一种基于图象序列的3D重构算法

提出一种基于图象序列的 3D重构算法。采用共轭梯度法迭代估计射影深度 ,通过矩阵分解方法实现射影重构。然后利用一个 4× 4非奇异矩阵 ,将射影重构变换为欧氏重构。实验结果表明此算法是行之有效的     

一种从边缘图重构图象的新方法

提出一种从图象的边缘图重构原图的较简单，实用的方法，通过微分算子和小波分解后的高频分量重构原因，计算机模拟实验结果表明，利用本文所提出的方法可以重构原图。该方法有较好的应用前景。     

边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法

针对弱边缘图像分割中交叉皮层模型产生目标几何尺寸失真等问题,提出了一种基于边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法。该算法借助prewitt边缘算子和边缘斜坡模型,细化图像边缘宽度。在此基础上,利用二维直方图将交叉熵扩展至二维空间,以获得交叉皮层模型的最优分割阈值。实验结果表明,该算法不仅能克服边缘模糊的影响,对弱边缘图像进行精确分割;而且处理速度也大幅提升了。     

基于方向图的指纹纹线检出算法研究

指纹纹线检出大多是先按指纹方向图增强指纹图象，然后进行图象分割。但因指纹脊线内和谷线内的图象增强方向可能不一致，使得图象分割的效果不好。作者提出一种直接按指纹方向图进行指纹纹线检出的算法，它先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图象的梯度矢量图，然后用局部最大梯度法计算指纹方向图，最后用阶跃函数模拟从原始指纹图象和指纹方向图中进行指纹纹线检出。     

用于心肌细胞边缘检测的Snake算法研究

针对现有Snake算法易受噪声干扰、缺乏外部约束力、不能收敛于凹点等缺陷，提出了采用自适应外约束力、平滑差分滤波和蛇点停止运动的准则来控制Snake的运动。可克服已有Snake算法的缺点，同时编程简单，运算速度快。将其用于活体心肌细胞的边界跟踪，取得了良好的效果。     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

在经典Sobel算法的基础上，介绍了一种改进算法。该算法能检测八个方向的图像边缘，并能抑制噪声对边缘检测的影响。     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

一种嵌入式小波零树的图像分割编码算法

针对极低码率下图像的压缩问题，基于嵌入式小波零树编码（EZW）方法的基础上提出了一种改进的新算法。该方法对于带系数先进行四叉树图像分割预处理，随后再对均匀图像块进行EZW编码。这种改进的编码算法使得大量非重要系数集中成图像块表示，可更有效地降低码率。经过实验证明，由此方法得到的重构图像其主观视觉效果良好，与嵌入式小波零树算法相比，峰值信噪比（PSNR）在相同码率的情况下有较大的提高。     

具有3D边缘保持的网面简化算法

研究用于计算机视觉领域的三维物体模型网面简化算法。该算法可物体形状和拓扑关系及物体表面法线、纹理、颜色和边缘等特征,是一种基于边操作（收缩,分裂）的网面模型的简化算法。该算法将网面不对称最大距离作为形状改变测度,在大量简化模型数据的同时,能有效地保持模型几何形状,拓扑关系、3D边缘点和边的特征,并能合理分布网面特点。     

一种优化的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测算法

图像边缘检测是计算机图像处理的最基本步骤之一。由于噪声的干扰和图像光照不均匀等因素的影响,目前的图像边缘检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文介绍了已有边缘检测技术,并分析这些技术的缺陷,在此基础上提出一个改进的基于阈值分割和数学形态学的边缘检测方法。并用MATLAB仿真实验进行对比分析其适用环境。     

CT图象三维重建过程中一种改进的边缘提取法

采用将最佳阈值搜寻范围限定在一定的灰度阈值范围内来保证类间方差的单峰，再利用类间方差测度准则，求取图象的灰度阈值，梯度阈值，利用这两个阈值将ＣＴ图象中各器官的边缘提取出来，作为三维重建的轮廓输入。结果表明，这种方法有较好的实时性和适应性。     

散焦含噪图像的点扩散函数估计与亚像素边缘检测

针对机器视觉中图像模糊的原因,采用广义高斯函数描述点扩散函数(PSF),建立边缘过渡区模型,从一幅图像所含多条边缘中提取样本,依据提出的整合准则从全部样本的估计结果中计算整幅图像的PSF,利用最优求解的概念,可实现最小二乘意义下PSF及亚像素级边缘位置的最佳估计。实验结果表明, 由于算法获得图像所对应PSF的最佳估计,边缘检测具有比较高的抗噪性能,在边缘亚像素检测基础上完成的尺寸测量误差小于0.5%。     

基于NURBS曲面拟合的图像边缘检测方法

提出了一种利用NURBS曲面拟合进行图像边缘检测的新方法。与Haralick对称区域正交多项式曲面小片拟合方法不同 ,NURBS曲面拟合克服了Haralick方法对图像区域划分和灰度平稳的限制 ,且不再需要窗口区域对称。利用NURBS曲面拟合构造简单、算法灵活、易于控制的特性 ,提高了曲面小片构成的灵活性与边缘检测的精度及计算效率。本文给出了NURBS曲面拟合基本小面构成、拼接及求导方法 ,并以一个真实图像进行了实验验证 ,结果证明 ,该方法稳定可靠 ,精度较高     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

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。     

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.     

焊缝图像边缘检测方法探讨

边缘特征是图象最为有用的高频信息。由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不太好。本文首先介绍了经典的边缘检测。然后,针对上述算法的缺陷,提出基于小波变换的边缘检测。实验结果分析表明,在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

图像处理中边缘检测算法的研究

边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种常用的边缘检测算子,并加以实现。最后对它们各自的特点进行了比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。它们各自有其优缺点,在实际中应根据待解决问题的特点和要求决定采用何种方法。     

一种启发式的自适应图像边缘检测方法

在生物学和医学研究中,经常需要对细胞的形状进行识别,这首先要对细胞的边缘进行检测,通常采用计算机图像处理技术,通过分析图像边缘检测的经典算法,本文提出一种适用性较强的启发式图像检测方法,得到了较理想的处理效果。     

图像的局部自相似性用于边缘检测的方法研究

定义了一种局部图像自相似性测度．根据图像在边缘点处具有较好的局部自相似性这一特点，提出了基于局部图像自相似性的边缘检测新方法．实验结果表明，这种方法可以有效地提取图像边缘，并且具有较好的抗噪性能