一种基于关联度的边缘检测方法

边缘检测是决定图像后期处理及理解的基础,本文提出了一种基于不同权重系数的关联度图像边缘检测算法,该算法以Sobel算子模版为参考序列,通过序列之间的关联度区分边缘点和非边缘点,实验表明,该算法能准确的检测出图像的边缘信息,且其随着权重系数的不同体现出不同的抗噪性．     

基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在对纤维进行边缘检测时易出现边缘不连续、虚假边缘、粘连纤维无法确定轮廓的现象,提出了一种基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法.该算法首先利用灰色预测和Niblack算法分别得到图像的强边缘和图像二值图,接着利用边缘连接算法求出连接图,并与利用灰色关联度求出的感兴趣区域(ROI)相结合求出纤维边缘图,进而利用填充算法和轮廓跟踪求出纤维外轮廓,再将外轮廓与ROI相结合求出轮廓增强的纤维图像,最后运用基于方向图的边缘界定算法提取纤维的边缘信息,剔除毛刺之后可得到纤维的完整边缘.试验结果表明,这种方法能够很好地抵制噪声,并能得到比较完整的纤维边缘信息,不仅具有较好的边缘连续性,且克服了双边缘的现象,提高了检测精度.     

基于灰色绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色绝对关联度的灰度图边缘检测算法.该算法有效地避免了几种典型的边缘点误判,算法中简单的逻辑或操作克服了灰色绝对关联度在边缘检测中的方向性问题.实验结果表明本算法快速有效.     

基于MTM和灰色关联度的混合噪声自适应滤波算法

利用MTM滤波算法和灰色关联度的特点,提出一种基于MTM滤波算法和灰色关联度相结合的混合噪声图像的自适应滤波算法.算法选取加窗混合噪声图像的MTM值,采用灰色关联度自适应地计算各像素的加权系数,通过加权得到滤波后图像.仿真实验表明,该算法有较好的自适应性,不但能够有效抑制图像的噪声,而且能较好地保护图像的细节信息,提高图像的清晰度.     

基于灰色理论的储粮害虫图像边缘检测方法

首先确定参考序列和比较序列,然后计算以各像素为中心的比较序列与参考序列的灰色关联度,将其与选定阈值作比较,最终判断该点是否为边缘点。与传统边缘检测算法相比,该方法对256灰度级粮虫图像能检测到连续、有效的边缘信息,且能较好保留图像细节信息,对二值含噪图像具有较强抗噪性。     

基于Laplacian算子和灰色关联度的图像边缘检测方法

结合Laplacian算子与灰色关联度提出了一种新的图像分割技术,即以Laplacian变形算子作为参考序列,计算每个像素点及其8-领域的灰色关联度,从而辨别该点是边缘点还是非边缘点.实验结果证明,该方法可以有效地提取图像边缘,而且可以通过调整关联度的阈值和分辨系数来控制边缘信息量.     

字典原子优化的图像稀疏表示及其应用

为了提高图像稀疏表示性能,提出了一种有效的结构化字典图像稀疏表示方法.针对过完备字典构造和稀疏分解中原子筛选问题,提出了一种基于灰色关联度的字典原子筛选和结构聚类方案.首先,对测试图像分块处理,利用块作为原子样本;然后,计算原子间的灰色关联度,并设置原子灰色关联度的筛选准则;最后,利用结构特征对原子聚类,构造图像稀疏字典.算法利用灰色关联度选择表征能力强的原子,提高字典的表征能力,缓解了传统字典设计对原子个数的依赖;同时,降低了算法的复杂度.将该方法得到的字典用于图像去噪,结果表明,视觉效果明显优于同类算法,峰值信噪比提高2 dB左右,且算法复杂度显著降低.     

基于小波变换和灰色理论的多聚焦图像融合算法

在小波变换图像融合的基础上,针对融合规则的选择,本文设计实现了一种基于小波变换和灰色关联分析的多聚焦图像融合方法。该算法的基本思想是对待融合图像进行小波分解,然后低频系数采用取平均的方法,高频系数采用灰色关联度进行融合。实验结果显示,该融合算法得到的融合图像远景效果和近景效果均比较清晰,优于常见的融合方法。     

基于GM(1,1)-灰色Verhulst模型的图像去噪组合算法研究

图像获取过程中,受到噪声的影响,会导致图像质量下降,给后期处理带来困难,为此提出一种基于GM(1,1)-灰色Verhulst组合模型的图像去噪算法.首先分析了噪声的性质,为了更好的利用图片的有效信息,构建预测值代替原始值的灰色模型.其次,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型间的结构差异,结合两种模型给出一种去除噪声的组合算法.最后,比较中值滤波、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型处理效果.实验结果表明,采用这种组合算法得到的处理结果能有效去噪,较好地保持图像对比度和边缘信息,验证了该算法的有效性.     

基于灰色关联的容差模拟电路故障诊断

模拟电路中存在容差,使得诊断过程较为复杂。针对这一问题,尝试将灰色系统理论引入到模拟电路的诊断过程中,并提出了一种基于灰色关联度的诊断算法。由于灰色系统理论擅长处理不确定性的信息,因此,能够有效消除容差的影响,提高诊断结果的准确性。最后,实例表明,这种算法能够准确的识别电路故障的类型。