基于自适应滤波窗口的改进型图像边界检测算法

本论文从还原图像的细节出发,分析了图像边界处的不同突变方式,围绕着滤波窗口的整体像素值的离散性,针对性建立了水平和垂直的自适应窗口,通过计算标准差来提升滤波窗口的有效性;通过选择自适应滤波窗口,保证图像还原后具有可靠性和实用性,同时还提升了图像的处理速度。通过与传统图像处理算法的比较,说明了本算法在图像的平滑度和边界细节的检测方面具有更好的效果。     

基于改进BP算法的遥感图像边缘检测

由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此本文提出了一种基于改进BP算法的边缘检测方法.在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练.最后,将训练后的网络用于遥感图像的边缘检测.     

一种基于 Sobel图像边缘检测的改进算法

针对传统Sobel边缘检测算法因方向模板限制而出现边缘定位精度不高,以及对叠加噪声的图像边缘检测效果不佳的问题,提出了一种基于传统Sobel算子的改进算法。首先将水平和垂直两个方向模板增加至8个,提高边缘的定位精度;然后利用边缘的最大后验概率估计,对采用八方向Sobel算法检测出的梯度图像进行最佳阈值分割处理,增强算法的抗噪声能力。实验结果表明,改进算法提取的边缘信息完整准确,对噪声干扰有较强的抑制能力。     

改进的K-均值聚类算法图像边缘检测研究

图像边缘检测一直是图像处理领域研究的重点问题。边缘是图像最基本的特征,本文采用了模糊K-均值聚类算法对图像进行边缘检测。该方法针对不同的图像找到相对比较有效的边缘检测算法,进而大幅度地减少了数据量,保留了图像重要的结构属性。通过mat lab实验,证明了该方法可以有效提取图像的边缘信息。     

基于边沿检测的Maxicode边界定位算法

条形码最早出现于20世纪40年代,目前广泛使用的是一维条码,一维条码只是在一个方向(一般是水平方向)表达信息,而在垂直方向则不表达任何信息,其一定的高度通常是为了便于阅读器的对准。一维条码的应用可以提高信息录入的速度,减少差错率,但是一维条码也存在一些不足之处：数据容量较小,最多只能有30个字符左右     

基于概率的图像认证算法改进

易损水印模式是图像的完整性认证的一种有效方法,而嵌入和提取信息的图像数字水印研究的热点。本文在Hsu提出的基于概率论的图像检测算法的基础上,提出一种新的折叠方法,以减少碰撞概率。。实验结果表明,该方案降低了嵌入式认证消息碰撞概率的冲突,提高了检测的准确度和精密度。     

高速公路车道标识线边界提取改进算法

车道标示线检测是高速公路车道偏离预警系统研究的核心技术之一,本文简要描述了车道标示线识别的研究现状,针对采集的原图像进行了噪声处理后,提出了一种改进的边缘检测算法,实验结果表明了改进方法的有效性。     

基于边缘检测的图像缩放算法

论文提出了一种保持边缘特征的图像缩放算法,算法首先检测图像中物体的边沿,并在传统边沿检测方法的基础上增加“不确定度”这个参数来提高边沿检测的鲁棒性;对边缘区域像素的插值沿边缘方向进行,对非边缘区域的像素的插值用三次卷积的方法生成。该算法能有效消除传统插值算法在物体边缘部分出现的锯齿,提高了缩放后图像的视觉质量。仿真结果表明,对人造图像和自然图像,本算法均能保持良好的边缘特征,取得较理想的图像缩放效果。     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法的研究及实现

针对传统的Canny算子采用高斯滤波会造成图像的过度平滑和高、低阈值需要人为确定的缺点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用中值滤波代替高斯滤波,同时利用基于离散概率模型(Discrete Probability Model,DPM)的自适应选取阈值,能有效地清除脉冲噪声的同时,提高了边缘检测精度。     

基于信息熵图像分割算法的若干改进

最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。     

改进的多传感器图像融合算法研究

多传感器图像融合是将不同传感器得到的多个图像,根据某个像素的对应位置进行叠加处理,以得到一个满足某种需求的新图像。本文采用一种冲突惩罚因子的多传感器图像融合算法,实时运用冲突惩罚因子,选取高信息量的像素进行平滑融合。仿真实验表明,该算法能最大化的保证融合后的图像信息,得到高清晰度的融合图像。     

基于PDE图像插值放大算法的改进

在分析常见的基于全变分图像插值放大方法及研究P-M扩散模型的基础上,提出利用P-M扩散模型改进全变分图像插值的方法.实验表明,新方法在一定程度上解决全变分图像插值放大方法所带来的"块效应"问题.     

图像检索中颜色特征提取算法的改进

介绍颜色特征提取技术中直方图的两种检索方式（主色调直方图和基于子块的主色调直方图）。提出利用直方图和正态分布法改进主色调直方图和根据图像布局特征改进基于子块的主色调直方图的思路。     

基于 SUSAN 算法的图像边缘检测实现

介绍了基于SUSAN特征检测算子的图像边缘检测算法,分析了该算法原理及实现过程,并用Matlab实现该算法,给出了实验结果,分析了SUSAN算法的优势。     

基于视频图像的车辆目标检测算法

通过摄像机获取视频数据,利用运动目标检测的原理,从交通视频图像中提取车辆目标。常用的运动目标检测的方法:光流场、帧间差分、背景差分。本文使用背景差分中非常经典的Code Book算法来实现运动车辆目标的提取。最后,在VS2013和opencv2.3的开发环境中实现了该检测算法。     

图像边缘检测算法的比较与展望

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题,在实际中有着重要的应用。介绍了几种常用的图像边缘检测算法,并进行了对比。为了清楚地看出各种算法的效果,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图。最后,对图像边缘检测算法的发展方向提出了自己的看法。     

图像中字符区域检测算法的研究

图像中的文安信息在一定程度上反映了图像主要内容，因此对于图像中的文字进行检测是非常有意义的。本文采用了基于字符的纹理特征的方法，在DCT域中对字符进行检测，从而将图像中的字符区域检测出来，最后用matlab进行了验证，实验表明该方法能够取得较好结果。     

基于图像边缘特征的目标检测算法

本文提出了一种基于图像边缘信息的显著性目标检测算法。首先,应用Roberts算子和Prewitt算子分别检测图像中0°,45°,90°,135°,接着清除图像边缘噪声,然后结合人类视觉注意机制提出了显著性目标检测算法,最后在公开的数据库上进行测试。实验结果表明,在无任何先验信息的情况下,本文算法能够较好地检测出图像中的目标。     

基于改进蚁群算法的维吾尔文字图像分割

针对传统蚁群算法在维吾尔文字图像分割时容易产生缺陷和干扰的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法首先利用区域蚁群通过聚类中心对图像进行初步搜索和分割;然后再引入边界蚁群通过不同的路径选择信息素和策略更新手法来对图像进行边界补偿搜索;最后利用两种蚁群分别采用不同的路径选择信息素和筻略更新,共同实现对维吾尔文字图像精确分割的目标。实验结果表明,该算法准确分割出维吾尔文字区域,提高了其识别精度。     

焊接工艺的深度图像分割算法改进研究

焊接工艺是国内外普遍采用的生产工艺,但至今还没有一个特别好的图像提取手段来对其进行检测。而深度图像能够准确地表现物体目标表面的三维几何信息,越来越受到重视,并广泛应用于计算机视觉、图像分析等领域。本文采用边缘检测和区域分割相结合的研究方法对焊接图像进行研究,设计并实现了一种全新的、快速边缘检测算子,获得更丰富的边缘信息。