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。     

一种基于ECG的改进型差分算法设计

提出一种基于差分阈值自适应的ECG波形检测算法.算法对ECG信号进行数字滤波预处理,利用自学习算法求出相应的初始阈值,采用双阈值自适应更新法实现对差分阈值的自动更新和对R波以及Q、S波的检测,通过对检测窗口宽度的自适应更新法实现对P波和T波的检测.算法检测精度高,适合实际应用.     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

一种降低复杂度的CCD彩色图像重构算法

为了提高视频展台的图像质量和帧率,提出一种基于边缘检测的低复杂度插值方法。首先重构绿色分量图像,然后按照实验确定的阈值T划分图像平滑区域和边缘位置,分别对平滑部分、边缘位置进行双线性插值和Laplacian二阶校正项插值,来重构红、蓝色分量图像,最后对红蓝分量图像的平滑区域进行中值滤波以抑制伪彩失真。该算法与传统的两阶段图像重构算法相比,计算量显著降低,提高了图像重构实时性,并保持满意的图像质量,PSNR值达到33 dB以上。     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测

在自适应多尺度边缘检测算法中用旋转不变小波非线性阈值代替原来的高斯滤波做平滑,并对尺度指数采样产生尺度集合,以确定边缘像元的最佳尺度,得到基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测算法.该算法避免了对原图像的过度光滑,用于检测边缘的最佳尺度与边缘存在的尺度空间范围相匹配.实验证明新算法检测的图像比较清晰,具有较高的信噪比,而且可以用来检测含少量白噪声图像.     

基于像素差分网络和边缘方向插值的图像缩放算法

通过对图像在缩放过程中使用的不同插值算法分析比较，针对新的边缘定向插值算法中存在人工选取经验阈值的随意性与边缘轮廓连续性的问题，本文提出一种基于像素差分网络和边缘方向的图像缩放算法。从人工选择阈值完成边缘分割改为利用像素差分网络实现边缘分割；对边缘点3×3区域查找边缘线方向作线性插值，以保持图像边缘轮廓的连续性，从而保留图像边缘结构。实验表明：该算法能在提高图像分辨率的基础上保留图像所具有的边缘结构，有较低的时间复杂度，同时对于不同图像该算法具有较好的普适性。     

基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测

在自适应多尺度边缘检测算法中,用旋转不变小波非线性阈值代替原来的高斯滤波做平滑,并对尺度指数采样产生尺度集合,以确定边缘像元的最佳尺度,得到基于旋转不变小波阈值的多尺度边缘检测算法.该算法避免了对原图像的过度光滑,用于检测边缘的最佳尺度与边缘存在的尺度空间范围相匹配.实验证明新算法检测的图像比较清晰,具有较高的信噪比,而且可以用来检测含少量白噪声图像.     

基于六边形结构边缘检测算法的研究

将直线插补运算与六边形图像结构相结合,提出了一种简单高效的边缘检测方法.先用高斯滤波器对图像进行滤波,再使用Sobel算子进行边缘检测,最后按给定阈值对边缘进行精确提取,经过这3个步骤完成图像的边缘检测.通过实验验证了六边形图像结构的Canny边缘检测算法比常见的Canny边缘检测方法更精确、更能抑制噪声;而且直线插补运算在图像边缘检测中具有较快的计算速度,比非线性插补计算效率高.     

基于LabVIEW的虚拟心电分析仪中的R波检测算法研究

介绍了在LabVIEW平台上实现的实时虚拟心电信号分析仪的R波检测算法.该算法利用二阶差分极小值来定位R波,它具有实现简单、速度快、定位准确等优点,为心电信号的HRV进一步研究工作提供了基础.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

QRS波群检测中的二次B样条小波变换算法

针对目前心电信号检测中准确度不高以及适应性不强的问题,提出了一种基于二次B样条小波,结合二分搜索算法和圆弧逼近曲线算法的QRS波群检测算法。首先对心电信号用二次B样条小波经Mallat算法分解,在二分搜索法调整阈值和模极大值检测R波的基础上,再用基于最小二乘圆弧逼近曲线算法检测T波与P波。最后用MIT-BIH数据库的数据验证了该改进算法增强了R波检测的适应能力,提高了T波与P波的检测准确度。仿真实验表明该改进算法可以有效地提高心电信号自动检测能力。     

多阶段边缘检测算法

提出一种新颖的图像边缘检测算法,包括边缘检测和边缘增强两个阶段.在边缘检测阶段,新的检测算子不仅可以克服传统算子对边缘拐点、终点的漏检现象,还可以有效地去除噪声,从而更加精确地定位边缘.在边缘增强阶段,引入Hopfield神经网络,通过迭代计算网络优化的能量函数,逐步地弥补缺失边缘、消除假边缘,达到边缘增强的目的.最后针对不同类型图片进行边缘检测,得到较好的结果,证明了该算法的可行性.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...     

基于交叉熵极小化的图像边缘检测算法

提出了一种自然图像边缘检测的算法,通过差分运算把边缘检测问题转化为目标检测问题,利用交叉熵极小化方法使背景区域和目标区域内的灰度级分布与差分图像灰度级的先验概率(广义高斯分布)相匹配,确定了背景与目标之间灰度分界阈值,检测出图像的边缘成分。实验表明,提出的方法具有良好的边缘检测性能。     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

无粗定位亚像素边缘检测算法研究

针对传统的亚像素边缘检测技术需要先进行粗定位,然后再进行精确定位的问题,提出无粗定位亚像素边缘检测算法.针对彩色图像降低维度边缘信息损失的问题,提出主轴分析法来保存图像的边缘信息.针对滤波后图像边缘特征模糊的问题,提出基于二分K均值的中值滤波算法,在滤除噪声的同时,增强图像的边缘.最后从检测精度、检测效率和可靠性3个方面验证算法的有效性.