图像边缘检测

摘要： 图像边缘检测涉及很多复杂的因素,是一个难以解决的问题,因此提出了一种黏菌群算法来提高图像边缘检测准确性。首先,在像素灰度和边缘提取的基础上建立待检测图像的能量模型,其次,模拟黏菌群的合作行为设计出一种黏菌群算法,解释其交叉学习机制,最后通过实验提取主要边缘并减少其他边缘,比较结果表明,与其他人工智能算法相比,该方法可以有效解决图像边缘检测的精度问题。

摘要： 图像边缘包含大量信息,提取这些图像边缘在图像处理和目标识别等计算机视觉方面有着重要作用。针对传统Canny算法在提取图像边缘时存在抗噪能力弱、梯度信息提取不全面造成边缘缺失等问题,提出基于多方向和最佳阈值的Canny算法手势图像边缘检测。采用中值滤波和双边滤波作为混合滤波器代替高斯滤波,采用八方向模板的Sobel算子计算梯度幅值,用迭代法选取最佳阈值检测和连接边缘。实验结果表明,改进的Canny算法提取的手势图像边缘自适应性强,边缘定位准确,抗噪性能好,为手势识别提供了保障。

摘要： 三维姿态角的精确测量在航空、航天、国防等领域应用广泛,为方便准确地实现三维姿态角的测量,本文设计了一种基于透镜阵列的测量系统,并建立了微小三维姿态角测量分析模型。系统中,准直平行光束通过4个排列成金字塔形的阵列透镜,在CCD上形成规则分布的阵列光斑。通过分析CCD成像光斑间的距离、透镜阵列上相邻孔径之间的距离以及透镜阵列与CCD之间的倾斜角,可以得到光束相对于接收系统俯仰角和偏摆角,利用阵列光斑连线相对水平或垂直面的夹角,可同时得到绕Z轴的滚转角。通过与高精度自准直仪测量结果进行比较,证明所提方法的测量精度可以达到RMS≤0.1″,表明该方法能够实现三维姿态角的测量。

摘要： 图像的边缘检测是图像处理领域的基本问题。针对小波变换模极大值法检出边缘不连续的问题,引入形态学的处理方式,增强边缘连续性。针对传统Sobel算法检测精度低且采用固定阈值的问题,提出一种结合自适应阈值和增加检测梯度的改进方法。结合形态学小波变换和改进的Sobel算法的优点,通过算法融合的方式,提出了一种将两者融合的图像边缘检测方法。仿真结果表明,该方法提高了边缘检测的精度和连续性,更好地满足了图像边缘定位稳定可靠的要求。

摘要： 提出了一种基于序列图像的固定翼无人机着陆跑道识别技术,并重点从图像预处理、图像边缘检测、跑道特征直线提取与跑道识别、相对位置估算等方面,概述了无人机动态飞行中识别跑道的基本流程和关键技术;随后用一台SZD-45型固定翼无人机进行了飞行实验,对跑道识别与跟踪算法进行了验证。实验结果表明,实时压缩跟踪算法能够较为准确地获取目标坐标信息与相对航向角,在准确地识别跑道边缘的基础上估算无人机与跑道中线的相对位置,实现了无人机安全着陆。

摘要： 图像边缘检测是数字图像分析领域的一项重要研究内容。受图像拍摄条件、图像内容自身复杂性、图像内容与背景接近程度等多种因素的影响,图像的边缘线检测容易发生漏检、误检。针对此问题,文中提出一种卷积神经网络结构算法,以提升图像边缘检测效果和质量。首先,对输入图像提取出五类不同层次水平、尺度的卷积特征;然后,按照相邻尺度将每三类卷积特征分成一组,通过逐步转置的方式依次尺寸对齐再融合;再对三组融合结果特征进行二次深度融合;最后,基于融合卷积特征并运用卷积操作实现边缘线检测,采用指标Optimal Dataset Scale(ODS)、Optimal Image Scale(OIS)、Average Precision(AP)度量图像边缘检测的质量。结果表明:在BSDS500数据集上,ODS、OIS、AP三个指标的得分分别为0.815,0.832,0.851;在NYUD数据集上,得分分别为0.7620,0.7700,0.7819。与其他同类算法相比,所提算法指标分值更高,能够提升图像边缘检测质量。

