Sobel算法在图像边缘检测中的应用

尿液图像中的红细胞比较复杂,灰度变化较大。由于采集、光照等原因,红细胞所在的区域包含非常丰富的细节(边缘特征很明显),因此利用Sobel算法,对红细胞进行边缘检测是很必要的,它是细胞图像预处理中一个重要的方法。     

基于Hough变换和遗传算法的星载合成孔径雷达图像道路检测

SAR图像在道路检测中发挥了重要的作用,因为通过对图像的分析,可以得出某些具有线性结构的地物的相关信息,对于道路检测具有重要的现实意义。以下提出了基于Hough变换和遗传算法的SAR图像,通过对图像中的道路网进行相应的计算,进而得出准确的数据,通过分析得出该种方法有很强的实用性和有效性。     

基于地形图量测的架空送电线路平断面图制作方法

纸质版1∶10000地形图经过扫描数字化,利用Hough变换直线检测算法提取其方里格网点的图像坐标,分别与格网点的理论坐标组成同名点对,利用仿射变换原理对其进行几何纠正后,可用于架空送电线路初步设计阶段平断面的制作。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

KRA:一种双阶段精确圆检测算法

为解决现有随机Hough变换(RHT)圆检测算法存在的无效积累严重问题,提出一种基于k-means聚类算法和随机Hough变换(RHT)圆检测算法的双阶段圆检测算法(KRA)。所提出的KRA由k-means聚类算法和RHT圆检测算法两部分组成。k-means聚类算法负责对边缘点进行聚类,得到每一类边缘点额范围。在此基础上,RHT圆检测算法对区域内的点进行检测,最终得到圆的参数。实验表明,提出的KRA能检测到所有圆,并且算法的聚类和检测时间只占RHT圆检测时间的25.2%~67.8%,即采样积累减少25.2%~67.8%,从而证明了文章提出的算法在减少无效采样方面的有效性。     

盲道区域中障碍物的视觉检测方法

针对视障人群出行时盲道区域中的静动态障碍物可能对盲人造成困扰,本文提出一种方法。通过构建可穿戴式的单目视觉导盲系统,建立各坐标系的关系。将视觉系统获取的图像由RGB模型转换到Lab颜色空间模型,提取b分量,采用最大类间方差法和Hough变换获得盲道区域信息。对盲道区域中的静动态障碍物采用三帧差法及"与"运算来提取障碍物轮廓信息,同时对帧差图像融合灰度投影算法,消除背景噪声等干扰,提高障碍物检测精度。实验结果表明,对静态的地面障碍物和悬挂障碍物的检测本文方法有着较好的效果,对动态障碍物的检测也更加可靠。     

一种基于色彩变换的伪彩色图像融合新算法

伪彩色处理对目标的识别与跟踪十分有意义。图像融合是伪彩色处理的非常有效的方法之一。本文提出了一种基于伪彩色的图像融合新方法。用小波变换得到灰度融合图像,求出灰度融合图像与原图像的差异图,利用IHS变换,得到彩色融合图像,再经过色彩变换,得到最终的伪彩色融合图像。结果表明,融合图像色彩更逼真,更符合人眼的视觉特征。     

基于ARM的嵌入式打孔机系统研究

本文介绍了一种基于ARM的嵌入式打孔机系统的设计方案,该方案采用ARM11作为主控芯片,对模拟CCD进行图像采集,然后通过图像算法进行圆心定位,最后驱动步进电机进行定位与冲孔。经过现场整机测试,该机的各项性能指标均达到了预期设计目标。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

陶瓷墙地砖尺寸偏差视觉检测算法研究

文章提出一种应用于陶瓷墙地砖图像测量领域的尺寸偏差检测算法：使用基于Sobel算子的改进的方向算子,综合利用图像灰度信息和灰度梯度信息对陶瓷墙地砖图像边缘进行检测和亚像素精确定位,通过计算目标在图像中的面积、哈夫变换和最小二乘法等算法对陶瓷墙地砖边长尺寸进行精确测量。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术.把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破.文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换多的传感器图像整合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价.     

浅论可视化技术在PC机中的应用

通过对图形变换、图像变换和投影变换等不同的变换方法以及图像生成技术的研究，论述可视化技术通过OpenGL和通用组态软件两种软件方法在计算机上的实现过程。     

基于小波变换的图像放大方法研究

图像放大是为适应特殊应用场合或为得到一个较好的视觉效果,例如突出某些细节,常常需要一种可以有效改变已有图像大小的方法,使图像放大后仍然有较高的质量。本文采用一维小波变换和二维小波变换方法,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过放大算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像。实验表明,采用本算法放大后的新图像符合客观实际,图像数据信息丰富。     

预估搜索法在流速分布测量中的应用研究

本文在互相关和快速傅立叶变换的基础上,研究了流场速度分布测量的实现。针对图像测速技术中互相关算法运算量大的问题,提出一种改进的基于快速傅里叶变换(FFT)的互相关算法。用该方法处理由数学方法合成的气泡图像并与标准结果进行对比,结果表明,改进算法运算效率有明显提高。     

哈夫变换在智能机器人图像处理中的应用

计算机视觉作为机器人的“眼睛”重要性不言而喻，文章研究了在智能机器人视觉系统中处理图像信息的一种方法。先将得到的图像进行色彩模型转换，再进行二值化处理，最后用哈夫变换得到路径形状信息，从而指导机器人运行。     

一种基于小波包分解图像的去噪方法

用小波包分解图像，对图像进行去噪，在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘，再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪，并且对图像邻域进行平滑处理，最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声，图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高，而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。     

一种基于Arnold变换的彩色图像加密算法

随着信息技术的发展,图像已经成为信息表达的一种重要方式,人们对图像信息安全的要求也越来越高,图像的安全问题已成为信息安全的一个极其重要的研究领域。为保证图像信息的安全传送,需要对图像做加密和解密处理,其中,基于Arnold变换的空间域置乱加密技术是比较成熟的加密技术,由于彩色图像具有三个分量,通过对彩色图像的三个分量分别进行不同参数的置乱,合成后可得到加密后的彩色图像。实验结果表明,该算法实现简单,加密效果好。     

图像的薛定谔变换初探

介绍了图像的薛定谔变换的定义,并研究了图像的薛定谔变换性质在图像处理与分析的应用。在图像中多个目标的内部和外部区域,利用图像的薛定谔变换得到,实现多目标轮廓的自动提取,以及实现图像修描。最后用实验证明了该方法的有效性。     

基于多种特征的火灾烟雾检测算法

本文提出了一种基于HSI空间和二维离散小波变换的图像型火灾烟雾探测方法。在HSI空间结合实际烟雾图像进行烟雾分割,并应用于火灾烟雾探测领域,能够实现有效的且实时性好的火灾预警功能。针对烟雾的相关系数、形状不规则性及半透明性的特征对可疑图元进行特征提取,最后综合各特征值进行烟雾判断。实验结果表明,与利用单一特征检测烟雾的算法相比,所提出的算法有效地提高了烟雾的识别率。