彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。     

一种新的闪光照相图象边界检测方法

介绍了一种用于闪光X光照相图象的边界检测方法,称为计算对比法.对于投影成象,由于成象系统的非理想特性,实际照相特性的边界与理想成象图象的边界之间往往存在一位置差,我们称之为边界退化量.模糊图象的边界检测问题主要就是边界退化量的检测问题.本文提出的计算对比法根据闪光X光照相图象的退化模型进行计算模拟成象,用从模拟图象上得出的边界退化量对实际成象图象的位置进行校正.从而达到精确检测实际图象的目的.用这种方法对多幅模拟成象图象进行了处理.     

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。     

基于平稳小波变换的有噪弱目标检测方法的研究

利用平稳小波变换的多尺度边缘检测算法分别对模糊图像、低对比度图像和加入噪声的图像进行了边缘检测,验证了多尺度二次B样条小波的检测效果,也比较了三种小波局部模极大值方法在抗噪性、计算量及检测效果等方面的性能,并且针对对比度低,受噪声污染严重的目标图像,提出一种能够根据不同背景计算出自适应阈值的新方法,使其在抗噪的同时又能较好地提取出微弱目标边缘。实验证明,利用多尺度二次B样条小波边缘检测算法能有效地排除噪声干扰,准确地提取出微弱边缘,可以实现3%对比度下的有噪图像的目标探测问题。     

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。     

一种基于扩展数学形态学的边缘检测方法

传统的边缘检测方法对噪声敏感,抑制噪声能力差;基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但不能反映全部的边缘特性。为此给出了一种扩展的数学形态学的定义,并提出了一种基于扩展数学形态学的边缘检测方法。仿真结果表明,该方法不仅能有效地去除噪声,而且通过检测所得到的边缘图像具有良好的边缘特性。     

Hopfield neural network and its applications on image edge detection

A method of image edge detection using the Hopfield neural network (HNN) is proposed in this paper.The image edge parameters are introduced in detail, and the energy function of HNN is given based on the edge parameters. Tests on the image edge detection show that images detected by the proposed method have good edge closeness and true edge, at the same time it has good anti-noise performance. The image edge detection using HNN is better than that obtained by some other edge detection operators.     

单目视觉目标距离测量方法研究

提出了一种利用单目视觉测量目标距离的方法.当目标与光学系统的距离变化时,其共轭像面的位置也发生相应的变化,而摄像头的CCD是固定的,因此在CCD上得到的是模糊度不同的图像.利用小波变换对得到的图像进行处理,检测模糊图像边缘的宽度,再利用三次样条插值运算计算出目标至光学系统的实际距离.实验结果表明该方法是可行的.     

一种基于现场定标的光电图像畸变校正算法

针对CCD摄像机所采集的图像存在畸变问题,提出了一种基于现场定标法的多项式变形技术和三元卷积算法,对其进行校正.灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图,然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理,使标准定标图案边缘的定位达到亚像素级,提高了图像边缘检测的精度.利用建立的校正畸变的函数关系式,实现空间几何坐标变换,既保证特殊环境下的图像测量具有足够高的精度,又使光电图像几何畸变校正达到很好的效果.     

一种基于边缘特征的亚像素投影配准算法

为了提高红外图像配准准确度,充分利用图像的边缘信息,结合线性插值,对原有的投影算法引入新的图像相似性评价函数——均方误差函数(Mean Sequare Erron,MSE),提出了基于边缘特征的亚像素投影配准算法.提取图像边缘特征明显的部分做配准能提高匹配概率,引入积分投影能有效降低算法的计算复杂度.算法中还运用了线性插值,使配准准确度达到亚像素级水平.     

基于各向异性扩散的红外图像噪声滤波算法

抑制红外焦平面阵列探测器噪声时,为了有效保持边缘细节,在塔基(Tukey)扩散模型的基础上,提出了一种基于各向异性扩散的滤波算法.算法由微分法提取边界点集,利用信号和噪声的空间分布特性对图像进行预处理,从而改善了Perona-Malik(P-M)方程的病态性.建立了新的扩散系数且该系数在理论上满足Charbonnier等人构造准则.通过给定边界条件实现了有利于保持边缘的目的.该算法已在基于DSP FPGA的硬件平台上实时运行,较好地抑制了噪声,又有效地保持了边缘,处理后的图像具有良好的视觉效果.     

