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在红外图像的分割处理中,阈值的选取一直是研究的热点.针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况,从图像灰度的相似性和不连续性原理出发,提出了一种自适应图像边缘检测方法.该方法首先用中值滤噪代替Canny算法中的高斯滤噪,以去除图像中的背景噪声.在此基础上,采用改进的最大类间方差法来优化Canny算法双阈值中高阈值的设定原则,以保证双阈值的自适应性,再利用Canny多尺度空间边缘检测技术完成图像的分割处理.实验表明,与传统的单一算法相比,该算法提高了信噪比,简化了运算过程,可达到比较理想的边缘检测和分割效果. 相似文献
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云检测作为遥感影像数据处理中的重要组成部分,在气候分析等各个方面起到了重要的作用.在云检测研究中,无论是应用广泛的阈值法或是基于模式识别的方法,以及在二者基础上的综合分析法.这些方法大多都依赖于单一类型的遥感数据来源,且在特征提取方面十分依赖先验知识,受主观影响较大.本文利用两种不同类型\ 相似文献
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基于Canny边缘检测算子的图像检索算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针时依赖传统Canny算子的基于边缘的图像检索系统所存在的不足,提出一种基于Canny边缘检测的图像检索算法.使用改进的Canny算子提取图像边缘特征,将该特征通过傅里叶描述予转化为向量,根据向量闯的Manhanttan距离进行图像检索.试验结果表明,改进的Canny算子能够检测到低强度的边缘并保持边缘清晰连贯,而且该图像检索算法具有良好的检索效果. 相似文献
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基于边缘信息的图像分割技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了基于边缘信息的图像分割方法及其算法特点,并对其性能、特点做了分析研究。在此基础上,对一阶微分算子、Roberts算子、Sobel算子及Canny算子进行了设计,并通过Matlab 6.0进行了仿真,经调试得出了较理想的实验结果。该图像分割方法不仅具有较好的理论基础,而且针对不同的目标对象和应用领域具有实时性好、分割精度高等特点,具有十分广阔的应用前景。 相似文献
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卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值.传统的区域分割算法如分水岭算法、k-means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳,且不能同时给出区域的类别.为解决上述问题,本文提出一种结合CNN与分水岭算法的图像区域分割方法.该方法首先使用人工标记的区域图像训练CNN(卷积神经网络)分类器,且使其具有旋转不变性及平移不变性,从而能适应不同状态下的图像分类.然后用分水岭算法对图像进行区域粗粒度的聚类,针对分割出的每一个候选区域,使用CNN分类器对其迭代打分,最后得到分割区域并给出识别结果.实验结果表明,该方法较传统方法有更好效果. 相似文献
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为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。 相似文献
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现阶段在开展目标检测工作时,当需要更换检测目标时就需要完成卷积神经网络的重新训练,导致在更换检测目标时投入更多的训练成本,花费更多的时间,降低了目标检测的准确率和效率。针对这种问题,提出了准确划分检测目标各个检测状态的种类,对输入的图像实时使用卷积神经网络图像分类模型完成图像分类,借助图像分类类别来完成检测目标状态判定。测试表明,这种方法能够满足检测目标快速更换的要求,能够极大提高检测目标的准确性,同时也在很大程度上降低了训练成本。 相似文献
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