基于B样条小波的医学图像边缘提取

利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。     

Cannvy边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用,分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像。本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤,说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试,对该算法进行实验验证,利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,Canny算子检测出的边缘完整、连续且细锐。从实验结果中可以看出,这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用,对于利用计算机进行医学图像处理有着重要的现实意义。     

基于多层次模糊增强的自适应Canny边缘检测算法

边缘检测技术是图像预处理中最重要的技术之一.在对C anny的最佳边缘检测算子进行理论及实验研究的基础上,利用广义模糊集(GFS)理论,给出了基于多层次模糊增强图像区域对比度的广义模糊算子来取代传统的高斯算子,从而增强了图像的层次结构,并实现了图像边缘的自动提取.试验表明,改进算法具有较高的信噪比,能达到比较理想的边缘检测效果.     

SAR图像边缘检测方法综述

边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问题,讨论了现有的SAR图像边缘检测方法,总结了SAR图像边缘检测中存在的两个问题——边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。最后在总结现有研究成果的基础上展望了SAR图像边缘检测的发展方向。     

基于sobel算子的道路图像边缘检测算法

应用图像低级特征提取技术中的边缘检测技术能够确定和提取车道线边界信息，为后续完成道路识别、实现辅助驾驶系统等提供了重要依据和基础。传统sobel算子进行边缘检测虽然算法简单、速度快，能满足道路图像边缘检测实时性的要求，但由于只获取了水平和垂直两个方向的边缘梯度信息，且阈值选取全靠人为设置，因此边缘信息检测效果不理想。文中提出改进sobel算子的边缘检测算法，算法通过扩大构造5×5的梯度权值模板计算出图像边缘信息，应用K-means聚类算法获取的最佳自适应阈值完成图像分割，最后通过改进的边缘细化算法，保留了更完整有效的边缘信息。通过实验表明，该算法能够较快、较好的提取道路图像边缘信息，而且具有一定的抗干扰能力。     

经典边缘提取方法在医学图像中的应用

结合实际图像,对经典的边缘检测算法进行了比较分析,指出各种方法的优缺点。各种算法特点的明确,为提出新的边缘提取方法提供了思路,同时为我们的下一步工作做了铺垫。     

泰勒展开图像插值的一个改进算法

待插像素邻域内像素点处泰勒展开式的算术平均会模糊插值图像边缘.文章提出一个改进算法，采用展开式与其灰度值之差绝对值最小的泰勒展开式近似待插像素的灰度值.这种方法充分考虑待插像素与其邻域的图像信息，获得清晰的插值图像边缘.数值实验证明：这种算法简单有效且易于实现.     

基于特征的小波变换与高通滤波相结合的图像融合算法

提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法,综合考虑图像的边缘特征和小波变换后的系数相关性,对低频分量进行高通滤波,得到低频分量的细节分量并进行融合;在高频区域采用提取图像的边缘和区域能量相结合的方法进行融合.实验结果表明该算法具有很好的融合效果.     

基于形态学的微目标的图像分割

提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘。仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来。     

一种基于分区均值的噪声图像优化检测算法

在对图像边缘检测算法原理分析的基础上,结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.验证表明,该算法对不同强度的高斯噪声图像具有很好的抑制作用,且对噪声图像检测效果优于经典图像边缘检测算法.     

机械零件图像表面瑕疵的检测算法

针对机械零件表面瑕疵检测问题,将机器视觉技术用于零件表面图像瑕疵的提取和分析,提出一种基于粒子群 优化算法加权模糊C均值聚类的零件缺陷图像智能分割算法,精确定位了机械零件表面的瑕疵区域。缺陷的形状特征 是判断其类型的重要依据,提取缺陷的形状特征,设计支持向量机分类器来检测划痕、裂纹、砂眼等表面瑕疵。研究结果 表明,该方法具有较强的实用性,在实验数据库上达到90%以上的正确识别率。     

应用改进Canny法检测工业零件含噪图像边缘

针对工业零件含噪图像边缘检测,根据Canny算法原理,提出了一些改进策略,形成了一种矩形透镜最大梯度模边缘检测算法。采用中值滤波完成图像平滑,有效抑制了图像噪声;采用5×5邻域一阶偏导有限差分计算图像的梯度幅值,提高了边缘定位的精度;采用最大类间方差法（OTSU）求解了最优区域分割阈值,实现了边缘的自动检测。以磁环和极片工业零件图像边缘检测为例进行了实验,结果表明,该算法具有较好的去噪和边缘检测效果。     

基于形态灰度边缘检测算法的一种改进

使用形态学的思想进行图像的边缘检测,提出了在一次形态处理中使用双结构元的一系列一般性形态边缘检测算子和抗噪型形态边缘检测算子的算法,并给出算子的性质。新算子在使用同一对结构元处理中既具有定位能力又具有细节保留功能,抗噪型算子能很好地检测出图像的单像素宽的边缘。     

人脸识别中多目标最优不相关图像鉴别分析研究

考虑图像投影鉴别分析问题,为提高特征抽取的速度和识别率,利用图像矩阵直接构造图像散布矩阵,在具有统计不相关的条件下将Foley-Sammon鉴别分析(FSLDA)转化为两目标约束优化问题,并给出了有效投影向量的概念;根据多目标优化的最优性条件可将求取有效投影向量的问题归结为求广义特征方程的最大特征值对应的特征向量,并据此进行特征抽取,进而提出了两目标最优图像投影鉴别分析方法。与其他鉴别投影分析方法相比,该方法具有以下特点:(1)可直接由图像矩阵构建散布矩阵;(2)有效投影向量具有统计不相关性;(3)训练样本的类内散布矩阵不必为可逆的,也不需要求某种形式矩阵的逆。在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明,上述图像投影鉴别分析方法在识别性能上较以往的方法有一定的提高,尤其是特征抽取的速度有明显的提高。     

医学图像的边缘克隆

医学图像边缘检测在医学图像处理中起着非常重要的作用,基于克隆技术提出一种医学图像边缘克隆算法,首先分析克隆技术并进行数学建模,在此基础上,分析医学图像边缘克隆原理,提出激活因子猜想,通过激活因子,构造出权重因子函数。然后,利用复制理论,得到克隆函数。结合人类视觉特性,给出边缘克隆的阀值选取方法。最后给出仿真结果,并与Canny算子检测的边缘进行比较,证明算法具有更好的边缘识别性能。     

基于非下采样Contourlet变换和分水岭算法的图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有非常重要的地位。提出基于非下采样Contourlet变换的图像分割方法,有效地将非下采样Contourlet变换与数学形态学中的分水岭算法结合起来,既减少了分水岭变换的过分割现象,又有效地保持了图像中的边缘信息。实验结果表明,此方法是可行的,并能得到良好的分割效果。     

基于磁光图像的飞机铆钉缺陷识别

针对飞机铆钉磁光图像的识别问题,提出了一种基于模糊支持向量机的裂纹有无和裂纹方向自动识别的新方法。该方法首先对铆钉磁光图像进行预处理得到铆钉二值化图像;然后采用阈值法求取铆钉中心;最后将由铆钉中心发出的星形射线矢量作为特征,采用模糊支持向量机方法对铆钉有无裂纹和裂纹方向进行分类。其中,支持向量机的核宽及惩罚常数采用网格法进行选取,并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分和拒分现象。实验结果表明,使用训练获得的支持向量机分类器识别裂纹缺陷取得了很好的效果,能够满足自动检测的高实时性要求。