基于图像边缘和对比度的显著目标检测

为了对自然场景中各类显著目标进行准确的检测,提出了一种结合图像边缘和多尺度对比度信息的检测方法。首先对图像进行快速双边滤波,在对图像平滑去除复杂纹理的同时保留物体结构边缘信息,然后用直线检测算子进行边缘检测得到边缘显著图。再利用对比度检测算子计算图像的区域对比度和全局对比度得到对比度显著图。融合边缘显著图和对比度显著图得到最后的显著目标图。实验表明该方法准确率高于大多数现有的显著目标检测方法。     

用三次B样条小波检测航拍图像边缘

在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键．作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像．经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求．     

灰关联分析方法在直线检测中的应用

为了提高图像直线检测的精度,提出了一种基于灰关联度分析的图像直线检测算法,首先确定参考序列和比较序列,然后计算以各像素点为中心形成的比较序列与参考序列之间的关联系数,得到图像的边缘后,再利用Hough变换对直线进行检测.通过与常规边缘检测算法比较可知:基于灰关联的边缘检测算法得到的结果更清晰.能较好地区分目标和背景.实例表明该方法能有效提高直线检测的精度.     

图像边缘检测算法研究

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是图像分析识别前必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。本文介绍了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析。     

基于Hough变换的红外图像的目标分割

红外图像是根据目标与背景的温度差异而形成,不受光照等其他条件的影响,可全天工作,被广泛应用在各个领域中.但是由于目标和背景的热辐射所造产生的红外图像的分辨率低,对比度差等特点,使红外图像的分割变得较为困难.Hough变换具有对图像中直线的残缺部分、噪声以及其他共存的非直线结构不敏感的特性,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.本文提出一种基于Hough变换的红外图像规则目标的检测方法.通过观察红外图像中目标分布情况,估计出目标边界的曲线方程,对该方程进行Hough变换,从而检测出目标并进行分割.利用该方法避免了由于红外图像的目标与背景对比度差、边缘模糊、视觉效果较差等原因造成的不易检测边缘曲线的问题.经实验证明,基于Hough变换的规则的红外目标的检测方法具有可行性,且检测效果好.     

基于小波变换的红外目标图像多尺度边缘提取

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础.传统的空域微分算子等方法在对背景相对复杂的红外图像不能有效的提取目标边沿.针对红外目标-景间对比度小,边缘模糊的特点,提出了基于小波变换的多尺度边缘提取方法.实验结果验证了,该算法具有良好的检测效果.     

基于模糊增强的安全带佩戴识别方法

为了弥补目前安全带佩戴提示系统的不足,提高驾驶员安全带佩戴率,提出一种基于模糊增强的安全带识别方法。该方法首先对采集到的驾驶员图像进行光补偿处理,采用自定义的Canny算子进行边缘检测,再使用Hough变换对处理过的图像进行直线检测和初步判断,对于没有检测到安全带的图像进行模糊增强,采用最大类间方差法选择最佳阈值进行图像分割得到二值化图,再进行直线检测并得到最后结论。实验证明,该方法有效地完成对驾驶员安全带佩戴情况的识别,具有较高的准确率。     

运动目标检测中的边缘检测算法

视频图像中运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。基于多分辨率分级分块的思想，采用了一种有效的块边缘检测算法，改进了二值图像边缘检测所用的传统方法，减少了确定边缘的时间，实验结果表明，该方法是比较有效的。     

一种基于特征检测的机器人足球检测识别方法

针对足球机器人目标识别的实际特点,以智能足球机器人为研究对象,提出了一种基于足球颜色、面积匹配模板和边缘特征相结合的足球检测方法。此方法首先利用颜色特征信息对图像中颜色相似度进行计算来完成足球的颜色识别。然后,通过分析计算足球在全景摄像头中处于不同位置所成的图像像素尺寸与场地中所处位置距离之间关系,建立了足球识别的面积匹配模板,根据该模板可以计算出在图像中处于不同距离的足球轮廓面积。在此基础上,结合足球边缘特征进一步完成对足球的识别。实验表明该方法能够有效地提高足球识别的效率和准确性,并具有较好的实时性;同时对其他目标物的识别也具有一定的借鉴意义。     

