基于粗集方法改进的图象增强

研究一个基于粗集理论改进的图象增强方法,首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度,建立粗集等价关系和相应划分集合,然后得到基于粗集方法的图象增强框架,提出该方法具体实现。该图象增强与传统增强方法相比较,在增强图象边缘的同时,很好地保留非边缘信息,并且能有效抑制噪声。     

基于粗集方法改进的图象增强

研究一个基于粗集理论改进的图象增强方法,首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度,建立粗集等价关系和相应划分集合,然后得到基于粗集方法的图象增强框架,提出该方法具体实现.该图象增强与传统增强方法相比较,在增强图象边缘的同时,很好地保留非边缘信息,并且能有效抑制噪声.     

基于粗集方法改进的图象中值滤波

研究一个基于粗集理论的图象中值滤波方法。首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度,建立粗集等价关系和相应划分集合,然后得到基于粗集方法的图象中值滤波框架,给出了该方法具体实现的实例。该图象中值滤波与传统中值滤波方法相比较,在有效抑制噪声的同时,能更好地保护边缘信息。     

一种使用（ε,δ）连接区域分割图象的新算法

图象中目标具有相似灰度特征，在分割中，我们应考虑区域的整体灰度以及邻象素灰度的变化，它们依靠于范围参数ε和毗邻参数δ。本文介绍了灰度图象的（ε，δ连续区域及其模糊边缘测度，提出了通过相对模糊边缘度调整（ε，δ）参数，利用（ε，δ）目标连接集分割图象的一种新算法。实验结果表明该算法分割效果较好，提取边缘精度较高。     

工程扫描图象去噪和细化处理

针对工程扫描图象的特征，提出一种简单的基于密度划分的去噪算法和细化方法．基于密度划分的原理，定义了密度函数，讨论了灰度图象和黑白二值图象的情况．给出了一种直接根据中心像素8-邻域情况进行细化的算法．实验证明，该方法对工程扫描图象处理速度较快，实现简单．对各种质量的扫描图象均能在有效去除噪声的同时，锐化了图象的边缘，细化效果较好。     

检测噪声图象边缘的CPR法

本文提出一种噪声图象中检测边缘的新方法.该方法从图象的灰度概率域入手,将概率谱分为两个等面积的集群.通过判定集群间距离检测图象的边缘.理论分析与实验结果表明这种方法具有较强的对噪声图象的边缘提取能力.     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

运动模糊图象的边缘检测

本文提出一种在运动模糊图象中检测边缘的方法。因为仅仅考虑图象的边缘信息,不涉及图象的大面积灰度,所以检测过程不需要先验知识及待调整参数。经过一次微分及一次边缘检测处理,模糊图象化为移动前边缘图象与移动后边缘图象的迭加,再经过移位和门限处理,即可检测出未经模糊的边缘图象。计算机模拟实验示出,这种方法是可行的。     

基于边缘强度的图象分割

介绍一种根据边缘强度进行象素灰度值加权平均以获得分割门限，与一般通过友度直方图找寻分割门限以进行图象分割的方法不同，不仅能消除噪声的影响，而且对友度分布不均匀的图象通过分区处理效果更好。还详细讨论该方法的工作原理及算法．     

基于排序统计的图像边缘增强滤波

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波,并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法,该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。如果边缘存在,则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度;如果边缘不存在,则考虑进行噪声的平滑,计算机模拟实验表明,基于排序统计的图像边级增强滤波器在增强边缘的梯度的同时,能