一种用于提取医学图象边缘的新方法

本文运用图论中启发式搜索法，能够克服人体器官边缘轮廓中某些区域出现灰度模糊，智能地提取精确的边界。本文所述方法能推广到光照不均匀和边缘有重叠物体图象中提取边界     

基于改进BET的MRI脑组织自动提取算法

提出一种基于改进BET(brain extraction tool)的MRI脑组织自动提取算法.首先，该算法结合图像梯度信息能够估计出更为准确的脑重心(center of gravity，COG)；其次，该算法构建了新的脑表面形变力，在垂直于脑表面切线的扩张力中引入了边缘力，该力很好地抑制了脑组织的边界泄漏和过度分割问题.使用本文方法对MRI脑影像进行了自动脑组织提取，实验结果表明，本文算法能够自动获得更加准确的脑组织提取结果，特别是在脑组织边缘处，本文算法与BET算法相比，提取结果更准确.     

Matlab在图像边缘提取中的应用

本文主要研究图像边缘提取，利用Matlab的图像边缘提取函数和算子，进行图像处理与分析，并对结果进行比较，得出各种边缘提取方法的特点。     

图像边缘处理技术

概述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术,归纳了一些常用的处理算法,并根据边缘检测结果提出了几种后续处理方法,边缘连接及边界跟踪提取,以得到最终的结果:目标边缘图像。     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

基于多尺度分析提取胚胎边缘的算法研究

本文提出了一种从胚胎图像中提取边缘的有效算法。该算法在小波多尺度分析的基础上,针对胚胎边缘的几何形态选择多尺度元素进行边缘提取。实验表明,该算法具有良好的胚胎边缘提取效果。     

利用海岸带遥感图像提取岸线的小波变换方法

小波变换作为一门新兴的数学分支已被广泛应用于图像处理领域。本文将小波变换应用于黄河三角洲遥感图像的边缘提取，检测出图像的边缘，从而得到了三角洲岸线信息。实验结果表明基于小波变换的图像边缘提取要优于经典边缘算子的提取。此方法对于把握河口三角洲的冲淤演变规律和海岸带开发具有重要意义。     

基于多尺度分析提取胚胎边缘的算法研究

本文提出了一种从胚胎图像中提取边缘的有效算法.该算法在小波多尺度分析的基础上,针对胚胎边缘的几何形态选择多尺度元素进行边缘提取.实验表明,该算法具有良好的胚胎边缘提取效果.     

位图直接RGB梯度边缘提取法

介绍了梯度边缘提取的基本原理，在此基础上针对常规梯度提取方法在使用过程中的问题提出了一种位图直接RGB梯度边缘提取方法。同时在Matlab下与常规方法的结果作了比较实验，并进行了分析，给出了Matlab下实验原程序。     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

融合级联CRFs和U-Net深度学习模型的遥感影像建筑物自动提取

针对深度学习模型进行建筑物提取时存在的建筑物边缘模糊问题,将级联CRFs(全连接条件随机场)引入到U-Net深度模型中,提出了一种改进的U-Net模型(U-Net+级联CRFs),以用于遥感影像建筑物自动提取:构建级联CRFs并将其引入到U-Net模型的解码层中,从多层结构中学习边界信息,增强模型对建筑物边界的分割能力...     

鲁棒车载热成像行人检测的感兴趣区域提取方法

现有的感兴趣区域(RoI)提取方法很难兼顾较高召回率和较少的RoI数量.为了降低计算开销和RoI数量,提高召回率,文中提出了适合车载热成像行人检测的RoI提取方法:首先,根据行人边缘特征存在的方向差异性判断图像中可能的行人竖直边缘,增强其幅值;接着,级联行人尺寸约束和自适应局部双阈值分割方法过滤滑窗产生的边界框,滤除大量的非行人边界框;然后,根据行人的轮廓特征,采用T型模板对过滤后的边界框进行得分评估,在保留可能的行人腿部信息的同时去除边界框内部的无关边缘;最后,利用行人的强尺寸约束重新排序RoI,以便在提取固定数量的RoI时能提高召回率.在热成像行人检测数据集SCUT DataSet上进行对比实验,结果表明:当每幅图像提取400个RoI时,文中方法的召回率达92%,比EdgeBox方法的召回率提高21%,计算时间减少了10%.     