摘要： 为了解决传统脉冲耦合神经网络模型硬件化效率低下和固有参数估计问题,基于忆阻器模型设计阈值发生器模块电路,可以同步改变输入激励下的阈值电位。并且,利用忆阻器实现网络连接参数的动态变化。实验结果表明,将改进后的网络用于图像边缘检测任务,通过MATLAB仿真实验,迭代次数更少,比传统PCNN模型的图像处理效率提高了13%,并有效地保留了图像边缘的细节。基于忆阻器的脉冲耦合神经网络不仅能简单高效地处理图像边缘数据,而且能有效抑制图像背景的噪声,同时也能提高图像边缘细节的连续性。

摘要： 为了解决传统脉冲耦合神经网络模型硬件化效率低下和固有参数估计问题,基于忆阻器模型设计阈值发生器模块电路,可以同步改变输入激励下的阈值电位.并且,利用忆阻器实现网络连接参数的动态变化.实验结果表明,将改进后的网络用于图像边缘检测任务,通过MATLAB仿真实验,迭代次数更少,比传统PCNN模型的图像处理效率提高了13％,并有效地保留了图像边缘的细节.基于忆阻器的脉冲耦合神经网络不仅能简单高效地处理图像边缘数据,而且能有效抑制图像背景的噪声,同时也能提高图像边缘细节的连续性.

摘要： 摘 要:可见光隐身技术是防止舰艇被视觉发现和探测的技术.随着技术的进步,可见光波段的隐身技术将可以起到良好的伪装效果.本文开展可见光隐身技术、方法及伪装效果的分析,建立海上目标可见光波段伪装效果评估方法和模型.

摘要： 边缘检测问题不仅是图像分析的重要内容，同样也是模式识别和计算机视觉等领域研究的基础。为了寻找具有抗干扰能力强、检测精度高、边缘细节保护好以及检测速度快等性能的检测方法，边缘检测问题一直是国内外众多学者关注的热点。本章介绍的应用集对分析思想来处理和研究图像的边缘检测问题不失为一种尝试。从仿真结果上看，基于联系度态势的图像边缘检测算法不仅算法简单、有效，而且比传统的算法在抗干扰、提高检测精度和保护边缘细节等方面具有较好的性能。

摘要： 目的:为克服图像在边缘检测中噪声对边缘提取的影响.本文提出了一种基于子带分数阶傅里叶变换的边缘检测算法.方法:从分数阶傅里叶变换理论出发,提出子带分数阶傅里叶变换的概念及其实现方法,通过将其低频子带图像与传统边缘提取算子Sobel算子相结合,从而提取出图像的边缘.结果:实验表明通过本文提出的边缘检测算法对图像进行特征提取不仅提取的实际边缘更多,而且边缘定位更加精准.结论:本文提出了一维子带分数阶傅里叶变换的理论和针对图像处理的二维子带分数阶傅里叶变换的结构,丰富了分数阶傅里叶变换理论体系.文章具体给出了二维子带分数阶傅里叶变换在图像边缘检测中的应用,取得了较好的边缘检测效果.

摘要： 提出了一种基于数据融合的边缘检测方法。该方法对原始图像分别采用二维Hilbert-Huang变换后进行数据融合，得到一幅新的边缘增强的图像，然后利用Canny方法提取边缘。实验证明，该方法结合了两种检测方法的优点，是一种有效的图像边缘检测方法。

摘要： 阐述了一阶、二阶微分，Canny和基于小波等多种图像边缘检测方法，并对织物疵点图像进行了边缘检测，分析了各种方法在图像边缘检测应用中的优势和缺陷，结果表明，Canny和小波检测算法对织物疵点图像的边缘检测能够得到满意的效果，提供了较好的织物疵点边缘检测的途径。

摘要： 边缘作为图像的最主要特征,是图像视觉信息获取的重要内容.小波变换具有检测信号局域突变的能力,且可以结合多尺度信息进行检测,因此成为图像边缘检测的优良工具.基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,可以通过检测小波变换系数模局部极大值点来提取图像的边缘特征.实际课题中将小波模极大值法应用于三维地震资料--相干切片图像的边缘检测中,证实了该方法能较准确地提取断层边缘,为下一步对断层的提取及解释提供有力保障.

摘要： 近空域异物对飞机起降过程的安全带来了很大的威胁，近空复杂环境异物监测及预警是保障飞行安全的又一种辅助手段。该技术是应用《自动跟踪与监测系统》中跟踪设备的闲置时段内，完成近空复杂环境异物监测处理。开发了一种近空复杂环境监测及预警系统,该系统通过对近空区域不定时的扇形扫描,采用复杂环境异物监测技术和图像边缘检测方法,进行空中异物快速准确检测和识别,分析潜在的威胁及时预警.为飞行飞机起降安全提供有效保证,该技术方法实用并且独具创新.

