基于数学形态学的图像边缘检测算法

传统的边缘提取算法非常有效但对噪声非常敏感,大多形态学边缘检测算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理.文中提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后将各方向边缘融合得到图像边缘.实验结果表明,文中提出的算法不仅具有很强的抗噪性,而且能有效地提取图像的边缘.     

一种基于概率密度分布的图像边缘检测技术研究

图像边缘检测是机器视觉和目标提取的重要步骤,直接决定目标检测的准确性,传统边缘检测方法大都只利用像素的梯度信息和局部邻域信息,使提取的图像目标边缘存在断点,文中引入像素的概率密度分布函数描述像素在整个图像空间的全局分布信息,提出一种新的图像边缘检测方法。仿真试验结果表明,与传统方法相比,新方法具有较好的图像边缘检测效果。     

边缘检测梯度法的小波实现

图像的边缘表现为图像上的不连续性，边缘检测就是检测图像上的不连续点或陡变点。本文根据Mallat多尺度边缘检测原理，提出了一种图像的边缘检测的新算法。与Mallat的多尺度边缘检测算法相比，这个算法具有计算量小的优点。文中给出了应用这个算法对图像进行边缘提取的实例。     

Hough变换边缘参数提取算法

研究了一种目标物体边缘参数的提取算法，霍夫变换是图像处理和计算机视觉过程中常用的一种方法，用来在图像中提取目标边缘，文中提出一种新的算法以提高霍夫变换的边缘参数的检测能力，并用迭代中值滤波来完成直线边缘的定位，计算机仿真结果显示这种算法的有效性。     

基于Arimoto熵和Zernike矩的刀具图像亚像素边缘检测

为满足基于机器视觉的刀具尺寸测量系统快速及高精度的要求,提出一种基于直线截距直方图的Arimoto熵和Zernike矩的图像亚像素边缘检测方法.首先,通过高斯滑动窗口获取图像的邻域平均灰度,构造图像的灰度-邻域平均灰度二维直方图,并利用直线截距法将其降为一维直方图;然后,针对得到的直线截距直方图,依据Arimoto熵准则进行阈值分割,并将所得阈值映射回原二维直方图实现目标区域及像素级边缘的提取;最后,由基于Zernike矩的边缘模型对获取的像素级边缘进行重定位,以完成刀具图像亚像素级边缘的提取.通过对刀具图像进行的大量实验,将文中方法与基于Canny的、基于空间矩的、基于灰度矩的以及基于Zernike矩的边缘提取方法进行对比,发现文中方法运行速度更快且提取精度更高.     

一种快速手势识别算法的实现与验证

基于大多数的手势识别算法,需要提取高维度的特征,限制了手势识别在实时系统中的应用。文中针对这种问题,提出一种快速的手势识别算法。首先,在原始图像上提取轮廓块边缘对目标区域进行分割。其次,提取目标区域的形状特征。然后,在数据库中,对每种手势只记录一幅标准的参考图像。最后,通过比较参考图像与待检测图像中的手势特征,来匹配和标记手势的含义。实验结果表明,文中提出的快速算法能够准确地识别手势。     

基于多结构元素的脊骨边缘提取

提出了一种从脊骨图像中提取边缘的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中脊骨边缘形态选择不同的结构元素进行脊骨边缘提取。实验表明,该算法具有良好的边缘提取能力。     

哈夫变换在直线特征识别中的应用

本文论述了哈夫变换(Hough Transform)在图像直线特征识别中的应用。首先讨论了哈夫变换之前所应做的图像预处理工作,根据不同的图像设计不同的处理流程,主要包括:图像滤波、图像分割、边缘提取、骨架提取等。文中运用两个图像直线特征识别的例子说明了哈夫变换的应用效果。     

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．     

基于时空上下文信息的混合交通视频检测算法

前景物体的边缘信息对混合交通视频检测的参数提取和表达具有非常重要的作用. 为克服孤立地利用当前图像无法准确提取边缘信息的问题,提出了基于时空上下文表达的混合交通边缘提取新算法. 在获取当前边缘信息基础上,结合运动目标的特征属性与时空上下文相关信息,通过检索文本的关联性,进行前景边缘提取. 实验表明,文中算法能够准确而充分利用上下文信息实现前景边缘的提取,前景边缘的有效提取率可达95%以上,为后续混合交通视频检测的分类识别和参数提取提供了有效的依据.      

