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鉴于现有的形态学梯度边缘检测算子没有考虑梯度的矢量性,在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,并将平滑处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现.同时,在图像分割部分运用了多层次自适应的模糊阈值分割方法,利用自适应的方法对典型的模糊分割器的窗宽进行调整,并运用多层次的局部调整使图像分割后的物体边缘更加完整清晰. 相似文献
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针对传统边缘检测方法存在的通用性较差、精度不高等问题,提出一种利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法。该方法将极值梯度分解为正梯度和负梯度,并在八个方向上进行判断与求解,然后得到由局部灰度增加最大和减小最大的两类像点共同组成的初始边缘,最后根据初始边缘的特点,分别建立不同类型边缘的亚像素定位拟合模型。为验证该方法的性能,分别利用模拟影像和实际影像与传统方法进行对比试验。试验结果表明该方法对不同类型的边缘都能较好的检测,并且对包括角点在内的边缘有更高的定位精度。因此,该方法可有效应用于影像的边缘检测中。 相似文献
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针对图像自适应边缘检测的难点和传统多光谱遥感图像边缘检测方法的局限性,提出了一种结合四元数与直方图的自适应边缘检测方法。该方法在四元数空间,利用矢量旋转完成了多光谱图像的边缘检测,并通过直方图统计的方法获取自适应阈值,实现了边缘图像的检测。利用陆地多光谱遥感图像和水域多光谱遥感图像分别进行实验,验证了方法的有效性。 相似文献
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基于梯度幅度直方图和类内方差的边缘提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂背景中目标边缘提取的问题,提出一种基于梯度幅度直方图和类内方差进行边缘提取的新方法———CAGH(cluster algorithm based on gradient histogram)算法。该算法先分析经“非最大梯度抑制”后的梯度幅度直方图的特征,确定边缘集中区域,再通过类内方差确定梯度阈值,并利用该阈值确定边缘。在车牌识别中运用该方法提取复杂背景中的车牌边缘,并与Sobel、Canny等算法进行了比较。结果表明,CAGH算法适应性强、提取效率高,提取的是连通性、独立性好的单像素边缘,有利于后续的特征提取和模式识别。 相似文献
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本文面向建筑物变形监测,设计并开发了一整套可对远距离、室外成像的标志中心进行精确定位的新技术,其重点在于整像素边缘定位和数据质量控制。提出了最大梯度投影概念,以最大梯度投影替代传统梯度算子计算标志的整像素边缘,并在此基础上提出改进的边缘细化算法,同时引入曲率筛选方法,形成一整套整像素边缘定位新技术,规避室外成像环境的不确定干扰,以获取完整、准确的整像素细化边缘。在亚像素中心定位后,以统计理论为框架设计了一套数据质量控制机制,筛选并保留满足统计限值的定位结果参与最终的定位计算,有效控制了相机拍照时轻微晃动给中心定位引入的误差。在不同的自然环境、背景及摄程下进行实测,结果表明,该图像定位方法具有定位性能稳定、定位精度高、处理速度快、对成像设备要求低、对室外环境适应性强等优势。使用标配镜头的主流单反相机,200 m摄程内的标志中心定位精度在3.5 mm内,可应用于建筑物变形监测。 相似文献
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针对近景视频摄影测量中椭圆标志点的中心定位精度影响后续的目标跟踪和三维重建精度的问题,该文为了保证获取椭圆亚像素的中心定位精度,提出了一种基于椭圆标志点亚像素边缘检测的中心定位方法。该方法首先利用Canny算子提取椭圆的轮廓,然后利用阈值分割、形态学边缘轮廓提取方法等方法对边缘进行约束,再利用形态学细化算法和空间矩提取椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合法实现椭圆中心的亚像素定位。实验结果表明:在模拟实验和真实影像的实验下,该方法与现有其他方法相比较,不仅能获取和定位高精度的椭圆中心(模拟实验下,椭圆中心定位精度高达0.02像素),而且具有高稳健性;能够满足近景摄影测量的精度和稳定性的需求。 相似文献
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数字图像处理技术在钢坯在线检测系统中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了钢坯在线测宽测厚系统的基本原理和系统组成。同传统的接触式测量相比，本系统利用红外热成像，通过计算和寻找梯度最大值进行钢坯边缘检测，根据梯度对边缘进行亚像素细分，对钢坯宽度和左右厚度尺寸进行实时测量。提出了非接触式钢坯尺寸测量中一种新的边缘检测方法，并从理论和生产实践上证明了该方法的可行性和正确性。 相似文献