摘要： 文章综合利用数字图像处理技术和方法,对两起视听资料证据鉴定中的实际案例进行应用。通过运用基于CIE Lab空间的图像边缘检测和区域分割等技术解决照片内容是否人工合成技术难题；通过对照片上物体R,G,B三个通道上进行采样得出灰度分布直方图,计算物体和物体之间两个直方图的线性相关性,解决视听资料司法鉴定中衣物材质相似度问题,这些问题的解决对视听资料司法鉴定领域具有非常高的实用价值。

摘要： 建立一套贫直喷（LDI）燃烧室单元喷嘴可视化燃烧试验装置，研究了单元喷嘴喷雾燃烧火焰的形状、颜色，结果发现在某贫燃空比状态下，单元喷嘴喷雾燃烧火焰从颜色上可以大致划分为三个部分，即根部蓝色火焰区，顶部蓝色排气区，中间部分的明亮区。另外，采用了图像边缘检测软件捕获了摄像采集的图片上的火焰边界，并根据火焰边界动态变化过程分析了火焰的脉动特性。此外，分析了喷雾粒径对喷雾燃烧火焰长度的影响，并以气体湍流扩散火焰长度经典公式为基础拟合出适用于本LDI 单元喷嘴的火焰长度预测公式。

摘要： 本文提出了一种基于小波分层的多方向边缘检测方法并进行实现。根据图像边缘的多重性，即不同的方向，不同的尺度等等，先对图像进行分层处理，再分别检测单方向的边缘，这样得到的边缘比较可靠，最后综合各层各方向的检测结果，即可得到图像的真实边缘。

摘要： 本文提出了一种基于小波分层的多方向边缘检测方法并进行实现。根据图像边缘的多重性，即不同的方向，不同的尺度等等，先对图像进行分层处理，再分别检测单方向的边缘，这样得到的边缘比较可靠，最后综合各层各方向的检测结果，即可得到图像的真实边缘。

摘要： 本发明的图像处理系统具有对各像素计算相对于相邻像素的变动量的像素值的变动量计算部和对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算部。根据由此构成的图像处理系统，即使像素接受了噪声也能够高精度评价是否为边缘部。

摘要： 本发明涉及一种基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统。本发明通过计算待处理像素的边缘方向和边缘方向可靠度，并根据待处理像素的边缘方向可靠度是否为零，采用不同的边缘增强方法。若待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则根据边缘方向从预设的四个方向中选取最接近边缘方向的垂直方向的两个方向进行增强；根据边缘方向的垂直方向与所选择的两个方向的夹角计算加权权重，将两个方向的边缘增强结果加权，作为最终的边缘增强图像；若待处理像素的边缘方向可靠度为零，则采用水平方向和垂直方向进行增强，选择增强程度较大的结果作为最终边缘增强图像。本发明能够在任意边缘方向进行增强处理，使边缘增强后的图像边缘清晰且避免了锯齿现象。

摘要： 本发明涉及从由扫描电子显微镜生成的图像中检测与半导体制造有关的在晶圆或掩膜等工件上形成的图案的边缘(轮廓线)的方法。图案边缘检测方法中，生成在工件上形成的目标图案的对象图像，生成表示对象图像的各像素的多个特征量的特征向量，将特征向量输入至通过机器学习构建出的模型，从模型输出表示具有特征向量的像素为边缘的像素还是非边缘的像素的判定结果，将得到了表示边缘的像素的判定结果的具有特征向量的多个像素以线相连来生成假想边缘。

摘要： 本发明的图像处理系统具有对各像素计算相对于相邻像素的变动量的像素值的变动量计算部和对任意一个像素基于由该一个像素及其周边的像素构成的周边像素组的各变动量来计算对一个像素为边缘部的可能性进行数值化的边缘程度的边缘程度计算部。根据由此构成的图像处理系统，即使像素接受了噪声也能够高精度评价是否为边缘部。

