基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测在去隔行中的研究

针对去隔行算法中运动检测易出现运动误判的问题,采用基于正交Gaussian-Hermite矩的运动检测算法,通过比较相邻连续图像帧绝对像素值的变换范围来判断像素点的运动范围,以此确定目标图像是否为运动图像.实验结果表明,此算法有效提高了峰值性噪比,降低了均方差,对运动平缓图像去锯齿效果良好.     

基于Zernike矩的边缘检测方法

提出了一种基于Ｚｅｒｎｉｋｅ矩的边缘检测方法,根据建立的图参数边缘模型,利用Ｚｅｒｎｉｋｅ矩的性质导出了边缘参数和矩的关系,通过求矩得到边缘参数,所提出的方法可以达到子像素级检测精度,对噪声不敏感,具有良好的稳定性。     

基于 Zernike 矩的边缘检测方法

提出了一种基于Zernike矩的边缘检测方法.根据建立的四参数边缘模型,利用Zernike矩的性质导出了边缘参数和矩的关系,通过求矩得到边缘参数.所提出的方法可以达到子像素级检测精度,对噪声不敏感,具有良好的稳定性.     

基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像质量评价

提出一种基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像全参考质量评价方法。正交矩在图像处理和模式识别方面有很重要的作用,低阶矩可以从图像的分块中提取重要特征,这些特征通过计算两幅图像间相对矩误差得到,这种差异的大小更能体现出失真图像块相对原始图像块的失真大小,所以能更好的描述图像的质量。利用Gaussian-Hermite矩在一些公开的数据库中对提出的方法进行验证,实验结果和对比表明所提出的方法具有很好的效果。
     

一种改进的基于Gaussian-Hermite矩的虹膜识别算法

提出一种基于Gaussian-Hermite矩的虹膜识别算法.首先由粗到精定位出虹膜,并归一化为多个一维信号,然后利用1阶和2阶Gaussian-Hermite矩提取一维信号的局部特征并进行0-1编码,最后用汉明距离分类.该算法只需单个训练样本,识别速度快,容易实现,并具有平移、旋转和缩放不变性.基于CASIA虹膜数据库的实验表明,算法的识别正确率达98.55%,单次平均识别时间为0.5s.     

基于蚁群算法的Zernike矩亚像素工件边缘检测

边缘检测是影响工件尺寸检测精度的主要因素之一。为了进一步提高工件尺寸测量的准确性,本文提出了一个改进Zernike矩的亚像素边缘检测方法。首先,采用滤波和阈值分解等技术对图像进行预处理以得到二值图,再次,采用蚁群算法得到图像的边界,然后,采用Zernike矩的边界检测方法来确定图像亚像素边缘。结果表明,改进的边缘检测方法相较于传统方法,其提取的亚像素边缘坐标与原始坐标之间的绝对误差不超过0.5,且运行速度提高了约10倍,较好地满足了工件尺寸检测精度的要求。     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。     

基于灰度矩的9?尺寸模板边缘检测算法

摘要：基于灰度矩算法的基本原理,提出了一种新的9?尺寸灰度矩算子。先分析并推导灰度矩算法的计算过程,再计算出9?尺寸的灰度矩模板。通过实验对算子的性能和检测精度进行了研究,实验表明,该算子有较强的抗噪能力,边缘定位精度能够达到0.05 ~0.06个像素。最后,为提高检测效率,使用prewitt算子进行粗检测,通过先粗后精的方法有效减少了大模板灰度矩的运算量,使新算子的运算耗时降低至0.31S。     

基于灰度矩的9×9尺寸模板边缘检测算法

基于灰度矩算法的基本原理,提出了一种新的9×9尺寸灰度矩算子。先分析并推导灰度矩算法的计算过程,再计算出9×9尺寸的灰度矩模板。通过实验对算子的性能和检测精度进行了研究。实验表明,该算子有较强的抗噪能力,边缘定位精度能够达到0.05～0.06个像素。最后,为提高检测效率,使用Prewitt算子进行粗检测、通过先粗后精的方法有效减少了大模板灰度矩的运算量,使新算子的运算耗时降低至0.31 s。     

基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法

图像的边缘检测中,非优化梯度阈值选择的不当会造成某些边缘点的丢失;而模糊阈值方法,需占用大量存储空间来搜索参数的最优组合.针对以上问题,本文在模糊理论的基础上,并结合红外梯度图像的特点,提出了一种基于模糊联合误差的红外图像边缘检测方法.本文首先通过改进的Sobel算子构造出红外图像的梯度图,在对其进行模糊划分的基础上计算区域模糊度,最后通过对区域联合误差的比较,确定模糊区域中像素点的隶属,实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法及最大模糊熵算法进行了对比实验.结果表明,该方法用于红外图像边缘检测时,能够在更短的处理时间内,保留更多的边缘信息.     

