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     

基于新型螺旋相位滤波器提高图像边缘增强对比度的方法

提出了利用类贝塞尔螺旋相位滤波器实现提高图像边缘增强对比度的方法．给出了普通螺旋相位滤波器和类贝塞尔螺旋相位滤波器的点扩散函数,并利用圆孔、汉字和洋葱表皮细胞等三幅图像进行了边缘增强的模拟计算,发现与普通螺旋相位滤波器的图像边缘增强结果相比,基于类贝塞尔螺旋相位滤波器的图像边缘增强对比度得到显著提高．     

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．     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

基于滤波反投影的二值图像边缘检测新方法

利用基于滤波反投影（FBP）的CT图像重建算法中出现的“杯状效应”,对重建得到的CT值中的最小负值设置阈值因子来调整图像的整体归一化结果,从而得到一种新的边缘检测方法;同时给出一种改进的距离准则,以便针对不同的图像选择最优的阈值因子使得边缘检测的效果达到最佳。     

基于引导图像的边缘噪声滤波算法

由于通常的邻域运算会改变图像边缘点的灰度值,使图像的边缘变得模糊,为了改善这一现象,提出了一种基于引导图像的边缘噪声滤波算法。该算法由局部线性模型推导而来,将原始图像或其他变换形式定义为引导图像。通过对引导图像进行分析,并调节正则化参数,利用引导图像掩模对图像的边缘进行平滑处理,有效地去除了噪声。通过与其他四种常用的滤波算法进行对比实验,表明该算法的均方误差MSE仅为0.0015,峰值信噪比PSNR为28.26,远远优于其他四种常见滤波算法,不仅对图像进行了平滑去噪,在很大程度上还保护了图像的边缘信息。     

基于光学Morlet小波滤波的指纹边缘增强研究

提出了一种基于光学Morlet小波的指纹滤波方法,给出了Morlet小波滤波器对输入指纹图像实现边缘增强的计算机模拟结果,同时将计算机编程生成的Morlet滤波器应用在光学4f系统中,输出平面将获得指纹图像的边缘提取.实验结果表明:本文给出的这种方法能够达到图像边缘增强的效果,同时又利用了光学方法快速并行的优点.这一研究结果有助于提高指纹识别的速度.     

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。     

基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性。     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

相位一致性加权的引导图像滤波去噪算法

针对传统引导图像滤波算法采用固定的正则化参数规整化因子造成光晕伪影现象的问题,提出一种相位一致性加权自适应规整化因子的改进引导图像滤波算法.因图像不同区域的纹理特性不同,利用相位一致性能够获取图像丰富的特征信息和精确的特征定位,对原有的规整化因子在不同区域通过惩罚自适应调整规整化因子,保证了图像降噪效果同时进一步保持边缘清晰.实验采用结构相似性因子(SSIM)与PSNR作为算法的定量评估指标.结果表明,采用相位一致性作为加权值规整化因子,有效地避免了传统引导图像滤波的光晕伪影现象,相对于传统引导图像滤波算法,降噪性能有一定提高,还能够很好地保持边缘细节信息.     

基于动态规划的最优化医学超声图像边缘提取

动态规划（DP）是一种解决多阶段决策过程最优化的方法。图像边缘提取时为了使系统输出具有最小的不确定性，考虑最优化判据是必要的。动态规划算法用于图像的边缘检测主要是获得一个图像的最低能量代价阵的过程，而图像的边缘对应于最低代价阵中的终止点和起始点之间能量梯度降低最快的路径，由此可以由最低代价阵勾勒出需要的边缘。对于质量较差的图像，可以先用梯度算子和一种LUM滤波器相结合进行预滤波。实验表明，基于该算法用于超声图像的边缘检测要获得全局最优的稳定的边缘线，是一种理想的最优化算法。     

用干涉滤波技术实现图象边缘增强

本文提出了用干涉及滤波技术实现图象边缘增强的一种新方法。将同一物体的一张正确对焦的透明片与另一张离焦的透明片重叠放在透镜的前面,在单色平行光照射下,在透镜的后焦面上得到两图象的谱的干涉,通过对干涉条纹的适当滤波,可在输出面得到边缘增强的象。     

反应堆中子边缘增强效应成像初步研究

中子边缘增强效应是近年来发展的基于中子波动性的新型中子成像技术.相较于传统的中子照相技术利用样品中不同元素对中子衰减能力的差别来得到样品内部的结构潜像,边缘增强效应成像利用中子射线穿过物体时各种元素对中子的折射率不同来反映物体的内部结构.为研究中子边缘增强效应成像的实际工业应用可行性,通过数值模拟方法分析了边缘增强效应的产生过程,并基于反应堆进行了不同条件下的多色热中子边缘增强效应成像实验.模拟与实验结果表明在适当准直比条件下,铝材料边缘将出现明显的边缘增强效应,该效应与准直比、样品与转换屏之间的距离密切相关.     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于二次成像的光学图像相位恢复

在杨-顾算法的基础上,提出了一种基于二次成像的光学图像相位恢复算法.根据简化的光学成像系统模型得到了相机二次成像图像之间关系,即两者之间近似满足图像的薛定谔变换关系.利用图像的薛定谔变换和杨-顾算法实现了光学图像的相位恢复.实验结果表明:该算法能较好地重建光学图像,所恢复的相位信息中含有光学图像的一些基本信息.     

基于多层次模糊增强的图像边缘检测

在图像边缘检测中,往往需要提取不同灰度层次的边缘,而图像的边缘通常具有不确定性．多层次模糊增强可以较为有效地确定图像的边缘,使得不确定的边缘变成确定．对于多层次模糊增强,各层次灰度级的选取直接关系到边缘提取的有效性．文章提出的算法可以有效地确定图像各层次灰度级．     

基于非下采样小波与方向上下文滤波的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换和方向上下文滤波的图像边缘检测方法：采用非下采样小波变换方法生成图像的梯度图像,采用方向上下文滤波技术提取出图像的边缘．实验结果表明：该方法能够有效地抑制噪声干扰,在图像被较强噪声污染时仍能满意地提取到图像的真实边缘。     

超声图像斑点抑制和边缘增强的异质扩散方法

证明了非锐化掩模滤波等价于具有Huber流导函数的PM异质扩散.基于最小可信尺度和局部尺度控制,提出一种用于对数压缩超声图像斑点噪声抑制的异质扩散(LSCAD)方法.该方法无需假设斑点统计分布,直接从一、二阶方向导数的局部特征估计噪声强度,并利用所估计的局部噪声设计可调扩散过程,能根据图像中斑点程度在任何位置或方向上停止.合成图像和临床B超图像实验证实,本法能有效抑制斑点噪声、增强组织边缘而不丢失特征细节.同时,将该方法与前人方法进行比较以验证其性能.