摘要： 本发明涉及一种基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统。本发明通过计算待处理像素的边缘方向和边缘方向可靠度，并根据待处理像素的边缘方向可靠度是否为零，采用不同的边缘增强方法。若待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则根据边缘方向从预设的四个方向中选取最接近边缘方向的垂直方向的两个方向进行增强；根据边缘方向的垂直方向与所选择的两个方向的夹角计算加权权重，将两个方向的边缘增强结果加权，作为最终的边缘增强图像；若待处理像素的边缘方向可靠度为零，则采用水平方向和垂直方向进行增强，选择增强程度较大的结果作为最终边缘增强图像。本发明能够在任意边缘方向进行增强处理，使边缘增强后的图像边缘清晰且避免了锯齿现象。

摘要： 本发明公开了一种获取图像边缘检测算子的方法、图像边缘检测方法及装置，其中，获取图像边缘检测算子的方法包括：在目标图像中，划分出一个包括第一目标像素点的四邻域；对所述目标图像进行双线性插值处理，任选一个插入所述四邻域中的像素点作为第二目标像素点，建立所述第一目标像素点与所述第二目标像素点在所述四邻域中的位置关系；根据所述位置关系以及双线性插值公式，确定图像边缘检测函数关系式；根据所述图像边缘检测函数关系式确定图像边缘检测算子。采用该方法获得的图像边缘检测算子，将其应用于数字图像的图像边缘检测中，能够在减小运算量的同时，提高抗噪声能力，适用性更好。

摘要： 本发明提供了一种图像边缘检测方法，对预处理后图像进行梯度求取，通过梯度的判断，选择非线性插值方法进行像元分割；用Roberts梯度算子计算像元分割后的图像的梯度幅值和方向，对得到的梯度幅值图进行阈值设定，排除非边缘点，初步获得目标图像的边缘范围；根据梯度方向，结合极大值方法，选取出描点；通过智能路线方法以锚点为起点进行寻迹连线，最终得到图像边缘。本发明还提出一种边缘精度验证方法，利用分辨率板线段间距固定、线段多等级划分的特点，对分辨率板图像提取边缘，通过检查分辨率测试目标图像正片的边缘情况：边缘连续性、边缘等间距情况、最多清晰分辨边缘的元素等级来检验边缘检测精度。本发明提高了检测精度和效率。

摘要： 本发明公开了一种获取图像边缘检测算子的方法、图像边缘检测方法及装置，其中，获取图像边缘检测算子的方法包括：在目标图像中，划分出一个包括第一目标像素点的四邻域；对所述目标图像进行双线性插值处理，任选一个插入所述四邻域中的像素点作为第二目标像素点，建立所述第一目标像素点与所述第二目标像素点在所述四邻域中的位置关系；根据所述位置关系以及双线性插值公式，确定图像边缘检测函数关系式；根据所述图像边缘检测函数关系式确定图像边缘检测算子。采用该方法获得的图像边缘检测算子，将其应用于数字图像的图像边缘检测中，能够在减小运算量的同时，提高抗噪声能力，适用性更好。

摘要： 本发明提供了一种基于边缘线融合的阶跃型图像边缘检测方法及系统，涉及图像边缘检测技术领域，用以解决模极大值方法无法区分阶跃型边缘和屋脊型边缘、尺度独立算法得到的图像边缘不连续且边缘响应次数不唯一的问题。本发明的技术要点包括：利用小波变换的模极大值算法对灰度图像进行边缘检测，获得第一边缘图像；利用尺度独立算法对灰度图像进行边缘检测，获得第二边缘图像；对于第一边缘图像中的任意一条边缘线，在第二边缘图像中寻找高度重叠的边缘线并保留，保留的像素点即为检测到的边缘点。本发明能够尽量避免噪声和细线条的干扰，同时在边缘图像中不会创建假边缘，能够准确地捕捉图像中阶跃型边缘，获得的边缘连续，边缘检测的精确度更高。

摘要： 本发明提供了一种图像边缘检测方法，对预处理后图像进行梯度求取，通过梯度的判断，选择非线性插值方法进行像元分割；用Roberts梯度算子计算像元分割后的图像的梯度幅值和方向，对得到的梯度幅值图进行阈值设定，排除非边缘点，初步获得目标图像的边缘范围；根据梯度方向，结合极大值方法，选取出描点；通过智能路线方法以锚点为起点进行寻迹连线，最终得到图像边缘。本发明还提出一种边缘精度验证方法，利用分辨率板线段间距固定、线段多等级划分的特点，对分辨率板图像提取边缘，通过检查分辨率测试目标图像正片的边缘情况：边缘连续性、边缘等间距情况、最多清晰分辨边缘的元素等级来检验边缘检测精度。本发明提高了检测精度和效率。