基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法

人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤.小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用.文章利用二进小波变换多尺度的特性,结合一些常规的边缘提取算法,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果,实验表明是一种有效的人脸图象特征边缘提取算法.     

基于神经网络的带钢表面孔洞检测系统研究

简要介绍了带钢表面孔洞实时检测中的图像处理系统 ,提出了一种应用边缘检测和聚类分析的图像分割算法对带钢表面孔洞进行准确快速的分割 ,同时采用改进的BP神经网络分类器对孔洞进行分类与识别 ,实验结果表明 ,该带钢表面孔洞实时检测系统具有较高的精度和较快的速度 .     

一种基于图像融合的岩石裂隙充填物分割方法

岩体的变形特性主要取决于结构面、裂隙,尤其是微裂隙及充填物等方面的共同作用,因此在研究岩石节 理时对充填物的研究也非常重要。研究充填物首先须把其图像分割出来。由于彩色图像的噪声太多,以往对岩石 裂隙及充填物的分割方法均是基于灰度图像的处理,这不利于对充填物的进一步分析。在处理一个欧盟项目所提 供的两种光照图像〔普通日光和紫外线光〕时,我们发现了一种新的获取岩石裂隙和充填物的方法。该方法基于 RGB空间,利用普通日光和紫外线（UV）两种光照系统对岩石样本进行拍照,对所获得的图像分别处理后,再融合、 屏蔽掉无关数据,最后利用区域生长法自动在彩色图像上实现了对裂隙充填物的提取。试验证明这是一种高速低 噪声的彩色图像分割方法。     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

基于离散Fourier变换的非线性滤波图像去噪算法

传统的低通滤波去噪算法在滤除噪声的同时会使图像边缘模糊，为了更好地保留图像的边缘信息，该文提出了一种保留具有较大模值的Fourier变换系数的非线性滤波方法．实验结果表明，该算法在滤除噪声的同时还能较好地保留图像的边缘信息。     

南海北部大陆边缘盆地幕式裂陷的动力过程及10Ma以来的构造事件

基于油气勘探中所积累的地质,地球物理新资料,对南海北部大陆边缘第三纪盆地进行了构造,沉积充填,热及深部背景的综合研究和定量动力学模拟,提示了南海北部裂隙大陆边缘的非被动性质及西部边缘的转换－伸展性质。在此基础上对盆地演化进行了动力过程分析,阐明了裂陷期我幕伸展及裂后晚期１０Ｍａ以来构造－热事件及其对盆地特征和油气聚集的重要影响,其中是５Ｍａ以来吕宋岛弧的向西碰撞,在珠江盆地产生的密密断裂系和与深部     

基于多层次模糊增强的图像边缘检测

在图像边缘检测中,往往需要提取不同灰度层次的边缘,而图像的边缘通常具有不确定性．多层次模糊增强可以较为有效地确定图像的边缘,使得不确定的边缘变成确定．对于多层次模糊增强,各层次灰度级的选取直接关系到边缘提取的有效性．文章提出的算法可以有效地确定图像各层次灰度级．     

基于组合隶属度FSVM的图像边缘检测

文中提出了一种新的边缘检测方法——基于组合隶属度模糊支持向量机(FSVM)的图像边缘检测.通过对这种新的FSVM分类算法建立边缘检测的模型对加入椒盐噪声状态的图像进行边缘检测的实验.仿真实验结果表明,新的算法稳定性高,抗噪性能好,具有更好的检测效果.     

带反馈阑孔的非稳腔

在对带全反馈阑孔非稳腔实验研究的基础上,提出了部分反馈阑孔非稳腔方案,并对此腔作了细致的理论分析.     

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。