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首先介绍一种能有效地进行边缘、角点检测和滤波等低层次图像处理的最小核植相似区算法,然后提出自适应阈值的选取方法,局部区域灰度重心判据对其算法的改进使得边缘检测算法抗噪能力更强。针对序列图像的具体应用,用改进的边缘检测算法能准确、快速地从噪声图像中得到较准确的边缘信息,用滤波算法对序列图像作预处理,可使互相关跟踪结果更可靠。 相似文献
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为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。 相似文献
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为了有效提取图像中的弱边缘和缓变边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。采用一种类似小波变换的方法对图像进行滤波并计算梯度幅值和梯度方向,实验结果表明,改进的Canny算法可以减少缓变边缘和弱边缘的丢失,并且在抑制噪声方面较传统Canny算法有更优的性能。 相似文献
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一种改进的Sobel图像边缘检测算法 总被引:12,自引:0,他引:12
边缘检测在数字图像处理和计算机视觉中有着重要的应用。对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析。针对该算法存在检测出的边缘粗且对噪声极其敏感的缺点,提出了一种改进算法。该算法对实际图像中出现的边缘类型进行了数学模型描述,然后把连续型的边缘模型作为研究对象,重新构造了对图像边缘方向进行检测的模板。针对Sobel边缘检测基于一阶导数极大值或二阶导数零交叉而带来的边缘定位准确度不高的缺点,对图像梯度图进行了细化处理。仿真结果表明:该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。 相似文献
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光学测量中椭圆圆心定位算法研究 总被引:9,自引:1,他引:8
提出了一种椭圆圆心定位算法。先对图像中的椭圆目标进行粗定位,获取椭圆的粗定位信息,再用Canny算子对图像中的感兴趣区域进行边缘检测。根据椭圆的粗定位信息以及图像的边缘灰度分布特征,用高斯曲线拟合的方法求得精确的亚像素边缘点的坐标。针对亚像素边缘点中出现的“孤立点”以及噪声点,分别用曲率滤波和均值滤波的方法加以滤波,将滤波后的亚像素边缘点用最小二乘法加以拟合,求得精确的椭圆圆心数据。实验证明了该算法的定位精度和抑制噪声能力,通过测试算法运行时间,证明该算法具有很好的实时性。 相似文献
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针对多曝光的拉普拉斯金字塔融合算法存在部分过曝光以及暗部细节丢失问题,用相位一致性滤波函数替换原算法融合系数中的对比度函数,改进算法在提取边缘时可以忽略光照和对比度变化对图像的影响,使得融合结果更自然,细节更丰富.通过多组序列图像验证了算法的优点,并与原算法进行比较.结果表明,主观评价方面,该改进算法的融合结果自然,在强光背景下能较好地保留暗部细节,减少光源处的光晕;客观评价方面,该算法融合的高动态范围图像的方差和直方图结果明显优于原算法,所保留的信息多于原算法. 相似文献
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基于非下采样Shearlet和WNMF的红外热波图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于非下采样Shearlet变换和加权非负矩阵分解的红外热波图像融合方法.红外热波序列图像经非下采样Shearlet变换后,采用动态加权非负矩阵分解算法对低频系数进行融合处理.该算法的加权系数依据图像像素突变度动态调整,以突出红外热波图像的缺陷区域;高频系数则采取基于区域改进拉普拉斯能量和的融合策略,以保持缺陷的边缘细节.实验结果表明,本文方法在主观视觉效果及边缘保持度、相关度、运行时间三种客观定量评价指标中,融合性能更优,具有快速、有效等优点,能更完整和清晰地保持红外热波图像的边缘轮廓.该方法可有效地应用于多幅红外热波序列图像的融合中,在红外热波无损检测领域具有较高的实用价值. 相似文献
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图像边缘检测方法研究综述 总被引:104,自引:3,他引:101
图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。对一些传统的边缘检测方法和近年来广泛收到关注的边缘检测算法进行了简单介绍。综述中只涉及到检测方面,而没有讨论滤波、边缘定位、算法的复杂程度和边缘检测器性能的评价。 相似文献
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一种抗干扰的弱小目标检测方法 总被引:29,自引:18,他引:11
针对低信噪比灰度图像中弱小目标的检测问题,提出了SUSAN特征检测原则与数学形态学方法结合的小目标检测方法.该方法首先采用SUSAN原则利用图像灰度级直接提取特征,利用形态学算子去除噪声、分离目标.给出了应用实例,实验结果表明,这种方法抗干扰能力强,能够快速、可靠地检测出小目标. 相似文献
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介绍了一种能稳定快速跟踪复杂背景下目标的算法,该算法在传统相关跟踪算法的基础上进行改进.当目标进入红外(电视)摄像机视场时,视频信号中包含有目标信息和背景信息,信号处理器先将此信号进行数字化处理,形成具有一定灰度等级的数字化图像阵列,然后采用边缘检测、阈值分割等算法对包含有目标信息的图像进行边缘处理,提取出具有特征的目... 相似文献
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当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时,基于感兴趣区域(ROI)的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测,这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题,提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值,然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域,最后选择最优边缘检测算子,完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明:新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。 相似文献
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彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。 相似文献
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为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与均值差的一阶范数确定SUSAN滤波器的阈值,从而构造出各向异性SUSAN滤波器。将其用于红外弱小目标检测中,实验结果表明:各向异性SUSAN滤波器能够很好地保留图像中的边缘信息,使残差图像中弱小目标的信噪比增益和信杂比增益极大地提高,目标大小得到较好的保留,虚警率下降。 相似文献