基于前视红外图像的边缘特征检测算法评估

随着技术的发展和实战需求的提高,基于前视景像匹配的制导方式成为了新一代精确制导武器中的研究热点。针对前视红外实时图匹配预处理中边缘特征检测的四种典型算子(Roberts,Sobel,Log,Canny)进行了研究。结合实际采集的前视红外图像数据,对四种算子的可识别性和处理的快速性进行了仿真验证,给出了评估结论。     

基于基因编码算法的图像边缘提取研究

为了提高图像边缘检测的质量,采用基因编码算法.首先确定基因头部和尾部的组成,给出了基因表达式树形式,对图像像素进行基因编码,接着图像背景与图像目标之间的灰度差异作为基因表达式树不同的分支,与分支具有同样灰度的像素合并为一类,最后给出了基因编码适应度函数,其选择基于标准误差方法.实验仿真表明,算法提取的灰度图像边缘没有断点,没有伪边缘信息,数据分析较好.     

基于边缘矩阵的链编码追踪算法

提出了一种基于边缘矩阵的链编码追踪算法,并引入“边缘矩阵”的数据结构,记录像素边缘的一些信息,以此辅助链编码追踪算法的运行。该算法不仅能追踪任意形状复杂区域的链编码,而且它的计算复杂性是线性的。该算法还可为给出表示链编码之间包含关系的树结构和其它分析打下了基础。     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

面向实时虚拟游戏的GPU真实感草地绘制

在满足虚拟游戏实时性要求的前提下,绘制具有一定视觉真实感的草地,以增强游戏场景的真实感.将草地抽象成一块均匀、连续的透明体,提出一种简化层状算法,利用图形处理器(GPU)支持功能,计算穿过草丛的光的能量衰减,高效地模拟草的自阴影效果,并通过加入Perlin噪声进一步增加草地阴影杂乱交错的效果.结果表明,该方法能以极小的性能代价绘制草地阴影,实现具有一定真实感的大面积草地的实时绘制.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果,需先对图像进行优化检测和识别,提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法.首先,通过对原始医学超声图像进行自动标注,构建医学超声图像灰度分布矩阵,利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割;其次,构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型,提取多尺度图像边缘特征;再次,构建深度...     

一种改进的基于梯度的图像边缘检测算法

针对经典基于梯度的边缘检测算法对方向的敏感性,从梯度的定义出发,本文提出了一种能够根据实际精度需求任意调整方向的多方向边缘检测的算法.该算法操作简单,具有图像边缘定位准确,抗噪能力强的特点.     

仿视皮层V1特性的SAR图像边缘检测

合成孔径雷达(SAR)图像的边缘检测是图像处理领域的热门研究课题,针对传统方法对噪声敏感、受内部纹理干扰等严重问题,借鉴人类视觉系统中初级视皮层(V1)神经细胞的感受野特性及该区域带有非经典感受野的细胞对同质区域纹理和噪声的环绕抑制机制,提出一种仿视皮层信息处理机制的SAR图像的边缘检测方法。采用Gabor滤波器经奇偶分解、汇聚、归一化等操作模拟V1区感受野特性,再引入模拟非经典感受野环绕抑制机制的环绕抑制项以对同质区域的纹理和噪声进行抑制,保留感兴趣的边缘信息。仿真结果表明,所提方法能抑制文中4类不同的SAR图像同质区域的大部分纹理,在一定程度上弱化斑点噪声,取得了比canny算子更好的边缘检测效果。提出的新方法可以应用于SAR图像的边缘检测。     

基于六边形结构边缘检测算法的研究

将直线插补运算与六边形图像结构相结合,提出了一种简单高效的边缘检测方法.先用高斯滤波器对图像进行滤波,再使用Sobel算子进行边缘检测,最后按给定阈值对边缘进行精确提取,经过这3个步骤完成图像的边缘检测.通过实验验证了六边形图像结构的Canny边缘检测算法比常见的Canny边缘检测方法更精确、更能抑制噪声;而且直线插补运算在图像边缘检测中具有较快的计算速度,比非线性插补计算效率高.     