一种基于特征的纱线气圈图像边缘提取方法

本文介绍了一种基于特征的纱线气圈图像边缘提取方法，利用纱线气圈图像的特点．采用近轴法找到一些边缘点，利用这些点信息，用正交函数作最小二乘法拟合，去判断其他的点是否为边缘点．然后由边缘点拟合纱线气圈图像边缘，实验证明该方法是有效。     

基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中)，被认为是非常重要的过程。图像轮廓提取首先要进行边缘检测．然后提取阶跃结构的边缘，这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上，并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz指数知识，它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测，还能根据MAS小波变换后的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性，提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘，并能有效消除噪声。     

一种从肝脏超声图像中提取肿瘤边缘的方法

肝脏肿瘤边缘的提取是基于超声图像特征进行良恶性诊断的基础。为此，在贪婪算法的基础上加入多分辨率优化方法，本文通过对临床采集的患者肝脏超声图像中的肿瘤边缘提取和分析研究，表明该方法可以有效地用于临床使用。     

发动机叶片ICT数字切片图像特征边界的提取

目的 实现数字切片图像特征边界的提取。方法 针对有噪声信号影响的发动机叶片ICT(Industrial computed tomogmphy)数字切片图像，根据图像特征边界点相邻像素灰度值变化特点，通过预先确定提取边界所占矩形区域的大小、方向和预提取图像边界的数量，沿垂直某一矩形边的方向自动产生与提取边界点数量相等的一组等距平行线，并将每一平行线穿过图像的像素灰度变化拟合成一条三次样条曲线或B-样条曲线。结果 根据拉普拉斯边界检测算法在出现边界点处一阶段数为最大和二阶段数为零的特性，计算机边界点的坐标，实现灰度图像特征边界的提取。结论 通过实验得到的测量误差，使用统计的方法进行分析，该算法不但能够达到1／4像素的亚像素精度，而且还有计算效率高的特点。     

基于分形理论的焊缝信息提取

在基于机器视觉信息的焊缝跟踪系统中，受焊接条件的影响，所拍图像经常存在许多干扰信号，严重地影响了准确焊缝边缘位置信息的获得．针对这一问题，文中利用基于分形理论的边缘提取算法对有干扰图像中的焊缝边缘位置进行了提取．该算法利用各向同性的分数布朗随机场模型对焊缝图像进行分析，通过适当选取无标度区域求出了像素点及其邻域的分数维，并据此来区分焊缝边缘区域．文中还用该算法对自然光及弧光(混合气体保护焊)干扰条件下的焊缝图像进行了处理，结果表明，在较强的干扰条件下，此算法也能够将焊缝边缘位置信息准确提取出来，使焊缝中心位置误差不超过0．3mm．     

二值图像边缘提取的新算法

边缘提取属于图像理解的低层处理阶段,就是提取被选定物体区域的外边缘轮廓。本文主要介绍了一种边缘提取的新思想,是通过以往的两个像素形成的模型以及使用第三个像素的外围空间来进一步确定待求德像素的思想。使对像素的搜索更具有目的性。通过实验,新算法与传统算法相结合可以有效地提高边缘提取的速度。     

小波分析在SAR图像边缘检测中的应用

边缘提取是图像分析的基础,但由于SAR图像中存在强的、乘性的相干斑噪声,使在光学图像中有效的边缘检测器对于SAR图像不再适合。基于小波变换的边缘检测器,由于采用了固定的阈值,在SAR图像边缘提取的同时也会检测出很多虚假的边缘,特别是在图像的亮区。因而,本文提出了具有恒定误警率的自适应变化阈值,并基于小波变换的多分辨率分析,有效地提取边缘特征。仿真实验表明该算法对于有相干斑污染的SAR图边缘提取是很有效的。     

鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法

鹰眼系统在赛场上可对球类运动轨迹进行跟踪和记录并在辅助裁判对边界球的判罚中起着重要作用,然而由于网球提取过程存在目标小、飞行速度快、光照变化、广告字符以及其他的运动物体影响的问题,网球特征参数提取精准度有待进一步提升。针对这些问题,提出了一种鹰眼系统运动目标特征参数精确提取算法,该算法利用网球色彩一致性较好的特点,根据彩色训练获取网球色调的范围,在HSV色彩空间中对网球图像进行颜色分割,减少背景图像的干扰,采用帧间差分与混合高斯模型融合算法对网球图像进一步分割获取运动目标,对分割后的二值图像使用Sobel算子提取边缘信息减少后续目标圆检测的运算量提高效率,采用Hough圆变换检测轮廓边缘信息完成网球圆心和半径参数的精确提取。实验结果表明,该特征参数提取算法拟合准确率高、相对偏差小,具有一定的实际应用价值。