Kirsch算子地质图像边缘检测算法并行化研究

针对大尺寸地质图像边缘检测算法计算密集和数据密集的特性,为提高地质图像边缘检测算法的计算效率,提出一种自适应阈值的Kirsch算子的边缘检测算法.从传统算法层面,通过减少运算次数以及针对阈值设定随机性较大的问题提出自适应阈值的方法对其进行优化.从算法并行层面,在CPU-GPU传输开销以及线程规模选取上分析优化.经测试,...     

一种改进的SAR图像边缘检测方法

针对Ration边缘提取算法对弱边缘检测效果差，边缘定位精度低的缺点，提出了一种改进算法用于检测微弱边缘，并给出具有FCAR特性的阀值选取办法，实际应用中，将两种方法结合为一种综合处理方法，对真实SAR图像的处理结果表明，该综合处理方法具有较高检测正确率及较好的边缘定位精度。     

肺癌图像的伪彩色处理

提出了一种新的灰度-彩色处理算法.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测,突出感兴趣区域;然后根据边缘检测的结果做伪彩色处理.实验结果表明:利用此算法对肺癌图像进行伪彩色处理,增强了图像的可视性,突出病灶区,提高了医生的诊断率.     

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.     

基于光波迭加原理的相对深度和边缘检测算法

基于光波迭加原理导出了一种新的图像相对深度和边缘检测算法.新算法根据光波的迭加和衰减特性,通过对像素的迭加计算和对参数β的调整使得该算法实现两种功能:相对深度检测和边缘提取.实验表明,该方法能够较好的区分出不同距离的景物,并且能较好地提取图像的边缘.     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法 ,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点 ,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索 ,估算出其运动矢量 .此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警 ,不但提供了智能型监控 ,而且也有效的压缩了存储数据 ,改善了系统性能 ,有较好的实用价值 .     

小波变换在图像边缘检测中的应用

从空间剖分的角度,滤波的观点和几何尺度分析对正交离散小波变换做了较详尽说明．分析了小波的选择对边缘检测的影响．且以医学中各器官的图像检测这一实际问题为背景,选择了适当的小波,给出了边缘检测的算法流程及计算机仿真结果．从算法流程结果表明,该算法具有计算复杂度低、抗噪声能力强等特点．     

基于特征颜色的车牌边缘检测方法

介绍了基于汽车车牌图像边缘检测的定位算法和基于车牌特征颜色的分析方法.本文有两部分组成，其一是基于色彩空间相似度的颜色判别方法，另一部分是在此基础上的边缘检测.本文方法充分利用了车牌的色彩特征，大量的实验结果也表明了该方法思路简单、实用.     

一种改进的基于小波变换的图像边缘提取算法

在对现有的基于小波变换的图像边缘提取方法进行简要分析的基础上,提出了图像边缘提取改进算法.该算法主要是对边缘点的判断准则进行了改进,通过将任一点的梯度方向与水平、垂直、45°、135°方向进行比较,将这4个方向中与该点梯度方向最接近的一个方向重新赋给该点的梯度方向,并检验二进小波变换的模在该点是否为新的梯度方向上的局部极大值,若是,该点就是边缘点,否则不是.最后通过模拟实验给出了该方法的实验结果,实验结果有力地证明了该方法的有效性.     

基于方向梯度直方图的螺纹连接件端面缺陷检测方法

针对螺纹连接件端面表面的反光性、阈值选取的不确定性, 提出了一套图像处理方法. 使用中值滤波和图像锐化增强等方法处理图片, 解决背景与前景差距较小的问题; 选取利用方向梯度直方图确定图像上的边缘方向, 实现对目标的直线轮廓提取, 与已知目标的轮廓模型结合实现对非直线目标轮廓的提取. 该处理方法可以自动提取目标的轮廓, 而不需要设定阈值, 且对亮度、对比度和噪声变化的适应性较好. 对2500个报警器底盘做的检测实验结果表明, 采用该方法能去除噪声, 与Canny轮廓提取法相比, 能更准确且稳定地提取出螺纹连接件端面的边缘特征; 对螺纹连接件端面磨损和歪斜的检测准确率分别达到了99.4%和98.6%, 满足工业的准确率和实时性的需求; 同时可减少人工成本, 提高检测速度.