超声图像的加权平均非线性Laplacian边缘检测算法

线性Laplacian算子具有很强的方向性,且对噪声敏感,非线性Laplacian算子尽管解决了方向性问题,但对噪声仍很敏感,平均非线性Laplacian算子使图像边缘模糊.本文有效地将加权平均滤波与非线性Laplacian边界检测器结合起来,提出了既可以保边缘,又解决方向性和噪声敏感性的加权平均非线性Laplacian算子(WANLLAP).     

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.     

基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法

针对常规边缘检测算法中存在的图像细节轮廓损失问题,本文提出一种基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法。该算法在对像素点使用Laplacian算子进行边缘检测处理时,扩大了处理的范围,后由所有像素点的差值和可以组成一个新图像,选定合适的域值对新图像进行二值化处理可以得到二值化的图像边缘信息。实验证明,该算法可有效地解决图像中色调变化较小、边缘变化缓慢区域的边缘轮廓检测丢失问题。     

边缘检测算法在小目标提取中的应用

文章采用拉普拉斯边缘检测算子对图像进行边缘检测,比较三种拉普拉斯算子模板提取小目标的效果。试验表明:Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性,它的幅值产生双边缘,不能检测边缘的方向;LOG算子具有较强的抗造能力,定位精度较高得到的边缘检测连续性较好。     

结合PCNN和LOG算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法

提出一种结合PCNN(Pulse-Coupled Neural Network)和LOG(Laplacian of Gaussian)算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法。该方法首先采用中值滤波器对遥感影像进行消噪处理;然后采用PCNN模型对滤波后影像进行分割得到目标影像;最后采用LOG算子对目标影像进行边缘检测,并对边缘检测结果进行精度评价。实验结果显示,提出的边缘检测方法是一种有效地、可靠地边缘检测方法。     

基于区域形态学运算的细胞图像检测边界

细胞和组织形态特征的分析一直是研究生物细胞学和病理学的主要手段. 边界提取是细胞图像识别的第一步,也是关键的一步. 针对血液细胞的边界附近的灰度分布梯度较大的特性,对细胞边界的提取可以采用一些比较常用边界检测算子的,如Sobel算子、Laplacian算子等,但都存在一定的缺点. 本文采用区域形态学进行细胞图像的边界提取,实验结果表明该方法在保持边界连续性和消除伪边界方面都优于传统的边界检测算法.     

基于Zernike矩的改进LoG边缘检测方法

LoG算子是图像边缘检测中的一种经典方法,其通过引入高斯滤波来减少图像中噪声对边缘检测的影响。高斯滤波在抑制噪声的同时也会将图像的边缘弱化,导致不能有效地对图像边缘进行检测。为此提出了一种改进的LoG边缘检测方法,采用Zernike矩对图像进行结构特征描述,并用其作为LoG算子中高斯滤波权值的计算依据;在此基础上,对平滑图像采用Laplacian算子和零点交叉法检测图像边缘。实验结果显示,通过采用基于Zernike矩的权值计算方法能够有效地保持高斯滤波在平滑图像时弱化的边缘特征,使得LoG算子在抑制噪声的同时能够更加有效地提取图像边缘。     

磁瓦表面夹层缺陷的检测和识别方法

为了改变目前以目视为主的磁瓦缺陷检测现状,应用计算机视觉技术检测与识别磁瓦缺陷.首先,应用图像剪切技术获得需要检测的部分;然后,应用Laplacian算子和Wiener滤波器进行图像锐化和滤波去噪,选择相应的阈值进行图像二值化;最后根据白色区域的面积和周长与给定的阈值进行比较,实现夹层缺陷的检测.MATLAB仿真实验验证了算法的有效性.     

奇异分数阶Laplacian方程弱解存在唯一性的算子方法

本文研究一类带有奇异非线性项的分数阶Laplacian方程。由于奇异边值问题缺乏变分结构,所以临界点理论不再适用于弱解的存在性。本文首次建立了研究奇异分数阶Laplacian方程的算子方法,得到了正弱解存在唯一的一般性条件。并且该算子方法适用于其它一些奇异边值问题。     

Laplacian非线性奇异边值问题正解的存在性

利用锥拉伸与压缩不动点定理研究了带有p Laplacian算子的非线性边值问题     

任意阶调和算子的离散谱估计

讨论任意阶调和算子的离散谱估计,同时给出调和算子多项式的离散谱估计.所得结果是前人工作的一个全面的推广,不但包含了已有的同类工作的结果,而且改进了已有的估计.     

Riemann流形上的加权Laplace算子

研究了 Riem ann流形上加权 L aplace算子 L 的第一特征值的下界估计问题 ,该问题是经典 L aplace算子的第一特征值估计的自然推广。鉴于应用数学的背景 ,法国数学家 Bakry在 1987年提出该问题。运用梯度估计中一些精巧的估计方法 ,推广了黎曼流形上加权 L aplace算子的结果 ,得到了 Riemann流形上加权 L aplace算子第一特征值下界的最优估计     

用于图象处理的两种新边界检测算子

通过对线性和非线性拉普拉斯算子的分析，提出了一种新的边界检测算子－中值非线性拉普拉斯算子，该算子无方向性，既可保留边界，又可去除噪声，此外，还提出了另一种用图象灰度变换与边界提取相结合检测边界的方法，由此，产生了另一种非线性边界提取算子－灰度均衡化中值非线性拉普拉斯算子。最后对一幅加了盐－颗粒噪声的人物图象进行了计算机验证。     

基于拉氏锐化算子的四阶偏微分方程图像去噪算法

采用拉氏锐化算子代替拉普拉斯算子,提出了一种基于四阶偏微分方程的图像平滑算法.该方法不容易产生二阶非线性扩散方程所造成的块效应,而且与一般四阶偏微分方程相比,收敛速度更快,同时在一定程度上避免了处理图像时常出现的不平整现象.     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

The application of the edge sharpening operator to the breast near-infrared imaging

The principles of Gradient operator, Laplacian operator, LOG operator and Sobel operator are discussed. Certain features of breast can be extracted in different degrees and aspects from original images by applying four edge sharpening operators to the breast near-infrared imaging. A great number of cases prove that compared with the other three operators, the improved Sobel operator can effectively extract the structural features of the breast from an original image. It can be concluded that the improved Sobel operator can assist in diagnosing breast diseases. Foundation item: Supported by the Enterprise Innovation Foundation of Wuhan Biography: Xiang Yan (1979-), female, Master candidate, research direction: biomedical engineering and biophysics.     

次线性二阶算子系统正解的存在性及多解性

基于P_Laplacian算子方程和不同的条件下P_Laplacian算子方程正解的存在性及多解性的研究，获得特殊条件下P_Laplacian二阶算子系统正解的存在性和多解性问题．应用锥上不动点理论，从引理出发，通过理论分析和抽象证明来推导新的结果；特殊条件下P_Laplacian算子方程存在两个不动点，并给出相应两个新定理．本文研究方法与分析结果为P_Laplacian算子方程正解的存在性及多解性进一步分析提供条件．     

基于被动太赫兹波图像的图像分割技术

研究被动太赫兹波图像的图像分割算法. 针对被动太赫兹波图像水平和竖直方向平滑程度不同的特点,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子,不同于传统高斯-拉普拉斯算子各向同性的特点,改进的算子在水平和垂直方向上对边缘具有不同的检测尺度. 实验表明,利用该算子可以将被动太赫兹波图像中的人和隐匿物品自动分割,能够准确、快速地对可疑的隐匿物品进行定位,使被动太赫兹波成像技术满足实际应用的需求.