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.     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

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。     

保持连通的边缘细化算法

传统的图像边缘检测算子一般都只能得到多像素宽边缘,这为后续的图像处理带来了一定困难。结合边缘走向趋势的估计技术以及对连通关键点判断的方法,提出了一种新型的边缘细化算法———保持连通的边缘细化算法。该算法能在保持边缘原有信息(连通和走向)的前提下,以较小的计算开销,给出理想的或是可接受的单像素宽细化结果。     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

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。     

一种基于区域标记的虹膜内边缘定位新算法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法.首先,采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测;然后,利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值,并利用直方图的方法分离出瞳孔区域;最后,采用投影的方法进行瞳孔的定位.实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位.     

基于Hough变换的车轮定位方法

提出了一种基于Hough变换的车轮定位方法,主要针对道路上车辆目标侧面图像进行车轮检测定位,为车型识别提供重要的几何特征参数.首先通过中值滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和边缘细化等算法进行图像预处理,然后使用两步Hough变换圆检测算法对两车轮分别进行检测定位.实验结果表明,本方法能准确地定位出车辆目标的两车轮位置...     

用于无人机着陆的图像处理算法

随着无人机着陆图像处理算法的不断研究和发展,在分析小波变换对噪声和边缘点的影响规律的基础上,结合多尺度乘积的特性,采用了一种基于小波变换的多尺度积的边缘检测新算法.通过边缘检测实验并和其他算法作比较,该算法能有效抑制噪声,获得清晰丰富的边缘且定位精度高,为进一步的无人机着陆图像处理提供一个很好的工具.     

基于多尺度小波变换的二维图像角点检测技术

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     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

一种基于小波变换的X线图像边缘检测算法

在小波变换的基础上探讨出一种用于X线图像边缘检测的新算法,能够对X线图像进行边缘检测和分割。通过预处理（去噪,增强）、小波变换实现了图像的二值化。采用新算法及传统方法对X线图像进行边缘提取,并对结果进行比较。实验证明该新算法快速、精确、抗噪能力强。     

坦克火控系统目标检测、跟踪技术发展现状与展望

实现对目标的自动检测与跟踪是坦克火控系统未来发展的重要方向。首先,对目标检测与跟踪技术在国内外典型第三代主战坦克火控系统中的实际应用进行了简要梳理,分析了具备目标自动检测与跟踪功能的坦克火控系统相比于传统坦克火控系统的技术优势;其次,分析了现有坦克火控系统目标自动跟踪技术的原理和核心算法,并指出了现有算法存在的缺陷与不足;最后,在从理论角度对现有目标检测与跟踪算法发展现状进行综述的基础上,对坦克火控系统目标检测与跟踪技术未来的发展趋势进行了展望。     

基于LOG算子的激光雷达图象边缘检测算法改进

针对LOG算子的不足之处,提出了一种激光雷达图像的边缘检测改进LOG算子算法:用二维自适应Wiener滤波代替Gaussian滤波。仿真结果表明:对于含有高斯噪声和乘性噪声的激光雷达图像,该算法能够有效提高LOG算子的边缘检测能力。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

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。     

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。     

新形势下军民共建工作之管见

军民共建,作为社会主义精神文明建设的重要形式,十多年来,对全社会的精神文明建设起到了示范作用和推动作用.当前,在深化改革、建立社会主义市场经济的新形势下,军民共建工作呈现出许多新特点:在工作强度上,更具有艰苦性;在工作过程上,更具有持久性;在工作方式上,更具有渗透性;在工作对象上,更具有群众性.当前必须根据这种新特点去开展军民共建活动.     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.     

改进的基于背景预测的红外弱小目标检测方法

提出一种改进的基于背景预测的红外弱小目标检测的算法,该算法通过"裁判模型"自动排除预测窗口内偏离真实值的噪点,从而减少了噪声和背景起伏对背景预测的影响,不仅能解决传统预测算法的边缘模糊问题,而且有较强的抗噪声特性,尤其适用于具有复杂云层的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展.针对实际红外图像的实验仿真表明,该算法是有效的.     

机载视觉自主着陆过程中的跑道提取方法

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.