图像边缘检测研究进展

 图像边缘是图像的最基本和最重要的特征之一,它包含了位置、轮廓等许多有用的信息,为人们描述或识别目标及解释图像提供了一个重要的特征参数。边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容之一,是进行模式识别和信息提取的基本手段。已有的图像边缘检测方法很多,但每种方法都尚有不足之处,在某些情况下仍不能检测到目标物体的最佳边缘,未形成一种普遍适用的边缘检测方法。因此边缘检测一直是图像处理与分析技术中的研究热点,其新理论、新方法不断涌现。对已有方法进行改进,或是按照具体要求设计新方法,是目前边缘检测领域研究的主导方向。本文阐述了边缘检测的研究意义,总结了图像边缘检测的基本思想和检测出的边缘的一般要求,回顾了边缘检测的各种方法,分析了这些方法的优点和存在的不足,总结了边缘检测的最新发展方向。最后分析了现有的边缘评价方法的特点,为边缘检测进一步的研究和应用提供参考。     

一种精确的图像边缘检测法

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,一幅图像就是一个信息系统,其大量信息是由它的轮廓边缘提供的。边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,从理论上分析了该方法的精确性和较强抗干扰能力,给出此算法的实例并与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、Prewitt算子和Canny算子的检测结果进行了比较。     

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.     

基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法研究

根据红外序列图像中运动目标具有连续性和一致性,本文提出了帧差法和边缘检测相结合的检测方法。首先采用连续帧间差分法处理图像得到运动区域,然后对当前帧进行canny边缘检测得到边缘信息,两者检测结果相与得到运动目标边缘;最后进行形态学运算得到精确的目标边缘。仿真结果表明,该方法克服了帧差法和边缘检测的不足,对复杂背景下的运动目标能够进行准确检测。     

直线检测的灰度投影积分方法

为了提高图像上直线检测的鲁棒性和精度,提出一种灰度投影积分(GP I)方法。GP I方法将需要检测的图像直接在直角坐标空间沿某个投影方向进行投影,将对应到同一投影点的像素灰度值进行累加,得到灰度投影积分向量,再旋转投影方向计算不同投影方向的灰度投影积分向量,从而得到一个原图像的灰度投影积分矩阵,再由该矩阵的极值元素所在的行和列求出图像中直线的方程。实验结果表明,GP I方法不需要事先提取边缘点,就能够快速准确地检测出图像中的直线,避免了传统方法在提取边缘点时阈值选取不当带来的直线检测误差。     

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。     

联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测

针对复杂背景下红外目标检测问题,提出一种联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测算法.该算法分4个步骤检测目标:首先将熵流作为一种图像运动描绘子,通过熵流确定含目标运动的区域;其次运用Canny算子检测含背景和目标的边缘;然后联合两者捕获背景成分急剧降低、近似精确的目标边缘图像;最后计算边缘图像聚类中心,依据亮度、熵流约束进行区域生长,识别红外目标.对于海空背景下的红外目标图像,实验结果表明该方法能准确地检测、定位目标.     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

基于边缘检测的各种算子及其特点

图像最基本的特征之一就是图像的边缘,它在图像的分析、识别、重建中都具有重要的作用.文中总结了基于边缘检测的各种算子及其特点,为图像的分割、特征提取、目标识别等奠定了良好的基础.     

铁路钢轨视觉识别检测方法

基于钢轨在监测图像中的特征,结合Radon变换思想,推导出用于钢轨识别检测的Bresenham直线算法,提出钢轨直线检测实现方法。在此基础上,得到一种基于图像处理的钢轨识别检测方法,现场试验验证了该检测方法的计算效果。研究结果表明:由该方法计算得出的2条直线准确地落在监测图像中的2条钢轨上,并得出在图像坐标系下的2条钢轨直线方程,说明该方法可准确识别检测出监测图像中的钢轨,为准确监测沙雪等异物入侵事件提供了必要支撑。     

基于图像增强的边缘检测方法

在对传统边缘检测算法分析的基础上,文章提出了基于图像的自适应增强的边缘检测算法,首先分别对图像的目标和背景物体进行灰度增强,然后对增强后的图像进行边缘提取,并对提取后的边缘图像进行融合。试验结果表明,该方法能有效的提取图像边缘细节,取得良好的边缘检测效果。