基于小波变换的边缘检测

根据Ｍａｌｌａｔ的多尺度边缘检测的思想,实现了多尺度Ｂ样条的边缘检测算法。在检测之首对图像进行自适应平滑处理,在选取小波函数时提出一种更加有有效的小波函数。同时,提出一种简单而有效的检测和边缘点连接的算法,最后,在分解和重建时采用一种基于滤波器系数特征的快速算法。结果表明,该方法比较适合于精确快速边缘检测。     

基于突变理论的图像边缘检测技术

边缘检测是图像处理的基本问题之一,它为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数.利用突变理论研究图像的突变特性,利用突变模型描述系统状态变化的规律,通过尖点突变理论建立边缘模型,来实现有效的图像边缘检测.实验结果表明,提出的边缘检测方法,能够准确检测到连续的图像边缘且具有较好的实时性.     

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．     

基于小波变换模极大值的边缘检测方法

研究了采用小波变换模极大值进行图像边缘检测方法.小波变换模极大值常用来检测信号的奇异值,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点.研究通过阈值消除伪边缘并给出了确定阈值的具体方法.实验结果表明,采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,可以得到更好的边缘检测效果.     

基于CNN的彩色图像边缘提取方法

根据人眼对R、G和B的敏感特性,提出一种基于视觉感知的矢量角度彩色空间距离度量方法,较传统方法补偿了RGB颜色空间的不均匀性,有效提高了RGB颜色空间内色差度量的精确程度.对基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)进行的彩色图像边缘提取进行理论分析,确定与其功能相适应的最佳模板参数.实验结果表明:该算法不仅实现了彩色图像的边缘提取,同时提取效果更全面,更符合人眼的视觉效果,具有较强的鲁棒性.     

基于模糊推理的边缘检测

针对传统基于边缘邻域的一阶或二阶导数的图像边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感的问题,提出了基于模糊推理的边缘检测算法.根据边缘点附近灰度分布的特征确定模糊规则,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测.实际图像处理结果表明,与传统算法相比较,新算法检测边缘效果明显.     

Edge detection of magnetic tile cracks based on wavelet

In order to extract the defect edge information on the magnetic tile surface with low contrast and textured background,an edge detection algorithm based on image weighted information entropy and wavelet modulus maxima is proposed.At first,a new Butterworth high pass filter(BHPF) with adaptive cutoff frequency is produced,because the clarity and complexity of the textured background are described by the weighted information entropy of the image gradient variance quantitatively,and the filter can change its parameters through matching the non-linear relationship between the information entropy and the cutoff frequency.And then,the best decomposition scale is obtained by the level determination function to prevent edge information from missing.At last,edge points are got by double threshold after obtaining the wavelet modulus maxima,and then the edge image is linked by the edge points to ensure the edge continuity and veracity.Experiment results indicate that the proposed algorithm outperforms the conventional Canny and Sobel algorithm,and the edge detection algorithm can also detect other defects,and lays the foundation for defecting auto- recognition.     

基于Clifford代数的多光谱图像边缘检测

为了充分利用多光谱图像不同图层之间的关联性,采用Clifford代数描述多光谱图像.在Clifford代数空间中,定义了多光谱图像的Clifford微分与Clifford梯度.在此基础上,提出了一种新的多光谱图像边缘检测与融合算法.该算法首先计算出各像素点的Clifford梯度,进而得到Clifford梯度范数;然后以此为依据,判断像素点是否为边界点,从而得到多幅边缘检测图像;最后,将这些图像融合,便可得到最终的边缘图像.与基于最大熵的多光谱图像边缘检测算法的比较结果表明,算法由于利用了多光谱图像不同图层之间的关联性,因而可以更好地保留边缘信息,获得更完整的边缘检测效果.     

Mosaic of printed circuit board image based on Gaussian-Hermite moment invariants

Quality inspection of a PCB (Printed Circuit Board) always requires us to stitch some separated images into an integral one. However, during image acquisition, some environmental influences such as vibration, noise and illumination will cause image degradation. An efficient image mosaic method has been urgently required to obtain a high-quality PCB panorama. Hence, an image mosaic method based on Gaussian-Hermite moments is presented in this paper. The characteristic points in the neighborhood of a PCB are represented by Gaussian-Hermite moment invariants. They are characterized by independence to translation or rotation transformations. Meanwhile, such feature representation shows better noise robustness. Experimental results show that the proposed method produces a qualified mosaic of PCB image.