一种基于边缘知识的雷达图像匹配定位算法

针对低信噪比实孔径雷达图像的特点，选用适于提取多尺度稳定边缘的Ｃａｎｎｙ算子，结合具有视觉非线性的门限准则、Ｎｅｖａｔｉａ细化和跟踪准则及Ｈｏｕｇｈ变换，提取可靠稳定的边缘特征描述，根据可见光参考图提取与ＳＡＲ图像共性的稳定边缘特征的知识以及稳定边缘的知识描述，提出了一种基于边缘知识的雷达图像与可见光图像匹配定位算法．实验结果表明，该算法能可靠地完成雷达图像的匹配定位．     

基于区域知识的快速匹配定位算法

针对雷达图像与可见光图像间仅存在大尺度的共性区域特征这一特点，提出了采用区域分割技术获取雷达图像和可见光图像中的各区域特征，结合各区域知识及各区域间的关系，通过识别与雷达图像中的大尺度区域相对应的可见光图像中的区域，达到快速匹配定位的要求．     

基于区域知识的快速匹配定位算法

针对雷达图像与可见光图像间仅存大尺度的共性区域特征这一特点提出了采用区域分割技术获取雷达图像和可见光图像中的各区域特征，结合各区域知识及各区域间的关系，通过识别与雷达图像中的大尺度区域相对应的可见光图像中的区域，达到快速匹配定位的要求。     

基于边缘方向的直线提取算法

研究一种快速的图像直线提取算法.将边缘按方向划分成若干子边缘,利用判据从子边缘提取出局部直线,然后依据准则合并相应子边缘直线得到全局直线及参数.准确提取出图像中的直线特征及端点和方向等参数.仿真实验结果表明,该算法比Hough变换能更准确、快速、可靠地提取图像的直线特征.     

基于平行直线组的可见光与红外图像配准算法

为实现可见光与红外图像配准,方便维修人员辨识电路板红外图像中的器件,提出一种新型的基于平行线组的可见光与红外图像的自动配准算法。首先,使用Canny算法提取图像边缘,并使用8邻域链码对其进行编码;然后,利用Freeman准则进行直线检测并提取平行线组;最后,利用图像中的平行线经仿射变换后仍为平行线的约束特性,将直线配准转换为点配准,利用鲁棒点匹配算法实现平行线间的配准。实验表明,当2幅配准图像中包含丰富的平行线时,算法能够充分利用图像中平行线在仿射变换时的平行约束性,实现可见光与红外图像的快速自动配准,且算法具有较好配准精度。     

航空图像中线状目标的自动识别

本文构造了一个航空图像中线状目标的自动识别系统，其中包括低层目标的细化边缘提取，中层目标中心链的特征表达和高层的目标识别定位。整个过程充分利用人类关于线状目标的知识，提出了一系列针对线状目标特征的识别算法，解决了高噪声航拍图片中线状目标的边缘提取及边缘提取不连续所带来的识别难题，并用可靠的实验结果证明了系统的有效性和普适性。     

微零件图像亚像素边缘定位算法

为快速而精确地检测微零件图像边缘,提出了一种新的图像亚像素边缘定位算法.此算法与常用亚像素边缘定位算法区别在于不需要进行边缘初定位,而直接提取亚像素边缘点.应用一种新的图像坐标排序方法,使无规律的边缘点能够按照一定时针顺序链接成闭合曲线.以微齿轮图像作为实验对象测试了算法的精度与速度,结果表明该算法在边缘定位精度满足亚像素的情况下,能够快速提取边缘曲线,处理时间不超过1s.     

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。     

一种改进的掌纹定位算法

定位掌纹图像中的信息区域ROI(region of interest)是掌纹图像预处理中一项重要的内容.现在的掌纹ROI定位方法都是以边缘提取为基础的.然而边缘提取有其局限性,在一些情况下,无法利用提取的边缘定位一个有效的ROI.提出了一种改进的ROI定位方法,利用二值掌纹镶嵌图来取代传统的边缘提取定位掌纹ROI.与以边缘提取为基础的算法相比,此算法显著地提高了ROI定位的鲁棒性.     

基于先验知识和形态学膨胀的车牌定位算法

提出了一种基于先验知识和形态学膨胀的车牌定位算法,该算法首先提取图像的垂直边缘,然后利用形态学膨胀算法得到车牌候选区域,最后根据先验知识定位车牌区域,测试表明该算法在交通卡口场景中可有效定位车牌,定位准确率达97%。