基于数字图像在医学病灶检测方法的比较研究

数字图像边缘检测在实际应用中有很重要的作用,本文介绍了数字图像处理中的几种的边缘检测算子,利用这几种算子对医学图像进行边缘检测,并对各种边缘检测算子的优劣进行了比较,选择适当算子对确定病灶的大小、位置等信息有重要的意义。     

图像边缘检测算法的应用研究

图像边缘检测是图像处理中非常重要的基础,边缘检测直接影响图像分割的好坏,因此,要对某个图像进行分析和研究,首先要从边缘检测开始。论文主要研究了边缘检测的基本原理,并针对Canny算子给出了改进的方法,同时研究了不同的阈值对Canny算子的影响,并用MATLAB进行仿真,最后对得到的结果进行分析比较。     

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。     

一种车牌定位与提取方法

本文提出一种基于边缘检测和行扫描相结合的车牌定位与提取算法:主要通过Sobel算子提取原始图像的边缘信息,然后通过水平和垂直扫描进行粗定位,最后根据车牌的特征进行精确定位。     

基于相机标定的物体轮廓实际大小测量

利用相机坐标标定相机随意位置拍摄的图片,获得内外参数并矫正图片;用canny边缘检测算子对图像做边缘检测,用轮廓检测获取轮廓的坐标,并按顺序依次连接各轮廓点得到完整的轮廓;计算图片中显示的任意两点的坐标距离与实际大小对比,获得误差.     

基于Duda算子的铁轨自动提取

随着我国铁路的大面积提速,为了保障列车的运行安全,对周围路况的实时监控成为研究熟点。本文依据红外图像中轶轨及其周围区域的灰度分布特征,将铁轨横截面的分布近似的看作是线边缘,结合Duda线边缘检测算子提取了铁轨的中心践,与传统的边缘检测算子相比而言,该算子检测效果更好,即使在复杂的背景下让能较为完整的提取铁轨的中心线。     

基于 Gabor 小波的人脸边缘检测算法研究

院本文提出了一种基于 Gabor 奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用 Canny 算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为的设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了 Canny 算法中人为设定阈值的缺陷,而且有效地去除了图像中的伪边缘     

图像边缘检测技术及实现

边缘检测技术在数字图像处理中有着重要的作用。本文对图像的边缘检测的各种边缘检测方法进行介绍和详细分析,并通过MATLAB对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,以及小波变换和数学形态学的边缘检测技术在复杂背景中的优势,为实际应用采用合适的图像边缘检测技术提供对照和参考。     

基于系数优化的图像边缘增强误差扩散方法

传统误差扩散法所生成的半色调图像容易产生"蠕虫"效应及边缘模糊的现象。因此,本文提出了一种基于系数优化的图像边缘增强误差扩散方法,该方法以Shiau-Fan所提出的新加权误差传递算法为基础,采用canny算子来检测图像的边缘且沿边缘方向不断优化其误差滤波器的系数,从而达到增强半色调图像边缘及弱化"蠕虫"现象的目的。     

基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测

图像边缘是对图像进行进一步处理和识别的基础,边缘都是图像上灰度不连续的点或灰度变化剧烈的地方,所以说图像的边缘就是信号的高频部分,边缘检测就是检测信号的高频部分,是图像基本特征之一。但在实际的图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题,所以本文提出了一种基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测方法,该方法能很好地检测出图像的边缘。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。     

车辆全景成像探测的快速目标拼接算法

全景成像技术以及图像拼接、图像配准等与其相关的技术,都属于机器视觉及模式识别领域。由于其成像系统视场较大,且无论远近都可以清晰成像,因此,全景成像技术具有广阔的应用前景,例如,在军事领域中的侦察、空间探索等,民用领域中的医疗设备、防盗预警、机器人视觉等等。正是由于上述原因对全景成像技术,具有很高的研究和实践价值。本文对全景成像技术的研究主要有以下四个方面:第一,深入研究了全景成像的获取方式,在此基础上分析其获取方式的优缺点;第二,实现了图像的预处理,即完成了对获取图像进行了校正和去噪,通过对不同的图像采用滤波算法实现;第三,在图像拼接方面,实现了基于比较匹配的图像拼接算法,通过采取平行景物线匹配算法消除了灰度差异的影响,对拍摄同一景深下的图片进行拼接;第四,在不同景深条件下,对图像进行拼接,并完成了基于Harris特征点检测算子的特征提取算法。     

基于灰色系统理论的遥感图像处理方式探析

针对遥感图像处理技术的广泛应用,提出一种结合灰色系统理论的遥感图像处理方法。首先介绍了遥感图像处理技术与灰色系统理论,并详细分析了遥感图像处理技术与灰色系统理论的结合使用,包括灰色决策与波段选择的结合、灰色关联分析与边缘检测、图像融合中的结合等。结果表明:遥感图像处理技术与灰色系统理论相结合,具备一定的有效性与可行性。     

边缘检测应用问题研究

工业CT是一种先进的无损检测技术,近年来,从定性向定量测量发展是其的一个重要研究方向,且已取得了很大进展。然而,目前国内外工业CT图像测量大都还依赖于手工进行,这样不仅在可重复性和精确度上存在着很大问题,而且越来越无法适应于大批量的图像处理工作。因此,笔者针对手工测量存在的某些问题,结合工业CT图像的自身特点提出了一种基于边缘提取的自动测量方法。     

探讨模糊算子在遥感图像特征提取中的应用

本文主要阐述了模糊算子在遥感图像特征提取中的一般方法以及利用模糊算子对数据进行融合的应用等内容。