辐射源旋转台阶成像技术

 提出了用旋转台阶对辐射源成像的方法。对台阶响应曲线微分可得到辐射源2维出射强度沿台阶方向的1个投影,通过旋转台阶体,可得到完整的正弦图,从而可用层析重建算法重建出辐射源区的强度分布。用钨合金台阶体在1个60Co源上进行成像实验,从400个角度的台阶响应数据重建出60Co源活性区图像,表明该方法是可行的。此方法可推广到大孔径圆孔台阶体,用于测量X射线焦点等小尺寸辐射源的尺寸。     

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。     

高能闪光照相中Sobel算子的边缘检测方法

 针对高能闪光照相中投影图像的特点,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,发现该算法存在检测出的边缘粗和人为进行阈值的选取会造成边缘点的误判的缺点;为此提出了一种阈值确定方法和基于最大梯度的定位准则算法。改进的算法实测结果表明：该方法有效地解决了Sobel算子检测出的边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度,可用于高能辐射照相中的边缘提取。     

基于CCD尺寸测量中图像边缘退化及恢复技术研究

针对直边衍射效应造成的图像边缘退化问题,建立边缘退化模型。从菲涅尔直边衍射理论出发,基于信号与系统理论的图像边缘退化数学描述方法,分析了造成图像边缘退化的原因。通过分析不同光源波长和成像物距下直边衍射强度分布曲线的特点,构造简单函数实现衍射光强分布的近似,进而得到退化系统传递函数;利用退化系统传递函数构造滤波器对获取图像的边缘进行恢复,从而提高尺寸测量精度。实验结果表明:经边缘恢复方法校正后的测量结果误差约为0.02 mm,相对未校正数据的测量结果误差减小0.04 mm,提高了尺寸测量精度。     

最小核值相似区低层次图像处理算法的改进及应用

首先介绍一种能有效地进行边缘、角点检测和滤波等低层次图像处理的最小核值相似区算法,然后提出自适应阈值的选取方法,局部区域灰度重心判据对其算法的改进使得边缘检测算法抗噪能力更强。针对序列图像的具体应用,用改进的边缘检测算法能准确、快速地从噪声图像中得到较准确的边缘信息,用滤波算法对序列图像作预处理,可使互相关跟踪结果更可靠、更准确。     

光源角度对金属表面图像边缘的影响分析

在机器视觉的图像处理中影响图像优劣的因素有很多,其中光源照射角度是主要因素之一.为了得到更好的图像数据,对视觉系统中光源照射最佳角度进行了仿真分析与实验研究,实验中采用单一变量法,只改变光源照射角度,通过理论计算、模拟仿真和实验验证相结合,得到了最佳的光源照射角度.结合Sobel算法检验在最佳角度下和其他角度下的图像边...     

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。     

基于分形几何边界提取的图像跟踪方法

为了满足现代武器装备对图像跟踪系统的实时性和跟踪可靠性的双重要求，针对武器装备所跟踪目标的特点，将基于分形几何的边界提取方法用于图像跟踪系统，提出了一种基于运动区域和边界图像的目标跟踪方案。文中的边界提取方法不仅能提取出目标的轮廓，还能较好地保留其内部细节，这样通过模板匹配得到的最佳匹配位置更加可靠。同时，基于运动区域的边界提取，尤其是对于远景的目标跟踪大大减少了计算量。此外，在利用边界图像进行匹配的基础上，采用了自适应模板更新策略，目的是尽可能地克服形变、光照等影响，使跟踪过程准确可靠。仿真实验表明，该方法运算量小，能满足武器装备实时性要求。     

钢管直线度的机器视觉测量系统设计

针对钢管在空间方向直线度的测量,采用机器视觉方法,通过获取钢管上下边缘图像,求得钢管中心轴线坐标,评定直线度误差.在整体设计过程中,照明系统采用背光照明方式和平行光管光源,采用双高斯结构设计了光学成像系统基本结构,并用Zemax对成像系统进行了优化设计和像质分析.根据钢管边缘图像的特征,采用了一种新方法——相邻行灰度差...