一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法

提出了一种基于改进噪声检测的迭代中值滤波算法。该算法首先检测出噪声点,然后利用信号点对噪声点滤波。其中噪声检测方法改进了IMFLED方法,进一步降低了误检率和漏检率。经过仿真实验并与其他滤波算法进行比较表明,该算法可以有效地去除图像中的脉冲噪声并且保留原图像的细节。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法

提出了一种基于数学形态的图像边缘检测算法,该算法首先对图像进行直方图均衡和形态学平滑等预处理,然后对图像进行形态学边缘提取及细化处理。实验结果证明该算法优于经典的 Sobel 算子、Laplace 算子和 Canny 算子。     

典型的红外图像背景抑制滤波算法研究

从红外图像的产生过程及原理,红外图像的特点,红外图像背景、目标和噪声的特征以及红外图像的数学描述等方面对红外图像进行特征分析。针对不同背景的红外图像特点,研究了中值滤波算法、维纳滤波算法、巴特沃斯高通滤波算法、基于Top-hat算子的滤波算法。通过软件编程,实现了针对不同背景的红外图像的4种滤波功能,并对所处理后的图像开展了滤波效果的评价研究。     

基于激光雷达的高炉回旋区深度探测研究

炼铁高炉回旋区深度的直接探测存在较大困难,提出了一种基于激光雷达的回旋区边缘探测方法。探测得到的回波信号存在较大噪声干扰,为提取边缘回波信号,首先对噪声特点进行分析,判明噪声包括白噪声和1/fγ非平稳随机噪声;由此采用多小波平移不变算法进行滤波处理;采用H ilbert-Huang变换对滤波后的信号进行处理,对其瞬时能量进行分析。由于回旋区边缘表现出较为强烈的局部能量,从能量谱中可较好地提取回旋区边缘信号。试验表明,采用激光雷达探测回旋区的深度,能较为真实地反映高炉回旋区的真实状态,其值较计算建模方法更可靠。进一步的研究可望得到回旋区的二维或三维形貌。     

一种新的脉冲噪声滤波算法

针对传统中值滤波法在去除脉冲噪声时存在的不足,提出了一种由噪声检测、噪声滤波和误检像素校正三个阶段组成的图像噪声滤波方法.通过对不同类型和不同强度噪声图像的实验结果表明,该方法在去除噪声的同时较好地保持了边缘,在噪声率为80%时,该方法比中值滤波法的峰值信噪比提高了16 dB.     

数学形态学及其在边缘提取中的应用

数学形态学是一门新兴的图像分析学科，其理论和方法在视觉检测，医学图象分析等诸多领域都取得了非常成功的应用。主要介绍了形态学的边缘提取算法，该算法由数学形态学中的形态学梯度算子来实现，一般采用数学形态学中的两个基本运算：腐蚀和膨胀相结合来计算形态学梯度算子，这种算法能加强图像中比较尖锐的过渡区。通过实验，实现了这种算法，与比较传统的Sobel算子相比，其定位比较精确，抗噪声能力也得到进一步提高。     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

红外空中小目标小波域检测方法

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势.     

基于高阶曲面拟合的边缘检测算法研究

图像的边缘检测是图像分析领域十分重要的基础,在工程应用中占有很重要的地位.提出了一种基于高阶曲面拟合的边缘检测算法.算法首先利用自适应滤波对图像进行了去噪处理,接着通过曲面拟合获取图像的梯度信息,最后用统计方法进行了阈值选取.实验证明该算法得到的边缘图像相对简单,边缘点较少,有利于识别,同时该检测算法也为后续的图像分析、图像理解打下了良好的基础.     

一种基于中值滤波和边缘检测中模板匹配的图象滤波增强算法

本文针对数字图象处理中滤波可使圈象边缘模糊的现象,设计了一种组合式滤波增强算法。该算法在边缘地区沿着边缘方向进行滤波增强,在其它地区则进行滤波平滑操作,消除噪声。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

AFM探针针尖曲率半径显微测量方法

探针针尖曲率半径是影响原子力显微镜分析与观测精度的关键要素之一,微小光学零件采用的精密测量技术不适于分析非透明探针针尖曲率半径。以高分辨率扫描电子显微镜图像为分析对象,采用灰质化、滤波降噪等图像预处理和Canny边缘检测技术获取针尖轮廓,对轮廓坐标采样后利用非线性高阶多项式函数拟合轮廓曲线,根据扫描电镜图像的度量标尺换算得到针尖实际曲率半径。结果表明：该方法对AFM探针针尖曲率半径的测量偏差不超过15％,具有较高测试精度和广泛应用前景。     

基于Canny算子的小波域维纳滤波去噪方法

本文给出了一种利用Canny算子的小波域局部维纳滤波的图像去噪方法。先用二维小波对图像进行分解，在第一重维纳滤波时使用椭圆形方向窗估计信号的方差。在第二重维纳滤波时，使用Canny算子把图像分成边缘区域和非边缘区域，然后结合圆形窗估计信号的方差，再利用局部维纳滤波进行去噪。实验结果表明了本文方法的有效性。     

改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用

对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点。提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板。实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果。     

基于生物视觉原理的图像结构信息变化检测方法

为克服多时相遥感图像变化检测中照度差异和配准误差的影响,采用边缘结构信息进行变化检测。利用多方向Gabor函数从图像梯度强度图中提取边缘结构信息,称之为边缘标记(Edge Tag,ET),通过比较多时相遥感图像中ET的互相关系数实现变化检测。为减小差异较小的边缘对检测结果的影响,在相关系数的计算中引入抑制因子。仿真图像和真实图像的实验结果表明,该方法能克服图像照度差异和配准误差对变化检测的影响,取得了较好的检测效果。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠的检测     

微小曲率半径的图像处理测量方法

通过Quanta200型扫描电子显微镜获取待测物体表面数字图像,运用灰质化、图像增强、图像平滑、图像分割及边缘检测等技术提取研究对象的轮廓边缘。用Photoshop软件中测量图像标尺在水平方向的像素数目,绘制不同尺寸的标准圆与边缘轮廓线条内切,反复操作后确定最大内切圆。统计该内切圆直径像素个数,利用指定表达式计算其半径。以该法测量单颗金刚石磨粒尖端曲率半径,结果表明：基于图像处理的微小曲率半径测量技术在不具备复杂、精密的测试仪器时,具有可靠的测量准确度和可操作性。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。