基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法

针对传统方法易受阴影和噪声的影响,不能精确分割出运动目标的情况,提出了一种基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法。首先对3帧连续的图像进行边缘提取,然后通过差分法运算获得两帧初始标记场,随后对两帧初始标记场进行"与"操作获得共同标记场,利用迭代条件模型求解共同标记场的全局最小值,进而实现近似求解最大后验概率的估算,获得优化的标记场,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的检测。与多种方法进行比较表明,该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

一种非线性的图象边缘检测方法

<正> 0 引言图象的边缘检测是计算机视觉领域里最重要和最基本的研究任务之一。近几十年来对边缘检测的研究一直方兴未艾,Marr 提出的 Gauss-Laplace 法在边缘检测方法上占有十分重要的地位,随后 Haralick、Chen 等人相继又进行了进一步的研究和发展。在总结前人思想的基础上,本文提出一种基于梯度方向上二阶差分的非线性微分算     

含噪图象恢复方法的研究

提供了两种含噪图象的恢复算法：农点扫描法和模拟退火法。用这些算法对不同信噪比的图象进行恢复的结果表明：当信噪比较高时，采用逐点扫描法是快速，满意的。在低信噪比时，采用模拟退火法将比逐点扫描法得到更好的恢复效果。     

模糊熵应用于图象边缘检测

图象边缘检测在图象分析和识别中具有重要的意义作者将模糊子集理论＾１，２中的模糊熵概念引入图象边缘检测中支１，在图象的模糊特征平面上，用最大熵原则也确定边缘有阈值。实验结果表明了该方法具有良好的有效性。     

基于马尔可夫随机场的改进遗传图象恢复方法

遗传算法（ＧＡ）是模拟自然界生物进化机制的计算模型,是一种全局优化搜索方法。本文基于马尔可夫随机场,提出了改进的遗传图象恢复方法。计算机模拟结果表明,文中的改进使遗传图象恢复法效率更高。本文还就如何在复杂庞大的空间搜索最优这一遗传算法难题进行了讨论。     

基于运动估计和边缘检测的隔行到逐行扫描图象的变换

提出了一种基于运动估计和边缘检测的隔行到逐行扫描图象的变换技术，这种方法对隔行到逐行扫描图象变换分成３种模式，并且提出了适合于隔行到逐行扫描图象变换的隔场运动估计和邻场运动补偿的方法，其中在运动模式和场内模式中都用到了方向性相关技术。     

基于图像边缘特征的前景背景分割方法

提出一种基于边缘特征的背景建模方法,将边缘分类为前景边缘和背景边缘.和以往的基于边缘的背景差方法相比,该方法可以克服由于摄像机的微小扰动而带来的误判.由于噪声的影响,得到的前景边缘往往是不闭合的,而且边缘是一种稀疏的特征表示,为了得到精确的前景连通区域,提出了基于马尔可夫随机场(MRF)的前景区域提取方法,以前景边缘像素和背景边缘像素作为种子标记,通过前景边缘像素和背景边缘像素的竞争和标记传播,得到连通的前景区域.为了提高运算效率,采用基于图分割的组合优化方法最小化能量函数.通过对室内室外多个场景视频的试验,验证了该方法的准确性和有效性.     

多尺度边缘检测与图像分割的马尔可夫随机场模型

利用小波变换模极大值检测图像的多尺度边缘信息，根据这些信息和改进的马尔可夫随机场模型对低信噪比图像进行Ｂａｙｅｓ分割，结果表明，和一般松驰算法相比这种方法改善了图像分割的质量。     

一种分形和形态学结合的图像边缘检测算法

分形将灰度图像空间映射到分形维数空间进行边缘检测,形态学利用具有特向性的检测算子进行边缘检测.本文将分形中DFBR模型和改进的形态学方法相结合得到一种新的边缘检测算法.实验结果表明:结合算法具有分形算法的保留图像边缘细节能力和形态学对特殊方向边缘的检测能力,在对含有大量细节图像的边缘提取上优于单一的边缘检测方法,并具有良好的抗噪性能.     

用模糊概率检测图象边缘的方法

提出一种用模糊概率检测图象边缘的方法；详细讨论了边缘隶属函数的建立及用模糊概率检测图象边缘的具体方法和步骤。最后给出用该方法检测图象边缘的实例，结果令人满意。     

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.     

Image Edge Detection Based on Oscillation

IntroductionArtificial neural networks can be dividedintotwo classes :rate code neural networks and pulse-based neural networks .Inrate code neural networks the outputs of the neurons arecontinuous , whereas in pulse-based neural networks theneurons emit pulses . Although rate code neural models havebeen well studied, researchers continue to find the evidencerecently that in many cases the brain may accomplishcomputations on pulses(action potential) . Great effort hasbeen devoted towards the a…     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

基于边缘强度的图象分割

介绍一种根据边缘强度进行象素灰度值加权平均以获得分割门限，与一般通过友度直方图找寻分割门限以进行图象分割的方法不同，不仅能消除噪声的影响，而且对友度分布不均匀的图象通过分区处理效果更好。还详细讨论该方法的工作原理及算法．     

基于小波变换的X射线图像边缘检测方法

根据X射线图像本身的特点,利用小波分析将图像的边缘有效分离开来,用canny边缘检测算子提取图像边缘,实验证明它是一种检测X射线图像边缘的有效方法.     

基于边缘检测和最优参数的全景图像插值复原

全景环形透镜(PAL)组成的观测系统能够同时观测到绕光轴360°的物体,适合于管道等的内窥。但是所形成的环形图像不便于人眼观察和测量,为此需要将环形图像无失真地展开为常规平面像。根据PAL成像的特点,以全景图像的最高分辨率为基准,采用一种基于边缘检测和最优参数的插值方法,对孤立边缘和联通域内的部分采用最优参数的三次卷积插值法,非边缘区域采用双线性插值,结果表明,该方法较好地恢复了图像细节,同时插值处理时间相比三次卷积插值缩短了40%。     

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Marr-Hildreth算子多尺度图像边缘检测

针对监控图像的不同边缘特征,图像噪声大小和对边缘检测不同的要求,利用Marr-Hildreth拉普拉斯边缘检测算子多尺度特征,使用不同尺度的Δ2G算子,对监控图像进行边缘检测.     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.