基于层间相关性的小波边缘检测

在计算机视觉系统当中，图像边缘检测占据着重要位置．图像成像过程中，噪声、畸变等因数引起图像细节模糊，如何有效提取图像边缘成为一个不断探索的课题．众所周知，采用Sobel、LapLacian边缘检测算子尽管能够有效地去除噪声的干扰，但是破坏了图像边缘细节．基于此，本文提出了一种基于层间相关性的小波边缘检测．在不同层间，如果低分辨率下的父系数绝对值大，则在高分辨率下四个相应的子系数的绝对值可能性也大，则其所代表地图像边缘信息可能性越大．因此，采用基于层间相关性的小波边缘检测算法既有效地去除噪声的干扰，又保留了图像边缘细节．     

图像识别神经网络处理系统

目的　研制用于二值图像实时识别的神经网络处理器; 方法　采用数字电路实现的图像识别神经网络系统有３ 大模块：边缘提取模块以二值图像序列作为输入,用平面建筑物原理和８ 邻域原理提取图像的边缘特征;特征提取模块在边缘特征的基础上提取具有不变性的角特性和组块特征;模式分类模块采用４ 层特征映射神经网络实现图像模式识别; 结果　通过对图像信号发生器送出的二值飞机图像识别说明,训练样本数越多系统识别率越高; 结论　该系统能够快速、正确地实时识别二值图像序列;     

小波变换在医学图像边缘检测中的应用

边缘检测是医学图像处理中的一项基本内容.正确提取医学图像的边缘特征,无论对于描述目标还是解释图像都是十分关键的.由于小波变换具有良好的局部特性和多分辨率的特点,将基于小波变换的边缘检测方法应用于医学图像的边缘提取.实验结果表明,该方法不仅能有效地检测图像边缘,并且对噪声有良好的鲁棒性.     

基于区域分割与形态学相融合的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分析的基础,但现有图像边缘检测方法各有特点,有一定的局限性,因此还需要进一步的探索和研究.根据区域分割和形态学腐蚀的特点,利用基于区域的四叉树分裂合并法对图像不同区域设置不同阈值进行区域分割,对于分布比较单一的内容区域阈值设置一般比较低,然后把分割区域进行腐蚀,从而提取出边缘信息.最后对此方法进行实例仿真,并与Prewitt算子和Canny算子进行比较,可见此算法对于内容比较单一的图像具有较高的检测精度和较强的抗干扰能力.     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

融合边缘语义信息的单目深度估计

单目深度估计研究是许多视觉任务的基础,从图像中得到边缘清晰,细节丰富的深度图对于后续任务具有重要的作用.针对当前单目深度估计模型中不能深度融合图像语义信息以及不能较好地利用图像对象的边缘信息问题,首先构建了超像素拓扑关系图,使用图神经网络提取局部边缘信息之间的相互关系,得到以超像素为节点的拓扑关系图,其次构建了基于编解...     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

一种细胞边缘信息提取的结合型算法

目的 本文较详细介绍了一种提取细胞边缘信息的、基于Canny算子和数学形态学的结合型算法. 该结合型算法的建立为后续细胞图像的目标识别、特征提取、图像匹配等的实现提供一定的理论依据. 方法先采用Canny算子进行细胞边缘的粗提取, 接着运用数学形态学对图像进行一系列操作, 直至检测出细胞边缘. 结果与结论该方法优于传统的微分算子和经中值滤波后再进行Canny算子检测后的边缘效果.     

相位信息和数学形态学的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测算法最初只基于灰度图像,对彩色图像提取的边缘定位不准确、边缘有断点等问题,将在HSV彩色空间中对彩色图像进行了多通道边缘检测.考虑到传统边缘检测算子对图像的噪声和明暗程度比较敏感,采用相位一致和数学形态学相结合的方法对单通道图像进行边缘检测.仿真实验显示,该方法可以有效地提取彩色图像的边缘.