高炮校射中弹目图像的滤波方法研究

运用基于数字图像处理技术进行高炮武器系统射击诸元校正工作中,针对弹丸与目标的图像在获取和传输过程中会受到来自电气系统和外界的干扰而产生一定的噪声信号,需要首先对图像进行预处理,滤除噪声信号这一问题,在综合分析目前典型地滤波方法的基础上,提出了采用自适应中值滤波算法进行弹目图像预处理,制定了具体的滤波算法工作流程,并通过滤波算法的仿真效果对比,证明了自适应中值滤波算法能够有效地滤除图像中的噪声,是一种快速有效的弹目图像预处理方法。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.     

改进阈值选取方法的上肢图像Canny边缘检测

目前,研究人员己经针对静止的图像提出了一些边缘检测的算法,如Sobel算子、LOG算子和Canny算子等方法。对于单独的一幅图像,可以通过设定一个合适的阈值来取得较好的检测结果,但在视频图像的处理过程中,每帧图像的前景目标不尽相同,随着时间的推移光照也会发生变化,这些都将导致各帧图像的结构发生改变,传统的静态图像边缘检测算法无法自动设定合适的阈值,因此无法对每帧图像都取得较好的检测结果,得到的结果中必然存在许多背景的边缘和人体内部的伪轮廓。针对以上问题,文章将提出改进阈值的Canny边缘检测算法,它可以自动地获取适合被测图像的阈值用于视频图像的处理,并且能够更好适用于复杂背景中人体边缘点的提取问题。     

一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法

文章提出了一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法。根据图像的统计特征确定出像素的标准梯度强度，并采用单阈值对图像进行边缘粗定位，然后施行非最大抑制处理和滤波，得到最终检测结果。由于该算法对各幅毫米波图像设置相同的阈值，故能实现自动检测，同时还具有计算量小的特点。实验结果表明该方法进行毫米波图像边缘检测的有效性和可行性。     

基于图像自身信息的图像边缘检测阈值自动设定方法

从利用边缘像素空间关系和抑制伪边缘的角度出发,提出了一种基于图像自身信息的图像边缘检测阈值自动设定方法,并阐述了其物理意义。本文方法利用图像边缘连续度衡量边缘像素的空间关系,其极大值蕴含着边缘像素增长模式的转换;利用边缘段增量识别伪边缘的出现。对比实验结果表明,本文方法具有良好的稳定性和可靠性。     

小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法

在Marr的计算机视觉系统中，图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制，图像边缘检测的研究困难重重。近10年来，由于小波分析技术在工具和数学方法上的重大突破，试图将小波理论应用于图像边缘检测。根据边缘检测的评价标准，参照最佳边缘滤波器的设计要求，确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则，并在此基础上构造出二次B样条小波，提出了基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测的新方法。通过计算机仿真对该算法进行了验证，结果成于采用固定阈值的小波边缘检测。     

货车图像边缘检测与跟踪方法研究

针对图像法货车超限检测系统中采集的货运火车图像均以天空为背景,采用基于小波变换模极大值边缘检测技术检测货车边缘.阈值选取上,采用改进型最大方差自动取阈值法,阈值选取准确,减少了阐值选取时间及边缘检测所需时间,提高了算法效率.同时,针对所检测边缘不够连续,采用边缘跟踪技术,使得边缘检测结果更连续,准确有效.实验表明:该方法具有算法简单,计算速度快,抗干扰性及适应能力强,边缘检测效果好.     

基于ROA-MSP的激光图像边缘检测方法

传统的激光图像边缘检测方法受到图像分辨率低、边缘模糊等因素的影响,因此,设计ROA-MSP的激光图像边缘检测方法.首先分析了激光图像成像原理,分析了其在成像过程中的影响因素,然后对激光图像的滤波处理,在此基础上对图像形态学处理,对信号进行变换,并建立调节函数,对图像增强处理,最后采用ROA-MSP算法,制定检测流程,以...     

基于视觉的图像边缘检测研究

文中所使用的边缘检测方法其研究基础是采用了简单细胞模型边缘细胞,利用此模型所实现的边缘检测方案依托于高斯曲线的现实应用价值和自然事物的高斯分布规律,用高斯曲线近似法求取最大反应值。实现了求值算法的改良,计算量的优化。新算法所求取的最大反应值大大减少了计算量与复杂度。同时检出方法与生理学意义相符合。     

一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法

针对含噪声图像在边缘定位、噪声抑止、弱边缘保留及边缘细节的视觉感知等方面难以兼顾的具体情况,提出了一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法。首先,讨论了基于小波变换模极大值的图像边缘检测法;结合数学形态学基本运算与信息熵理论,提出了改进的灰值数学形态学图像边缘检测法,并分析了其基本原理。然后,结合两种方法的优点,采用叠加运算进行图像融合最终检测到的图像边缘连续完整。最后,与传统边缘检测法、小波变换模极大值法、改进的灰值数学形态学法进行了实验对比,结果表明,本文算法优质系数最大,所花时间最少。     

抗噪形态学图像边缘检测算法的研究

在图像的边缘检测中,影响边缘检测效果的因素有很多,其中噪声是主要因素。目前,已有的边缘检测算法在实际的检测中存在各种问题,如抗噪性差、算法复杂、运算量大、出现伪边缘等等。为了解决上述问题,提高检测的效率且较好地保留图像的边缘信息,文中提出了一种结合数学形态学的抗噪边缘检测新算法,采用两个互不相同的结构元素对图像边缘进行检测。通过实验可以验证,新算法具有抗噪能力较强、边缘定位准确且很好地保留图像边缘细节等特点。     

基于四元数的彩色图像边缘检测研究

为了实现彩色图像边缘检测,建立了彩色图像自动边缘检测算法。对彩色图像基于四元数的表示方法进行描述,针对基于snake算子实现彩色图像边缘检测算法进行了研究。首先,根据彩色图像三原色的基本特征,利用四元数的矢量表示方法以及四元数基本运算方法进行描述;其次,介绍了snake算子的基本原理,检测过程等。最后,构造了双四元数和snake算子的彩色图像边缘检测算法。实验结果表明,利用文中算法获得的彩色图像边缘检测保留了原图像的自身信息,边缘信息完整。该算法基本满足彩色图像边缘检测的稳定可靠、信息完整、抗干扰能力强等要求。     

基于Otsu法自适应阈值的图像分割研究

概述了基于一维Otsu 和二维Otsu 双门限的阈值分割法,提出了基于像素邻域平均灰度的改进的一维Otsu 多门限分割方法,兼有准确性和快速性的优点,并应用于MRI脑图像,实现了多个目标的自动分割,与普通的一维Otsu 法相比具有更好的分割效果.     

基于阈值法和区域生长法的图像分割算法研究

由于图像阈值法的直观性和易于实现的性质,使它在图像分割领域中处在中心地位,但是在阈值分割后不可避免地会出现与目标灰度接近的背景区域,从而产生了噪声干扰。由于图像分割技术的不断完善,区域生长法比较完美地解决了噪声干扰的问题,但是随之也会造成欠分割和过分割的现象,同样使得分割效果不理想。因此,本文采用阈值分割法和区域生长法相结合的方法,来尽可能避免目标本身灰度不均匀造成的欠分割现象和有效防止目标边界模糊造成的过分割现象。