基于Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究

本文提出了一种改进的Prewitt边界识别算法,在保证图像处理效果和处理速度的前提下,和传统的算法相比,本算法能够是的图像处理效果得到提升。通过对实验结果的分析,该算法能有效地抑制噪声,提高边缘检测的准确性,检测效果明显优于单个图像边缘检测。     

基于USM原理的改进型图像锐化算法研究

主要论述了对于传统的USM原理的图像锐化进行了优化,利用图像转换,从色彩通道、阶调、色相角三个方面同时对图像进行处理,以提高图像锐化的效果。     

基于偏微分方程的图像平滑和锐化实现

图像平滑是图像处理的重要环节,然而图像的平滑和边缘细节的保持是一对矛盾关系。试图利用热传导方程对图像进行平滑,然后用反热传导方程对平滑后的图像加以锐化,并利用Matlab进行实验,给出光滑前、后的图像和锐化后的图像,以及它们的直方图。     

图像边缘检测技术分析

图像边缘检测技术是处理数字图像的重要内容之一,它包含了目标物体显示在图像上的主要信息。边缘就是指一组相连的像素的集合,这些像素周围的灰度具有显著的变化的部分。边缘检测技术是从图像中提取感兴趣的对象的边缘信息(要去除不需要的信息),在图像的局部区域中针对像素点的一种运算,在图像的处理中有着重要的作用。因此边缘检测技术是分析图像和提取图像的主要内容的重要手段,在一些预处理的算法中有着重要的作用。在本文中首先分析了图像边缘检测技术的研究的意义和发展的现状,主要对边缘检测技术分析,主要是对边缘和梯度进行主要介绍,在接下来叙述各种经典的算子,比如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplacian算子等,进一步了解这些算子的优缺点和适用性;在具体叙述传统的Canay边缘检测算法,并通过传统的Canay边缘检测算法进行不断改进,以更好的满足图像边缘的自动化检测以及检测的精确度等;最后总结图像边缘检测技术和未来的展望,随着科技的不断发展,图像边缘检测技术在生产和生活中起到的作用越来越重要。     

一种基于边缘邻域关系的图像边缘检测算法

传统的微分边缘检测算法对噪声较敏感,而SUSAN边缘检测算法虽在一定程度上抑制了高斯噪声对边缘检测的影响,但对椒盐噪声鲁棒性弱。本文针对传统边缘检测之不足,提出低信噪比的边缘检测算法。分析椒盐噪声的特性,根据其特性首先判断像素是否受到椒盐噪声的影响;其次,根据高斯噪声的特性,利用像素点的邻域关系抑制高斯噪声对边缘检测的影响;最后,利用边缘邻域关系去除伪边缘。实验结果表明,本文方法在一定程度上对高斯噪声和椒盐噪声具有鲁棒性。     

基于边缘检测算子的图像边缘检测研究与应用

图像边缘检测在图像处理和机器视觉领域都占有非常重要的地位。如何把研究对象的边缘从图像甚至是从动态视频中检测出来是一个复杂且重要的课题。图像的边缘一般存在许多突变点,它有颜色的不同和灰度的不同。通过对这些边缘的突出点采用特定的边缘检测算法,就能把这幅图像的主要特征体现出来,对于研究整张图像或者某个场景,大大减少了数据处理的计算量,为将来深入的图像处理研究奠定了坚实的基础。     

基于灰度图像的边缘检测方法

介绍了基于微分、形态学和小波变换等多种图像边缘检测的方法。在微分算子中分析了传统算子的特点和缺陷并讨论了几种具有良好边缘检测的算子。此外,还对新的边缘检测的理论和方法进行了介绍。     

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。     

图像边缘检测分析与比较

边缘检测是数字图像处理和模式识别领域的基本课题,着重分析了几种经典的边缘检测算子并进行了比较,同时阐述了新的边缘检测方法的原理。分析结果表明,图像边缘检测是一个非良态问题,寻求较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法,一直是图像处理与分析的研究重点。     

图像边缘检测技术研究综述

本文首先论述了边缘检测的基本概念与实现方法;其次对边缘检测中存在的问题与难点进行了详细阐述,并在此技术上,浅析了边缘捡测的发展趋势;最后,针对边缘检测中的难点与问题,综述了边缘检测技术的若干改进方向,如漫射边缘的检测技术、多尺度边缘检测技术、亚像素边缘定位技术.     

基于云计算的海量人脸特征图像大规模对比技术

生物特征识别过程中的人脸识别,人脸数量的巨大,限制了这项技术的应用性.本文提出了一种基于云计算的大规模人脸特征图像匹配技术,运用广域云计算网络模型,对图像中存在的人脸特征信息进行有效地提取.在云计算的相关对比算法中,运用改进的ASM匹配模型进行人脸特征的提取与匹配.保证特征的进度,运用云计算强大的运算能力,完成海量图像的人脸图像匹配,克服了传统算法的弊端.实验证明,这种算法能够避免由于人脸的图像数量过大,造成的图像匹配耗时的缺陷,大幅提高了相关算法的应用性.     

基于数学形态学的图像边缘检测研究

图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位,图像的边缘是指图像中相邻像素点之间的灰度有较显著变化的地方的描述．这种变化可以用数学上的梯度来表征。本文在分析形态学在边缘检测中的优势的基础上,提出了基于数学形态学的边缘检测算法。     

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。     

一种改进的图像边缘提取方法

为提高图像边缘检测的清晰度、精度、连续性以及抗噪性能。结合小波变换和数学形态学设计了一种图像边缘提取算法。重点论述了一种改进形态学边缘检测算子。该算法以含噪图像为研究对象,通过小波分解将原始图像分为高频和低频分量。利用小波变换模极大值法实现高频分量边缘检测,同时基于改进形态学边缘检测算子实现低频分量边缘检测。然后,通过图像融合得到完整边缘。仿真结果表明:所述方法抗噪性能较好,图像边缘清晰度高而且定位精准。     

基于支持向量机的图像边缘检测

提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测的新方法,可结合已有的各种边缘检测算子,可通过人机交互来进行边缘检测。本文将这种新方法与Laplace算子相结合,并将几种常用核函数对实验结果的影响进行了对比。实验结果表明:线性核、多项式核和高斯径向基核的效果较好,而非正定核Sigmoid核的效果相对较差。     

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。     

医学图像的计算机处理——边缘检测

用Laplacian、Prewitt、Sobel等几个算子对医学图像进行边缘检测,对边缘检测的结果进行对比,适当选择算子对医学水准的提高有特别的含义。     

简析基于边缘特征的图像零水印

以零水印技术作为算法中心思想,以图像为研究对象展开实验研究,针对当前网络传播的漫画作品起到版权保护的作用。通过算法实现图像鲁棒性的提高,在通过攻击实验,来分析算法的性能。     

基于XILINX FPGA的图像边缘检测系统设计

图像的边缘包含了图像大量关键信息,图像边缘检测作为图像处理的重要内容,在许多领域有重要应用。边缘检测算法具有数据量大,重复度高等特点,本文利用XILINX FPGA经典的Sobel算法设计实现并行流水的图像边缘检测,能大大提高算法实现效率,节约图像处理时间。