改进的遗传算法在Canny算子阈值选取中的应用

Canny算子因其信噪比高、定位准确以及单边响应的优势,常常用于图像的边缘检测,而双阈值检测中阈值的选取会影响图像边缘提取的效果,为了获得边缘检测的最佳阈值,引入了一种改进的遗传算法.该方法从遗传算子和操作策略两个方面对基本遗传算法作出改进,重点设计了种群进化的适应度函数,使用该方法确定图像边缘连接的最佳阈值,以获得图像的边缘检测效果图.仿真结果表明:采用改进的遗传算法确定的阈值所得到的图像,边缘细节丰富,定位准确.     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对经典Canny算法应用中常出现的无法滤除椒盐噪声且滤波后图像细节信息易丢失、Sobel卷积核定位的边缘信息精度较差、双阈值选取存在偶然性等问题,对Canny算法进行改进。首先采用自适应中值-高斯滤波法代替传统的高斯滤波,并融合Laplace边缘增强法,滤除大量噪声的同时保留图像边缘细节信息;使用精度更高的Scharr算子代替Sobel算子计算图像梯度幅值和方向;然后通过最大类间方差法自适应计算图像的最优阈值;最后选用BSD500数据集进行实验,结果表明：文中算法相对于经典Canny算法,峰值信噪比平均提升14.5 dB,边缘检测评价指标C/A提高0.07～0.24,C/B提高0.06～0.14,算法性能指标提高24.8%。     

基于引导滤波和积分投影算法的轨道扣件定位

精确定位是实现轨道扣件缺陷计算机自动检测的基础,为此提出了一种改进引导滤波去噪和灰度积分投影结合模板匹配算法的轨道扣件定位方法.首先,通过具有良好边缘保持能力的改进引导滤波算法对轨道扣件图像进行去噪;其次,利用改进Canny算法在Opencv平台对扣件图像进行边缘检测,实现轨道扣件图像边缘检测的自适应性;再次,采用灰度积分投影算法结合先验知识粗定位扣件区域;最后,通过模板匹配算法精确定位轨道扣件.仿真实验表明:所采用的算法具有较好的定位能力,可以准确地定位轨道扣件区域,为进一步的扣件识别提供了可靠的基础.     

基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测

针对传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值需要人工设置的缺点,提出了一种基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测算法.首先利用复合形态学滤波代替高斯滤波,可得到更好的平滑效果,同时保留更多的边缘信息;然后利用Otsu阈值方法对阈值进行自适应设定,可以使检测边缘更加连续完整,并减少虚假边缘的存在;最后引入数学形态学算法实现对边缘细化处理.实验结果表明,将改进的Canny算子应用到遥感图像的处理中,具有良好的抗噪性能和检测精度.     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法. 结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解. 将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.      

基于图像处理的弓网燃弧检测方法

为提高弓网燃弧检测准确率,针对识别燃弧弧光困难的缺点,提出了一种结合改进Canny算法与求取目标重心法的弧光识别方法.首先,对燃弧可见光图像灰度化处理,利用图像二值化法区分弧光与背景;其次,采用改进的Canny算子检测弧光边缘,记录边缘内像素点总数及各像素点相对位置坐标;最后,计算燃弧重心横坐标,根据燃弧重心横坐标值是否位于接触线在相机中的成像范围内来识别燃弧.仿真结果表明,该方法能够准确识别燃弧,有效提高弓网燃弧检测准确率.     

基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别

为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法．该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分．首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度（表征方向性的强弱）,并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像．基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像（2048×2048像素）进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率（均值91．57％）和召回率（均值81．29％）,最终以84．26％的F1均值优于种子识别算法（F1均值69．19％）、Canny边缘检测（F1均值8．15％）和OTSU分割（F1均值5．11％）．     

基于CUDA快速体数据梯度计算的实时体绘制研究

在体绘制的光线投射算法中,需要传递函数确定体数据对光学属性的映射.体数据梯度是传递函数的常用参数.为了提高三维绘制精度,使用精确的三维Sobel算子进行体数据梯度幅值计算,但由于采用Sobel算子进行计算时计算量十分庞大,因此在计算统一设备构架(Compute Unified Device Architecture,CUDA)下对算法进行并行加速.在此基础上分析并研究了一种基于CUDA快速体数据梯度计算的体绘制算法,达到了梯度的实时计算.实验证明该算法能够在PC机上实现精确的序列图像实时体绘制.     

基于形态学滤波的图像伪边缘去除方法

针对传统边缘检测算子去除由噪声引起的伪边缘难的问题,提出了一种基于数学形态学滤波的图像伪边缘去除方法.该方法首先利用自适应中值滤波器对图像进行滤波,然后用Canny算子对图像进行边缘检测,对处理后的图像进行改进的τ-运算以去除伪边缘,从而得到较理想的图像边缘.仿真实验表明,该方法不仅有效地去除了由噪声引起的图像伪边缘,而且保留了完整的图像边缘,具有较小的均方根误差.     

