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传统算法对空中模糊目标图像边缘特征的提取不理想,图像融合检测和边缘恢复效果不佳。提出空中模糊目标图像边缘信息的融合与恢复方法,在多尺度Markov随机场框架下,基于最大似然准则,引入信息度量因子,对空中模糊目标图像边缘信息融合规则进行优化指导,采用势函数逆变换的方法,得到重构的空中模糊目标融合图像。仿真实验中,相比于传统算法,改进算法图像边缘信息恢复准确度提高了63%,在细节信息包含量和实时性处理方面都有较强优势,在伪装模糊目标识别和目标精确检测等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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本文全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种新的改进型Pal.King模糊边缘检测算法,并将其应用到AVI视频边缘检测。该算法针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,通过重新定义模糊隶属度函数,反复实验,确定了各参数的最佳值。仿真结果比较显示,改进后的算子复杂度得到降低,效率得以显著提高,边缘检测效果更佳。 相似文献
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针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法需要多次试探取定渡越点值的缺陷,提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。根据计算贫富差距的原理来确定图像的渡越点值,之后利用模糊隶属函数将原图像映射到一个模糊特征平面;通过增强处理算子来扩大区域之间的差异,加强目标和背景之间的对比度;在对模糊矩阵进行逆变换图像后根据一定的判别准则提取图像的边缘。多幅图像的实验结果表明,该算法检测的边缘效果质量很高,且具有自适应性。 相似文献
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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。 相似文献
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医学图像处理是图像处理及识别的一个重要分支。由于医学图像本身的特点,导致经典的图像处理算法在医学图像处理领域应用效果并不理想,需要结合具体的领域特点研究相应的算法。提出一种改进的Canny算子：其应用动态闽值作为边缘检测的准则,在乳腺X—ray图像的边缘检测中有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测很可能导致边缘在模糊处丢失（或者表现为边界上的不连续性）等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。 相似文献
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为了提高无功耗起动器外观缺陷检测的效率,需要机器视觉精确地检测出其边缘信息,针对传统Canny算法应用于起动器边缘检测时,存在边缘错检率高和伪边缘明显的问题,提出了一种改进Canny算法。算法对传统Canny算法的高斯滤波器、梯度计算和阈值分割等多个要素进行了改进。改进Canny算法应用于起动器边缘检测,有效地降低了边缘错检率和消除了伪边缘。实验结果表明,应用改进算法的起动器边缘检测方法,获得了更清晰的边缘轮廓,峰值信噪更高,处理速度更快。 相似文献
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动态场景曝光图像较为模糊,混淆复杂,对动态场景混淆去除是实现基于动态场景图像识别的运动目标检测的关键。针对传统方法中模糊混淆点配准不精,去混性能不好的问题,提出一种采用加速鲁棒特征匹配的模糊动态场景混淆去除算法,设计图像序列块曝光生成模型和边缘检测算法,抑制运动场景混淆图像边缘凹点灰度特征和混淆干扰,设计并行处理的分块检测方案提高处理速度,采用加速鲁棒特征匹配方法实现混淆去除。实验结果表明,采用该算法进行模糊动态场景图像的混淆去除处理,特征匹配精度高,去除混淆效果较好,在色彩自然效果保持和实时性方面优越传统方法,在基于图像处理的快速运动目标识别和动态场景恢复等领域具有很好的应用前景。 相似文献
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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。 相似文献
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由于图像的边缘通常含有大量重要信息,因此,边缘检测成为图像处理的一个重要环节,其检测算法也获得了广泛的研究,巴经形成了Robert、Laplacian、Canny等多种算法.但这些传统算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面还存在一定的问题.本文研究了基于形态学的边缘提取算法,并与传统算法在抗噪性等方面作简单比较. 相似文献
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为解决传统Canny算子在边缘交叉点因漏检造成边缘轮廓未闭合的问题,提出了基于梯度方向一致性的改进算法应用于边缘像素检测。研究结果表明:基于梯度方向一致性的改进算法,可以检测出更多的边缘交叉点细节,在连接边缘方面优于传统Canny算子,并未引入噪声干扰问题。因此,该算法对边缘检测研究具有一定的参考价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
CCD固态图像传感器用于遥感图像采集中,遥感对地探测中进行图像采集的轮廓线特征模糊,需要进行自适应轮廓线跟踪标记,提高图像的分析和识别能力。传统方法采用尺寸配准标定技术,对边缘模糊的遥感CCD成像标记效果不好,出现伪轮廓。提出一种基于Harris角点检测的遥感对地CCD成像自适应轮廓线跟踪标记算法。进行遥感对地CCD成像图像数据模型构建,设计Harris角点检测算法进行CCD遥感成像的边缘轮廓像点拟合,进行边缘轮廓线的亮点分析,提高采样精度,通过遥感成像的运动幅度检测实现对轮廓线跟踪标记。仿真结果表明,算法能有效实现CCD成像轮廓线跟踪标记高精度拟合,能有效剔除边缘干扰,提高对地遥感观测图像的探测精度。 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法.算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵.通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测.该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性.实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献