一种基于体绘制的交互式实时虚拟内窥镜算法

为了实现一种更好的虚拟内窥镜算法，在分析虚拟内窥镜和体数据可视化方法的特点的基础上，提出了一种基于透视投影体绘制的交互式实时虚拟内窥镜算法。该算法运用了动态数据精简技术，提出了视点3D漫游路径的快速自动生成方法和交互式内窥显示方法，能方便医生实时观察与诊断。并对传统面绘制中的光照计算加以修改，应用于内窥体绘制过程，以生成3D效果逼真的虚拟内窥镜图像。在微机平台上实现的基于体绘制的虚拟内窥镜系统，验证了该算法的实时性和所生成图像的质量。     

面向虚拟视点合成的深度图编码

针对H.264/AVC标准采用统一量化参数对深度图进行压缩, 并不能很好地保留深度图的边缘, 解码后深度图像严重影响虚拟合成视点主观质量这一问题, 在H.264/AVC扩展多视点编码（JMVC：Joint Multi-view Video Coding）框架基础上, 引进一种新的面向虚拟视点合成的深度图编码方法。根据深度图结构特点, 使用Sobel算子分析深度图当前块的边缘信息。如果当前块中含有目标边缘信息, 则通过减少Q_P值进行压缩编码; 如果当前块中不含边缘信息, 则增加Q_P值进行压缩编码。通过计算所有16×16,8×8,4×4块的率失真代价, 选择最小的率失真代价的预测模式。实验结果表明, 使用解码后的深度图合成虚拟视点, 该方法在与原JMVC几乎同等比特率的情况下, 提高了虚拟视点的主观合成质量。     

基于边缘的小波变换编码

基于原图像经低通滤波器且向下２ 减抽样后,变成了分辨率低、缩小至原图像的四分之一,经高通滤波后,过滤出垂直、水平、对角边缘信息这一观点,提出了基于边缘的小波变换编码．当对３ 个高频带量化和编码时,充分利用低频带的边缘与３ 个高通滤波器过滤出的边缘之间对应关系,仅对边缘点的小波变换系数进行编码,无需记下边缘点的位置．从而更有效地对图像进行高倍压缩．     

基于中值与均值滤波的边缘检测优化算法

图像在采集过程中容易受到视角、尺度、亮度、污渍、模糊等不确定因素的影响,造成较大失真.为减少失真,提高边缘提取的精度,在多噪声环境下,提出了中值与均值滤波相结合的边缘检测优化算法,实验仿真结果表明,该算法能有效抑制噪声,能提高图像边缘提取的精度.     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

一种改进型Canny图像边缘检测方法

提出了在噪声条件下的一种改进的Canny算子,该算子采用中值滤波代替高斯平滑滤波。实验结果表明改进的canny算子对抑制噪声和保留边缘像素点方面有较好的效果,对图像边缘具有较好的检测精度。     

二维直方图的HEVC帧内快速深度决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测高额的计算复杂度,提出一种基于二维直方图的快速深度决策算法.首先,对当前最大编码单元(LCU)采用3×3矩阵进行滤波;然后,分别统计原始LCU以及滤波后LCU的像素分布,生成二维灰度直方图.通过该二维直方图所表征的纹理特征,进行深度的自适应选择,减少不必要的深度计算.实验结果表明:同原始HM10.1相比,文中提出的算法可以节省编码时间21.6%,同时保证视频质量几乎不变.     

基于相对模糊和边缘强化的散焦求深度方法

摘 要: 研究了由散焦图像恢复物体深度的问题,改进了Favaro等人提出的基于迭代求解热扩散方程的方法.将两幅散焦图像按照相对模糊程度的不同,划分为两个区域,证明了这两个区域的边界和图像的边缘有很高的一致性,通过强化图像的边缘,使这两个区域的边界在迭代求解热扩散方程的过程中更容易确定.模拟实验与真实实验都验证了算法的有效性.     

基于混合滤波器的Canny边缘提取算法改进

在Canny最佳边缘检测算法准则的基础上,提出了用混合滤波器代替高斯滤波器,并通过计算像素四个方向差分替2×2领域内有限差分来确定梯度幅值的方法,提高了Canny算子在提取图像边缘细节和抑制假边缘噪声方面的性能。另外,通过实验验证了该方法具有较高的信噪比和高精度边缘定位,并能达到良好的边缘视觉效果。     

基于相对模糊和边缘强化的散焦深度恢复研究

通过改进Favaro等人提出的迭代求解热扩散方程的方法,研究了由散焦图像恢复物体深度的问题.首先将两幅散焦图像按照不同的相对模糊程度划分为两个区域,证明了这两个区域的边界和图像的边缘有很高的一致性;然后通过强化图像的边缘,使这两个区域的边界在迭代求解热扩散方程的过程中更容易确定;再根据确定的U+和U-的边界较好地求解了物体深度;最后通过模拟实验及实际图像实验对该方法进行了验证.模拟实验结果表明,文中方法具有较好的鲁棒性;实际算例分析表明,文中方法的恢复效果优于Favaro的方法.     

基于视觉特性的自适应混合编码

提出了一种基于视觉特性的自适应混合编码方法,对于不同性质的子块施用不同的方法.文中还给出了选择某类方法的理由,并给出了对强变化的单边沿的一种有效的编码方法.模拟实验表明:结果是令人满意的.