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针对SAR灰度影像信息不丰富,不利于解译识别的问题,提出了一种基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码算法。首先,计算SAR图像的梯度图像,并确定梯度阈值T;然后,比较像素梯度与阈值的大小,大于阈值的像素按照Roberts梯度方法编码,否则按照基于HIS色彩空间方法编码;最后,对两种编码结果进行合成,得到最终伪彩色SAR图像。利用TerraSAR-X影像数据进行了实验验证,结果表明:本文研究的方法均能达到很好的伪彩色编码效果。 相似文献
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一种改进的Canny算子边缘检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,提出一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。在计算梯度幅值的时候采用了邻域的梯度幅值计算方法,考虑了像素对角线方向的梯度计算,进一步抑制了噪声的影响。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。 相似文献
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提出了一种用于倒车辅助系统的基于改进Hough变换的车位线识别方法。算法首先采用局部像素分布特征以剔除非直线的干扰像素,然后使用像素直方图自适应地选择与车位线边缘直线相适宜的梯度方向区间,减少参与Hough变换的像素点数的同时减少背景干扰直线边缘的影响,最后通过判断相邻边缘间的像素灰度关系,进一步确认车位线边缘,从而识别出图像中的车位线。相比于传统hough变换和基于梯度方向区间的改进随机Hough变换（Grad-RHT）,本文算法在保持与Grad-RHT运行效率相当的情况下,在各种干扰背景下都取得了更好的车位线边缘直线检测正确率,表现出较好的识别鲁棒性。 相似文献
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基于误差补偿预测树的多光谱遥感图像无损压缩方法 总被引：6，自引：0，他引：6
预测树方法是一种有效的无损多光谱图像压缩技术,将自适应线性预测方法与传统预测树方法相结合,提出了一种多光谱遥感图像的误差补偿预测树压缩方法。该方法利用多光谱图像谱间的局部统计冗余和结构冗余建立自适应预测器,对传统预测树方法产生的误差进行补偿,从而进一步减少了多光谱图像的数据量;并且利用多光谱图像的局部平稳特性对算法进行了简化。实验结果表明,该方法得到的压缩比与原始预测树方法相比有明显提高,同时算法简化后可以使计算复杂度大幅度降低。 相似文献
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提出一种基于向量场模型的多光谱图像多尺度边缘检测算法,并在算法中引入两种梯度方向量化邻域模型。首先,对多光谱图像进行二进小波变换,得到每个波段图像在不同尺度上的细节系数,然后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向,选择适宜的邻域模型对梯度方向进行量化,最后沿量化后的方向获取由细到粗的多层次边缘信息。对QuickBird多光谱图像上农田、厂房等地物进行多尺度边缘提取,定性分析了图像分辨率大小与地物尺寸关系在不同尺度边缘信息的表征;利用F测度,定量评价了检测结果的边缘准确度。与传统算子检测结果对比表明,利用向量场模型综合了所有波段的边缘信息,减少了多波段图像边缘信息的不一致性,引入的量化邻域模型能够有效地获取完整的多尺度边缘点。 相似文献
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由于现有边缘检测方法多存在对图像噪声的敏感性以及检测边缘的有限方向性等问题,因此在斑点噪声的影响下难以有效检测SAR图像中具有任意方向性且强度相近的区域间边缘。本文提出了一种任意方向对称窗口的SAR图像边缘提取算法。首先,以任意像素在图像中的格点位置为对称中心构建任意方向上的对称窗口;定义各窗口内像素到中心像素距离的核函数;以像素核函数为权重分别计算两对称窗口内像素光谱测度的加权平均值,并定义两者之差的绝对值为该方向上该像素隶属边缘的强度;选取所有方向中最大边缘强度作为边缘像素的判别标准。为去除错误提取的边缘像素,设计基于滤波操作的后处理过程。对模拟图像提取结果的定性及定量分析表明提出算法可在一定程度上克服噪声影响,较为准确地提取任意方向的边缘。 相似文献
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SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。 相似文献
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有效地抑制或消除斑点噪声是SAR图像地学应用的前提，通过基于单视数SAR图像的Speckle统计特性和已发展的空间滤波算法分析。发展了一种改进的全方向动态窗口自适应SAR噪声滤波算法，该算法对处理的每一个像元可按图像边界细节划分为需要的全方向子窗口，利用相对标准差判断滤波窗口及子窗口内斑点噪声及边缘信息的存在情况，可实现滤波窗口大小动态调整和窗口内参加滤波像素的自适应选择，对ERS SAR SLC图像试验结果表明，该算法对单视数SAR图像具有较强的Speckle抑制能力。且可较好地保持图像的纹理边界细节信息，有一定的实用价值。 相似文献