主动型边界检测：理论与方法的研究

针对目前图象边界检测中存在的难点，本文系统阐述了主动型边界检测的思想，试图将边检测由传统的信号处理的过程转化为信息的能动提取过程，并介绍了在这一思想指导下进行的一些初步研究。     

基于图像法的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于图像法的点云数据边界特性的自动提取方法，采用图像处理中梯度求解方法，对点云中每一点处的法矢和曲率进行估计，通过阈值得到候选边界点，再利用曲率极值法得到最终边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线，达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性实用性，对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义。     

基于区域形态学运算的细胞图像检测边界

细胞和组织形态特征的分析一直是研究生物细胞学和病理学的主要手段. 边界提取是细胞图像识别的第一步,也是关键的一步. 针对血液细胞的边界附近的灰度分布梯度较大的特性,对细胞边界的提取可以采用一些比较常用边界检测算子的,如Sobel算子、Laplacian算子等,但都存在一定的缺点. 本文采用区域形态学进行细胞图像的边界提取,实验结果表明该方法在保持边界连续性和消除伪边界方面都优于传统的边界检测算法.     

对有背景的图像实现运动目标的边界检测

提出了一种对有背景的图像实现运动目标边界检测的方法，用零交叉方法获取宽度为一个像素的边界，应用腐蚀和膨胀算子获得边界强度信息，通过生成目标模板屏蔽了背景噪声，最后生成了便于边界跟踪的边界图像。     

图像直方图局部极值算法及其在边界检测中的应用

利用多项式拟合方法获得的直方图轮廓的连续函数估计,解决了拟合函数的次数的选择问题。通过设计拟合精度标准,可以根据直方图的性质自动确定拟合函数的次数。该函数不仅克服了伪极值点对实际极值点的干扰,而且扩大了常见的各种极值算法的应用范围。实验结果表明,拟合效果与多项式的次数无正比例关系,而且当多项式次数加大时,拟合函数两端会出现震荡现象。这种方法对图像的噪音具有很强的鲁棒性,并可以利用连续函数的性质方便地获得函数的局部极值,从而为图像自动二值化方法提供了条件。     

图像中连通体的线性标定算法的优化

介绍了基于边界追踪技术的图像连通体的线性标定算法的优化。在线性标定的过程中,我们提出一种新的图像边界点的处理方法,并对优化后的算法与原算法作了比较。优化后的算法节省了内存开销,有效地提高了程序的运行效率。     

基于去噪的熵算子边界检测法

图像的熵用来刻划图像的平滑性或均匀性 在图像的局部窗口中计算时 ,如果窗口中存在边界 ,则窗口中的图像不均匀 ,其灰度变化急剧 ,计算出的熵小 ;反之熵大 设定熵的阈值 ,即可判断是否存在边界 由于熵算子对噪声很敏感 ,直接用它进行边界检测 ,效果很差 文中针对这一缺陷 ,提出将熵算子与去噪相结合的边界检测法 ,如果计算出的熵大于阈值 ,要判断是噪声的出现所引起 ,还是边界的出现所引起 ,这样 ,边检测边界边去噪声 用该方法对信噪比较低的图像进行实验 ,得到了满意的效果     

主动型边界检测：理论与方法的研究

针对目前图象边界检测中存在的难点，本文系统阐述了主动型边界检测的思想，试图将边界检测由传统的信号处理过程转化为信息的能动提取过程，并介绍了在这一思想指导下进行的一些初步研究；研究结果表明，边界的主动提取方法给边界检测过程赋予了主动性，从而能够综合利用、权衡各种信息，提高边界检测的精度和效率。     

自动确定区域边界的一种简单算法

本文提出一种确定区域边界的简单算法,从而可以从分布在平面上的一组点中选择出一串按一定顺序排列的点,使其按顺序连成的闭合折线围成的凸多边形包含其它所有的点。本方法可应用于绘制等值线圈的程序,也可用于油气储量计算程序。     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法研究

根据红外序列图像中运动目标具有连续性和一致性,本文提出了帧差法和边缘检测相结合的检测方法。首先采用连续帧间差分法处理图像得到运动区域,然后对当前帧进行canny边缘检测得到边缘信息,两者检测结果相与得到运动目标边缘;最后进行形态学运算得到精确的目标边缘。仿真结果表明,该方法克服了帧差法和边缘检测的不足,对复杂背景下的运动目标能够进行准确检测。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

图像边缘检测方法综述

目的介绍图像边缘检测技术的研究现状。方法总结了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,分析了各种算法的特点和处理性能,并对它们自身的优缺点进行了论述。结果与结论每一种方法都有优缺点,在图像边缘检测中可根据实际需要选择合理的方法。     

基于彩色边缘的运动车辆检测

在RGB空间中对彩色交通视频图像进行多通道边缘检测,利用融合的边缘信息进行多帧迭加建立自适应背景模型,通过背景模型抽取运动车辆.受车速,车流量,噪声等影响,得到的是不完整的目标边缘,依靠边缘生长对目标进行修补,以提高运动车辆检测的准确性,保证边缘的连续性.实验结果表明,该方法计算量小,能够满足实时系统的要求,可有效地检测运动车辆.     

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．     

基于边缘增强的多聚焦图像融合方法

提出一种基于边缘增强的多聚焦图像融合方法,对需要融合的2幅图像进行小波多尺度分解,根据绝时值最大的方法对高频细节分量图像进行融合,通过增强和提取原始图像的边缘信息强度指导低频近似分量的融合,以此突出融合图像中的边缘信息．采用信息熵和标准差等评价指标对该方法进行客观评价．结果表明：该方法融合效果良好,可以更好地突出低频域边缘细节信息,提高融合图像的清晰度,改善视觉效果．     

一种简单高效的前沿检测时间估计算法及其应用

在基于时间的无线定位系统中，时间估计算法的精度和复杂度是衡量系统性能的关键因素。在直接相关 检测的基础上提出一种新的前沿检测算法，通过设定检测门限对相关峰的前沿进行检测得到时间估计。经过仿真 分析验证，此算法有效地提高了定位精度和一致性，并对多径误差具有一定的抑制作用。