宽,定位精确、抗噪声效果好的边缘图像,其效果明显优于经典的边缘检测方法。     

基于方向空间的数字图像边缘检测理论与应用研究

成果简介：该项目给出一种新的边缘检测方法，“方向空间边缘检测”，其基本原理是，建立一个方向空间，在方向空间内通过一组不等式判断，分别提取方向Ridge边缘像素和方向Valley边缘像素，构成二值化方向Roof边缘图。再在相邻的方向Ridge边缘像素和方向Valley边缘像素之间，通过求取差分极大值的方法提取方向Step边缘像素，构成二值化方向Step边缘图。最后将二值化方向Roof边缘图和方向Step边缘图通过逻辑“或”操作分别合成为二值化Roof边缘图和Step边缘图。从20世纪60年代提出用梯度方法提取边缘像素至今，尽管众多算法被提出，但边缘检测质量一直没有得到根本解决，因此，边缘检测一直是国际计算机视觉研究领域的热点课题之一。在经典边缘检测算子基础上发展起来的边缘检测算子，主要可以分为最优算子、多尺度方法和自适应方法三大类。[第一段]     

基于像素差分网络和边缘方向插值的图像缩放算法

通过对图像在缩放过程中使用的不同插值算法分析比较，针对新的边缘定向插值算法中存在人工选取经验阈值的随意性与边缘轮廓连续性的问题，本文提出一种基于像素差分网络和边缘方向的图像缩放算法。从人工选择阈值完成边缘分割改为利用像素差分网络实现边缘分割；对边缘点3×3区域查找边缘线方向作线性插值，以保持图像边缘轮廓的连续性，从而保留图像边缘结构。实验表明：该算法能在提高图像分辨率的基础上保留图像所具有的边缘结构，有较低的时间复杂度，同时对于不同图像该算法具有较好的普适性。     

一种改进型双窗的SAR图像边缘检测器

传统矩形双窗在检测非理想边缘时容易在边缘附近检测出错误边缘点,出现检测结果会偏移的问题。针对传统矩形窗函数平滑效果较差的局限性,设计了一种Gauss-Gamma形双窗函数算法,采用可接收操作特征(ROC)曲线来评价使用这两种双窗检测器在SAR图像中的性能。结果表明,新方法的检测有更好的边缘连接性,在边缘附近错误边缘较少,明显优于矩形双窗检测器。     

Hough变换边缘参数提取算法

研究了一种目标物体边缘参数的提取算法，霍夫变换是图像处理和计算机视觉过程中常用的一种方法，用来在图像中提取目标边缘，文中提出一种新的算法以提高霍夫变换的边缘参数的检测能力，并用迭代中值滤波来完成直线边缘的定位，计算机仿真结果显示这种算法的有效性。     

工业图像在线识别中的一种有效方法——应用于半透明物体边缘检测

：提出了一种可应用于轻工业生产中半透明产品边缘提取的多窗口实时阈值确定方法，能够满足工业图像实时处理的要求。     

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。     

动动手，试试力

蛋壳桥 蛋壳薄又脆，可它的承受能力有时让人吃惊。 材料 大半个蛋壳、十几本书、一支削好的铅笔、一把剪刀。 步骤 1．大致磨平蛋壳边缘，把它倒扣在桌上。 2．将铅笔平放在桌上，使笔尖碰到蛋壳并绕蛋壳旋转一周，留下一圈笔印。     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。