基于边缘流的煤电厂炉膛火焰图像分割方法

针对炉膛火焰灰度变化不明显采用传统的分割算法无法达到满意分割效果的问题,采用了基于边缘流的分割方法对电厂炉膛火焰图像进行分割;首先选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,然后再对图像闭合处理得到初始分割图像,最后,再利用颜色相似度对相邻区域进行处理,得到最终分割图像,该方法不仅避免了单纯边缘流算法提取边界不连续无法检出较弱边界的问题,而且也可以避免过分割问题;通过实验表明,基于边缘流的方法是对炉膛火焰图像进行分割的有效方法。     

一种基于Mumford-Shah模型的红外图像边缘检测方法

Chan-Vese模型是一种优秀的简化Mumford-Shah模型。然而Chan-Vese模型是以两个同质区域为基础建立的,这并不符合红外图像的特点,导致直接应用该模型处理红外图像时可能失败。针对这一问题,提出了一种适用于红外图像边缘检测的改进Mumford-Shah模型,并对该模型中目标边缘的保持、停止准则的建立及算法速度的提高作了详细讨论。实验表明,改进Mumford-Shah模型能够克服Chan-Vese模型在对红外图像边缘检测时不能跨越过渡区域的缺点,有效地检测出目标边缘。     

一种基于Mumford-Shah模型的红外图像边缘检测方法

 Chan-Vese模型是一种优秀的简化Mumford-Shah模型。然而Chan-Vese模型是以两个同质区域为基础建立的,这并不符合红外图像的特点,导致直接应用该模型处理红外图像时可能失败。针对这一问题,提出了一种适用于红外图像边缘检测的改进Mumford-Shah模型,并对该模型中目标边缘的保持、停止准则的建立及算法速度的提高作了详细讨论。实验表明,改进Mumford-Shah模型能够克服Chan-Vese模型在对红外图像边缘检测时不能跨越过渡区域的缺点,有效地检测出目标边缘。     

一种边缘提取的图像分割方法

图像分析技术从广义上来讲 ,是指从图像中提取有用的数据或其它信息。图像分割是图像分析技术的重要手段 ,在前人的理论基础上经过实验提出了一种边缘提取的图像分割方法———行扫描空间带通滤波法。该方法在电视图像的自动跟踪识别中取得了很好的效果 ,是一种较为可取的图像分割方法     

小波变换在CCD图像边缘检测中的应用

对于CCD图像的非稳定高斯噪声,传统的Fourier变换法无法消除噪声,而小波变换在时域和频域同时具有优良的局部化特征,而且对高频采用逐渐精细的时域或空城步长可以聚焦到分析对象的任意细节,从而克服了传统Fourier变换固定步长等缺点,因此,小波变换法可消除这种噪声.本文在分析CCD图像噪声的基础上,利用小波变换和直方图分割方法对目标图像进行了降噪和边缘检测.试验证明此法行之有效.     

一种快速的图像边缘精确提取算法

图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。现有的边缘检测算法存在检测精度低、抗噪性能差、处理速度慢等缺点。针对这些问题,提出了一种快速图像边缘检测算法。通过基于图像边缘信息的阈值分割,能快速地提取出图像的边缘轮廓,通过对其进行中心细化,可达到对物体边缘精确定位的目的。仿真实验证明,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘、细化边缘宽度和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,并且运算量小,既适用于对视频图像的实时处理,也适用于对图像中的隐蔽目标特征的提取和分析。     

一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法

传统边缘检测算子处理结果为边缘锐化的梯度图像,需人为确定阈值获取二值边缘图像,容易造成边缘信息丢失。应用增加了卷积模板的Sobel算子,使用K-means聚类算法基于梯度直方图自适应获取阈值,并分割梯度图像得到二值化边缘,最后对边缘细化与连接。通过使用最大类间方差法检验阈值与边缘检测结果对比分析,该方法自适应梯度阈值定位准确,所得边缘信息丰富度、定位精度、连续性均优于改进Sobel算子,与最佳阈值Canny算子检测结果基本相同,适用于机器视觉均匀稳定照明环境下获取图像的边缘检测。     

一种基于光学干涉原理的图像分割方法

 介绍了基于光学干涉原理的图像分割理论算法。在计算机上模拟一个均匀相干光源、一个滤波器和一个接收屏。选择强度 相位的转换曲线，将输入图像的强度信息转化成伪相位信息，并显示在滤波器上。利用光源照明滤波器上的相位图，在接收屏上得到其干涉条纹。再通过选择阈值对干涉图进行分割得到二值图，从而实现输入图像的边缘分割。计算结果表明，该方法得到的图像轮廓，与Sobel 算子效果相当。与实验结果对比分析可得，改善硬件并实现良好的分割效果的关键在于：控制光源的相干长度，或增大液晶的点阵间隔，并利用CCD相机和计算机相连，对干涉图进行二值化。     

