基于图像变差函数的多尺度边缘检测

文章基于变差函数的变程提出一种滤波尺度参数的确定方法。由于变差函数能反映图像数据的随机性和结构性特征,因而对图像边缘具有识别能力。文中算法根据变差函数的这种性质自适应调整多尺度边缘检测的尺度参数。实验结果表明它能很好地消除噪声而又将图像的细节检测出来。     

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.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

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．     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

基于尺度间梯度方向的多尺度边缘融合

在分析了传统的多尺度边缘融合方法存在的角点漏检和大尺度边缘信息丢失等问题的基础上,提出了一种新的基于相邻尺度间梯度方向的多尺度边缘融合方法.该方法充分利用相邻尺度间对应边缘点梯度方向相近这一特点,在没有增加其它辅助方法的前提下,只是通过改变多尺度边缘融合的依据和条件,即可改善边缘检测的最终效果,在保持算法简单性的同时,相比于传统方法有更好的弱边缘检出率、角点检出率、抗噪能力和更高的算法效率,仿真研究也证明了该融合方法的有效性.     

改进的全方位多尺度牙X线图像边缘检测

在改进的抗噪型边缘检测算子的基础上,结合形态学知识,综合全方位、多尺度的形态学结构元素,通过形态学运算的加权组合,提出一种改进的全方位多尺度牙X线图像边缘检测方法．实验表明,通过改变结构元素和形态尺度的大小,在不同尺度下选取不同的权值,与经典的边缘检测算子相比,该方法在抑制噪声影响的同时,能较好地识别出牙X线图像边缘轮廓．     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法.首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法.     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测算法

针对边缘检测算子的抑噪能力和定位精度之间矛盾,提出了一种基于B样条小波变换的边缘检测方法。首先对图像进行小波多尺度分解,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法。     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。     

随机图G(2n,p)中k-匹配的相变性质

随机图G(n,p)模型中有两个参数n和p,n表示图中的结点数,p表示图中任意两个不同结点之间独立生成边的概率。证明了随机图G(2n,p)中存在k-匹配的临界值为p=kn-2。实验分析了随机图G(2n,p)实例中10-匹配和25-匹配以及k=n-1匹配的相变。最后总结出临界函数与匹配的边数和结点数有关系。实验表明,理论与实验一致。     

基于不稳定块体失效概率的开挖面稳定性分析

基于团队开发的空间网络模型,利用一般块体理论进行块体分析,可以得到开挖面上不稳定块体的安全系数、体积及其棱长.利用棱长和迹长推出块体生成概率,并与安全系数一起求出块体失效概率.然后将失效概率大于失效标准的块体定为失效块体,并提出将开挖面上失效块体体积占所有不稳定块体体积的比例作为评价开挖面稳定性的指标,从而提出基于不稳定块体失效概率的开挖面稳定性分析方法.基于一个实际边坡工程,利用上述方法对其进行开挖面稳定性分析.     

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。     

关于随机相交图中Hamilton圈的门限函数的注记

随机相交图G（n，m，p）的定义如下：记V为-n,顶点集．M-m个元素的集合．对每个顶点v∈V，赋予一随机子集Fv包含M，其中从M中独立以概率p选取每个元素构成Fv，顶点u和v之间有边相连当且仅当Eu∩Fv≠Ф．当m=n^a，a≠1时．C．Efthymiou和P．G．Spirakis得到了G（n，m，p）中Hamilton圈的门限函数．对于a=1情形，本文利用二阶矩方法（Chebyshev不等式）得到了类似结果．     

Dynamic Routing and Wavelength Assignment for Multi-Lightpath Demands

In wavelength division muhiplcxing (WDM) networks without wavelength conversion functionality, we convert the dynamic routing and wavelength assignment problem for multi-lightpath demands to the cdge-disjoint paths problem, and propose a new algorithm. The computer simulations show that the proposed algorithm has better blocking probability performance them a sequential algorithm, which first separates a multi-lightpath demand into mutilple single-lightpath demands, then uses the fixed alternate routing first fit wavelength assignment (AP- FF) algorithm for each single-light path demand.     

根图的稳定性及其优化

设灾难发生时,根图G的边以概率p独立幸存,则含根连通子图的顶点数的期望值EV(G;p)是根图的可靠性的合适指标.定义了子图的顶点数的平方期望值E2(G;p)后,则方差D(G;p)=E2(G;p)-[EV(G;p)]~2是根图稳定性的合适指标.推导得到了E2(G;p)的减-缩边公式,从而得到方差的一个递归计算方法.进而研究了一些特殊图的方差的计算公式.最后,结合期望和方差,讨论了根图的优化问题.     

网络点对连通可靠度的近似计算

通过对无向简单网络中基于任意两点间最小路集和边割集的概率随机事件的定义,利用点对连通可靠度和两终端可靠度的关系,给出了边失效条件下无向简单网络点对连通可靠度的近似计算公式,并给予验证。     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

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。