高铁扣件的自适应视觉检测算法

为了实现高铁缺陷扣件的准确、快速和自动化检测，提出一种基于图像处理技术的高铁扣件自适应视觉检测算法. 针对高铁扣件图像的特性，使用改进的LBP (local binary pattern)算子提取扣件的显著特征；在扣件特征图的基础上，采用模板匹配算法得到扣件区域在原始图中的精确位置，进而得到扣件子图并用扣件的位置信息校验定位结果；以相邻两个扣件子图的差值作为判断依据，如果差值大于预设的阈值，相应的扣件则被判断为缺陷扣件. 将该检测算法应用于高铁工务部门提供的真实扣件图. 研究结果表明:本文提出的自适应扣件检测算法在雨天的表现最差，检出率为96%，误检率为0.50%；在晴天的表现最好，检出率为100%，误检率为0.22%；在不同天气、光照、环境下的综合检出率为99%，综合误检率为0.33%.      

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

一种复杂背景下图像匹配的快速算法

图像匹配的关键是时效性和准确性，同时也是判定算法优秀与否的垂要标准。传统的基于灰度值的点与点之间做相关运算的算法虽然直接，精确度也较高．但是由于其搜索过程要遍历整幅图片．特别当图片为数据巨大的航空图片时，其花费的时间是巨大的．这不符台时效性的要求。Hausdorff距离是测量两个点集之间匹配程度的一种度量，在计算时不需要建立两个点集中点与点之间的对应关系，只需求得两幅图中相接近点的个数。采用部分Hausdorff距离定义．对目标有噪声影响的’隋况有较好的处理效果。采用Canny算子对图片提取边缘，得到图像中目标的边缘信息。仅利用边缘信息分析计算，而避免采用整幅图片的数据．大大缩短了计算时间。通过对多幅光学图片进行检测，表明基于Hausdorff距离的综台匹配方法是有效的。     

模糊航空图像中的道路自动检测方法

为了在模糊航空图像中精确地检测道路,通过分析图像中道路特性,提出了一种道路自动检测方法。通过多尺度Retinex算法增强模糊图像,用改进的Canny边缘检测算法检测图像中的主要路段,使用交叉熵理论和贝叶斯决策理论自动获取梯度图像中的高低阈值,从而将灰度图像转化为二值图像,并将图像中所有线性目标进行骨架提取。根据线性目标的形状与尺寸参数进行噪声滤除,并根据端点的方向与端点间的距离进行道路间隙缝合,并结合边缘和原始图像信息调节和修正已检测出的道路。将道路自动检测方法与几种常用的图像分割算法进行比较,包括大津阈值分割算法,Canny边缘检测算法与图论最小割算法,并使用道路自动检测方法对模糊图像中的单条道路、交叉道路和多条道路进行检测。检测结果表明:对模糊或光照不均的航空道路图像,Retinex算法增强图像后可以清晰显示主干道路,而常规的图像分割算法无法将主干道提取出来,使用改进的Canny边缘检测算法并附以图像后处理功能较好地提取主干道路。使用道路自动检测方法能够清晰地检测模糊航空图像中单条道路、交叉道路和多条道路,与人工识别的效果接近。     

基于边缘检测及数学形态学的快速汽车车牌定位

车牌定位是汽车牌照识别系统的重要环节,定位的准确性直接影响车牌识别的准确率.文章研究了利用图像边缘及数学形态学的快速汽车车牌定位方法,首先将彩色图像灰度化,并利用Sobel算子进行图像边缘提取,然后运用数学形态学算法对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区域,最后利用连通区域的长宽比,面积比及车牌字符水平分布特征等来准确定位车牌.实验表明,这一方法能快速准确地实现车牌定位.     

一种简单的灰度图像边缘检测算法

提出了一种新的基于平行方向上像素点灰度值平均值求差的边缘检测算法.根据像素点及其八邻域的灰度值,在尽量保证图像信息完整的基础上,选择合适的阈值提取出尽可能合适数量的边缘点,并利用边缘的连续性原理对结果中的噪声点进行筛选,以达到边缘提取的目的,提高图像边缘检测效果.实验表明:此算法对灰度图像是一种简单、有效的边缘检测算法.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究

交通事故特征受地域分布影响显著，本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于 2019年无锡市交通事故数据，调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度，使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入，为解决这一局限，建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型，并与原始聚类模型进行对比.结果表明，优化算法在参数确定上更加智能，对簇的划分更加准确，对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分，证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性.     

基于多峰直方图的遥感图像阈值自动选取算法

基于多峰灰度直方图的阈值自动选取算法,首先使用平均滤波器平滑直方图,消除直方图中微小的波动,保留反映直方图总体趋势的大的波峰波谷;然后通过寻找直方图中局部最大值和最小值,以确定合理的阈值.该算法使用时仅需要用户指定直方图应保留的合理波峰数,在针对大尺寸遥感图象计算出的阈值要优于大津算法和双峰算法计算出的阈值,且算法计算复杂度较低,适用于快速阈值选取.通过对TM影像中水体自动提取实验研究,阈值自动选取算法可用于水体及其它地物目标遥感信息的批量自动提取处理,具有较好的提取效果.     

基于边缘角点的SIFT图像配准算法

SIFT由特征提取,特征描述符描述和特征匹配3部分构成,该算子特征提取数目庞大,建立特征描述符运算量高,导致算法效率低.提出了一种SEC (SIFT-Edge-Corner)算法,在图像尺度空间提取角点代替SIFT特征点,并根据角点是边缘曲率极值理论,预先采用Canny算子得到高斯边缘图像金字塔,再提取角点并进行尺度选择.实验结果表明:该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率.