一种基于光学干涉原理的图像分割方法

介绍了基于光学干涉原理的图像分割理论算法。在计算机上模拟一个均匀相干光源、一个滤波器和一个接收屏。选择强度 相位的转换曲线,将输入图像的强度信息转化成伪相位信息,并显示在滤波器上。利用光源照明滤波器上的相位图,在接收屏上得到其干涉条纹。再通过选择阈值对干涉图进行分割得到二值图,从而实现输入图像的边缘分割。计算结果表明,该方法得到的图像轮廓,与Sobel 算子效果相当。与实验结果对比分析可得,改善硬件并实现良好的分割效果的关键在于：控制光源的相干长度,或增大液晶的点阵间隔,并利用CCD相机和计算机相连,对干涉图进行二值化。     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值,分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声,实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明,该方法不仅能够识别出弱小的缺陷,而且实现了在线实时检测。     

改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测

为提高工业计算机断层扫描(CT)图像亚像素边缘检测的精度和速度,研究了一种改进的Zernike矩边缘检测方法。该方法采用Sobel边缘算子快速检测出图像所有可能的边缘,通过Zernike矩算子对所有可能的边缘进行重新检测,最后,检测出图像的亚像素边缘并计算其精确位置。由于采用Sobel算子检测出可能的边缘使后续Zernike矩算子检测范围缩小,从而减小了运算量,提高了运算速度。对实际CT图像进行的实验结果表明:改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测精度绝对误差<0.24 pixel,改进算法的运算速度提高了约70%。     

基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测

为了在边缘检测中有效的利用图像的色彩信息,提出了基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测算法。该算法利用了ιαβ空间信道相关性低的优点,采用基于Sobel算子的色度差算子进行边缘检测。实验结果表明:该算法不但可以检测出亮度变化剧烈区域内的物体边缘,而且还可以检测出在光线很暗的区域内不同颜色物体的边缘。因而可以极大的提高图像边缘的检测效果。     

改进图像阈值分割算法的研究

研究了利用阈值对图像进行分割的一般算法。根据图像的特点,从不同的数学角度对阈值的选取进行了分析,改进了基于图像灰度统计特征的边缘强度分割和逐次逼进的阈值迭代算法,并尝试采用多个阈值进行局部分割的算法。对分割结果的对比分析表明,改进后的算法在分割的完整性和一致性上具有更好的效果。     

Color image edge detection method using VTV denoising and color difference

The traditional Canny edge uses Gaussian filter to suppress the noise, it also smoothes out the image edges. An improved Canny edge detection method for color image is proposed in this paper, the improved method uses fast vectorial total variation (VTV) minimization model to remove noise in color image, and then calculates the color difference and direction in CIELAB color space, which is used for non-maximal suppression. Finally, the improved method extracts the edges by the double-threshold method. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than the traditional Canny edge detector. It can remove noise while preserving the image edges, and effectively detect the image edges.     

用白光实现像边缘增强的一种方法

本文提出一种在白光信息处理系统中实现像边缘增强的新方法。它可以处理较大的图像,得到二维边缘增强。边缘准确、鲜明、噪音低、方法简便。理论分析与实验结果相符。     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

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。     

基于非线性反锐化掩模算法的CR图像边缘增强

数字CR(computed radiography)医学放射图像动态范围宽、细节丰富、对比度差,只有对其进行增强处理才能满足医生临床诊断的需要。由于目前通用的CR图像增强算法的对比度和噪声增强过度,丢失了细节,为了对CR图像进行边缘细节增强,提出了一种非线性反锐化掩模算法。该算法使用钝化模糊影像来增加对选择空间频率的响应,以增强CR图像的结构边缘和细节。算法能根据CR图像的灰度特性来调节增强程度的加权因数K,从而可非线性地增强CR影像的边缘细节。实验证明,经算法处理后的CR图像细节丰富,信噪比高,细节方差与背景方差之比为通用算法的9.6倍,增强后的CR图像具有良好的视觉效果,是一种增强CR医学放射图像边缘细节的好方法。     

基于忆阻器的spiking神经网络在图像边缘提取中的应用

根据生物视觉系统的功能原理,用忆阻器模拟生物突触,结合忆阻器的记忆特性和spiking神经网络的高效处理能力,构造了一种可用于图像边缘提取的三层spiking神经网络模型,该网络用忆阻器电导的变化量来表征图像边缘信息,仿真结果表明,该方法的边缘提取结果具有连续性、光滑性、低误检漏检性和边缘定位准确性,该神经网络的处理过程符合生物信息处理机制,为视觉系统的仿生实现提供了新的思路。