基于自适应双正交小波的织物疵点边缘检测

针对织物疵点边缘检测问题,分析了"最佳"边缘检测滤波器设计的准则,以及构造自适应双正交小波的优化目标函数,提出了一种基于自适应双正交小波的图像边缘检测方法.实验结果表明,与已有的基于小波的图像边缘检测方法相比,本方法具有更好的边缘检测能力和鲁棒性.     

模糊域的图像边缘检测算法分析

提出一种基于模糊域的图像边缘检测算法,结合自适应模糊增强和多方向模糊形态学来检测模糊图像的边缘。自适应模糊增强采用滑动窗口对模糊图像进行分块增强,避免了全图单阈值增强引起的真实边缘损失,具有较强的适应图像区域变化的能力;多方向模糊形态学用多个不同方向的结构元素对增强图像进行运算,以提取具有方向性的真实边缘,并抑制无方向性的噪声。实验证明算法能够有效地检测出模糊图像边缘,抗噪能力强。     

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。     

基于边缘检测的块分类水印算法

文章阐述了感知特性在水印技术中的重要应用,提出一种基于边缘检测的块分类自适应水印算法,把原图像分块,通过计算图像块中边缘点的数量进行分类。根据分类结果,不同强度的水印分量被嵌入到不同图像块的DCT低频系数中去。试验结果表明,该方法具有计算简单、感知效果好及鲁棒性强等特点。     

多聚焦图像的自适应分块融合方法

人类的视觉系统对图像边缘区域非常敏感,属于不同区域的像素在边缘位置处的相似性最低。为了体现多聚焦图像在成像方面的差异,突出不同图像中的聚焦景物,提出一种基于像素块灰度相似矩阵的自适应多聚焦图像融合方法。方法以像素块灰度相似矩阵及其偏差中值作为融合的分块及融合准则,即根据像素块的灰度相似性来对融合源图进行自适应分块并依据偏差中值对分块后的图像进行融合的方法。由实验、主观评价及客观评价(标准差、清晰度、最大偏差、空间频率)结果显示,该方法优于常规小波变换融合方法。     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

一种基于分形维数的图像自适应水印算法

提出一种基于分形维数的图像自适应水印算法.采用盒子维方法提取图像的分形维数,依据分形维对图像分块.结合HVS的纹理掩蔽特性,对不同分块采用不同水印嵌入系数,多参数、自适应地嵌入水印.     

基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法

针对SAR图像的压缩感知重建问题,在分块压缩感知框架的基础上,提出了基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法.在采样阶段,每个子块的采样率依据显著信息自适应的变化;在重建阶段,根据不同图像显著信息的差异,自适应地滤波.实验结果表明:该方法不仅重建结果的整体质量更优,视觉效果更好,而且在重建后的图像中能更好地保持边缘和目标等重要特征.     

图像去噪的混合滤波方法

针对视频图像在同时受到高斯噪声和脉冲噪声污染时,严重影响图像的存储、 编解码、 传输、 目标识别与跟踪的问题, 提出一种图像去噪的混合滤波方法。该方法通过基于个数判断脉冲噪声的方法, 将脉冲噪声从混合噪声中分离, 并利用中值滤波将其过滤; 再利用分块平均边缘检测的方法提取图像的边缘; 利用自适应均值滤波方法滤除非边缘的高斯噪声, 并将边缘图像嵌入滤除高斯噪声的图像中。实验结果表明, 该方法不但能有效去除图像中的高斯噪声和脉冲噪声, 而且能保持图像的边缘信息, 从而提高图像的去噪效果和清晰度。     

一种新颖的自适应可见水印算法

文章提出一种基于DCT域的自适应可见水印算法,该算法根据宿主图像顶部和底部分块的边缘点、纹理和亮度特征对这些块进行分类,将可见水印图像的分块嵌入到最佳嵌入位置;实验结果表明,本算法生成的含水印图像既可保持宿主图像的质量,又能使可见水印细节可见;此外,由于在图像中嵌入了脆弱水印,对其可能受到的攻击可方便地进行检测。