共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测 相似文献
5.
6.
《现代防御技术》2021,(3)
针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像目标复杂,且具有严重的相干斑噪声,灰度出现剧烈起伏导致目标边缘模糊难以实现精准分割的问题,提出了一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,Fr FT)域中里兹分数导数(Riesz fractional derivative,RFD)边缘检测和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)协同的高分辨率SAR图像分割算法。该算法首先将原始图像经过边缘检测处理以保留较好的边缘信息,再由PCNN模型进行图像分割,最后通过形态学进一步去除相干斑点。将所提算法应用到不同区域的高分辨SAR图像分割中,实验结果表明该方法能够有效抑制相干斑噪声和灰度边界模糊的影响,获得精准的分割效果。 相似文献
7.
提出一种基于多尺度小波变换的二维图像角点检测算法。首先利用二维零交叉边缘检测算子对图像进行边缘提取得到二值边缘图,通过基于边素(边过程)的围线跟踪算法得到图像的边缘围线。对边缘围线的方向曲线进行多尺度小波变换,利用变换结果的局部最大值信息检测和定位出图像角点。仿真结果表明该算法可有效地实现二维图像的角点检测与定位,具有较高的精度 相似文献
8.
机载视觉自主着陆过程中的跑道提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
跑道直线参数的准确提取,是机载视觉完成自主着陆过程的重要条件.首先在边缘图像的基础上利用相位编组算法,得到当前边缘图像中大量的线段,根据线段之间的角度,端点距离,以及线段两边的灰度均值,设计了一套规则来定量描述线段之间的亲近性,根据亲近值,将处于同一直线上的短线段首尾连接成长线段.取最长的若干条线段待选,再利用跑道区域的先验知识,主要是跑道内外的灰度对比信息,将位于同一条跑道的两条边缘上的线段识别出来.大量的实际图像结果验证了算法的有效性. 相似文献
9.