基于多重分形分析的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于多重分形分析的边缘检测算法。该算法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个象素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息。经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,并能突出主要的图像边缘细节信息。     

分形方法用于有噪图像边缘检测的研究

本文研究了加性高斯白噪声对于基于离散分数布朗随机场模型图像分形维数估计的影响，并将分形方法用于图像边缘检测，指出在加性高斯白噪声的情况下，分形方法用于图像边缘检测较之经典的基于梯度运算的边缘检测方法有好的抗噪性能，同时又能检测比较丰富的图像边缘细节。     

基于分形理论的边缘检测算法

图像边缘检测在图像分析以及图像理解中是十分关键性的一项技能,采取多种分形方式来提取图像边缘,并对几种分形方式进行对比。得出依赖于分形编码的边缘检测算法复杂且检测时间过长,而利用图像的分形特征以及统计特征来进行测度,并选择多种测度方式,可提高图像边缘区域的精细程度,得到更多的图像信息资源。     

基于分形的图像边缘检测研究

提出了一种新的图像边缘分形检测方法。该方法以具有各向同性的ＤＦＢＲ场模型作为图像区域的数学模型，定义了一种新的适用于图像边缘检测的分形参数，并将它用于图像边缘检测，实验结果证实了该方法的有效性。     

基于分形理论的红外图像边缘检测

提出了利用分形理论进行红外图像边缘检测的方法,比较了根据单一分形维数和根据多尺度分形维数两种方法的边缘检测结果,从而得出：分表理论可以用于红外图像的边缘检测,并且根据多尺度维数的方法能获得较好的边缘检测结果。     

基于最大模糊熵的红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘检测这一难题,结合红外图像及其梯度图像的特点,在红外梯度图像模糊划分的基础上,提出了一种基于最大模糊熵的红外图像边缘检测方法.首先通过改进传统Sobel算子构造出红外图像的梯度图并研究其直方图特点,然后对其进行自然模糊划分,最后根据最大模糊熵准则确定最优模糊参数,进而确定梯度图像的最佳分割阈值,从而实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果.     

基于分形特征融合的目标边缘检测算法

针对复杂背景下目标边缘检测问题,研究了分形在目标检测中的应用,提出了基于分形特征融合的目标边缘检测算法。首先求取图像的分形维数和几何度量空间变换率,然后运用Dempster-Shafer证据理论对分形维数和几何度量空间变换率进行融合处理,对图像像素分类,从而得到目标边缘,最后细化边缘得到目标检测结果。实验表明,该算法能够克服复杂背景的干扰,有效地提取目标边缘。     

一种基于局部特征的拓片图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在处理拓片图像时,容易将模糊的细节部分丢失或者误检的问题,提出了一种基于局部特征的拓片图像边缘检测算法.该算法预处理部分采用了unsharp算子对细节部分进行保护和增强,利用局部标准差均值比(Local Standard Deviation Mean Ratio,LSDMR)对图像进行边缘描述,对LMSDR进行处理以得到图像边缘,实验结果表明,该算法对拓片图像模糊细节的边缘检测明显优于传统算法.     

基于分形理论的图像边缘提取方法

提出了一种基于分形理论的图像边缘提取的方法。简述了分形理论的图像处理的应用原理,讨论了分形编码的特点,采用分形理论的方法,进行图像边缘的检测。实验表明：此方法对图像的提取的应用,不仅速度快,效果好,而且抗干扰性强。     

图像边缘检测Sobel算法的FPGA仿真与实现

针对目前数字图像处理速度不足的问题,提出一种使用硬件FPGA芯片实现Sobel边缘检测的方法.由于FPGA在并行结构和流水线结构具有天然优势,通过提高算法的并行性,可以大幅提高Sobel边缘检测速度.采用模块化方式构造了串/并转换模块、数据窗口生成模块和边缘检测模块,保证了系统的扩展性.使用Verilog HDL语言编写算法程序并成功进行了仿真和实现.     

基于小波分维的红外图像边缘检测

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,提出一种以小波作为标尺来定义分维数的思想,将小波变换看作是用小波标尺对信号进行度量,建立一种以信号的细节分量之和作为度量参数的小波分维数.应用小波分维数对红外图像进行边缘提取,实验结果表明该方法简单有效、优于传统的几种边缘提取算子.     

基于局部分形维数的多目标检测算法

在以自然景物为背景的图像中,分形维数是一种能有效地将目标从自然背景中检测出来的纹理特征.将图像的局部窗转化为一维序列的形式,在研究R/S分析法的基础上,提出了一种局部分形维数估计算法.将一维最大熵的检测结果与分形特征图的检测结果进行逻辑与运算,从而实现目标边缘的精确定位.实验表明该算法不仅可以有效地实现多目标检测同时具有较好的抗噪性能.     

基于模糊增强信息的图像边缘检测改进算法

针对经典的Pal和King模糊增强算法存在的固有缺陷,提出改进的模糊增强算法;为增强图像的对比度而获取更多的图像边缘细节信息,提出基于模糊对比度的图像增强算法;结合全局模糊增强与局部模糊对比度增强两种算法思想,提出基于模糊增强信息的图像边缘检测改进算法,由于该算法在增强图像边缘细节信息的同时也增强了噪声,因此,采用中值平滑滤波方法消除噪声.实验证明,该算法取得了良好的边缘检测效果.     

基于线调频小波分维的红外图像边缘检测

根据小波变换与分形理论在认识事物的本质上都是基于从总体向局部、从宏观向微观的自相似原理,以及线调频小波理论原理,提出一种以线调频小波作为标尺来定义分维数的思想,将线调频变换看作是用线调频小波标尺对信号进行度量,建立一种以信号的细节分量之和作为度量参数的线调频小波分维数.应用线调频小波分维数对红外图像进行边缘提取,实验结果表明该方法简单有效、优于传统的几种边缘提取算子.     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面的分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法.该算法不仅克服了Pal.King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法;并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取.仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图像处理算法.     

基于相对熵的水下图像模糊增强与边缘检测算法

采用一种基于相对熵的水下图像模糊增强算法对深海结核分布丰度图像进行处理.该算法首先使用基于阈值选取的图像分割原理确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数定义隶属函数,从而将图像转化为等效的图像模糊特征平面,通过在模糊平面上采用相对熵的算法对图像进行增强运算,最后实现对图像的边缘检测.仿真结果表明该算法是有效的.     

基于分形维与拟合误差的光电目标检测方法

对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径。自然背景与人造目标所在区域的分形维与拟合误差特征差别非常明显,因此,提出了一种分形维与拟合误差的光电目标检测方法。实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。