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针对涂胶区域分割不够准确影响检测精度的问题,提出一种新的边缘提取算法来获取涂胶区域.为避免出现传统Canny边缘检测方法存在的易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像进行滤波去噪,增加45°方向和135.方向图像梯度计算,利用改进的Canny算法获取边缘,针对获取的边缘点,使用区域生长方式将涂胶区域提取出来;对提取的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到的减影结果即为涂胶缺陷.仿真试验结果表明,该算法能很好地提取到胶水区域,并获取胶水缺陷. 相似文献
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船舶发动机盖外板与内板之间常涂覆一层防震密封胶,但具体涂胶形态难以观测,常用机器视觉手段获取产品涂胶图片。针对涂胶区域分割和检测精度低,效率慢的问题,提出一种新的边缘提取算法获取涂胶区域。为了避免传统Canny边缘检测方法易受噪声干扰的缺点,采用具有保边特性的加权最小二乘法滤波器对图像滤波去燥,增加45°和135°两个方向计算图像梯度,利用改进后的Canny算法获取边缘,对获取到的边缘点用区域生长方式将涂胶区域提取出来,最后将提取到的涂胶区域与标准涂胶区域进行配准和减影,得到减影结果即为涂胶缺陷。试验仿真表明:本算法能够很好的提取到胶水区域,并且获取胶水缺陷。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
舰船图像在拍摄过程中,由于各种因素的干扰,得到舰船图像不完整,难以描述舰船图像所要表达目标的信息,而当前舰船图像拼接算法存在拼接准确率低、拼接过程复杂等不足,为了获得理想的舰船图像拼接结果,提出基于改进SIFT算法的舰船图像拼接算法。首先提取待拼接舰船的图像,并对它们进行归一化、颜色增强、噪声滤波等操作,然后采用改进SIFT算法提取舰船图像拼接特征点,根据特征点进行两幅舰船图像的拼接操作,最后采用多种舰船图像进行了拼接测试实验,以验证改进SIFT算法的优越性。结果表明,改进SIFT算法避免了当前舰船图像拼接算法存在的局限性,不仅能够以高准确率实现舰船图像拼接,而且舰船图像拼接过程更加简单,加快了舰船图像拼接速度,取得了满意的舰船图像拼接结果。 相似文献
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针对车牌图像分割提取这一问题,在传统边缘检测算子基础上,根据模板排列规律,建立矩阵变换关系,提出一种改进算法。经实验证明,将改进算法应用在复杂环境所拍摄的车牌图像处理中,较好的平滑了噪声,边缘检测轮廓清晰,处理时间显著缩短。通过实例,给出了采用改进的算法对车牌图像进行边缘提取的效果。 相似文献
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自适应Canny边缘检测算法 总被引:16,自引:0,他引:16
对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价。针对Canny算法的缺陷,提出用自适应空间域平滑方式清除图像中的椒盐噪声;用图像灰度共生矩阵的喷性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。 相似文献
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《舰船科学技术》2016,(9)
受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter,NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构,NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,Terra SAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法,NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。 相似文献
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基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波 总被引:1,自引:1,他引:0
受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter, NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构, NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,TerraSAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法, NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。 相似文献
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针对传统Retinex算法在图像去雾处理中易造成光晕伪影、边缘模糊以及算法复杂度高等缺点,提出了一种图像去雾的小波域Retinex算法。该算法将Retinex算法拓展到小波域,利用雾天图像中雾霾与景物细节信息在小波域中能量的不同分布特点,采用Retinex算法抑制雾霾分量,用锐化处理增强景物细节信息分量,以降低雾霾对图像的影响,增强图像细节的清晰度;该算法用双边滤波替代传统Retinex算法中的高斯滤波,以克服高斯滤波对图像边缘的模糊效应和光晕伪影。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。 相似文献
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传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。 相似文献
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在对大视场天文定位系统多星同步检测中的星体目标和噪声特性进行分析的基础上,提出了采用图像平滑滤波、灰度拉伸及二值化、目标相关处理等较为实用的星体目标提取算法。实验结果表明,该图像处理算法效果良好。 相似文献
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为及时发现和跟踪小型渔船、救生艇等弱小目标,提高海上救援和应急响应的效率和准确性,研究基于视觉传达技术的船舶图像中弱小目标检测方法。通过中值滤波算法去除船舶图像中的噪声,改善船舶图像质量,将去噪后的船舶图像应用于基于门限直方图均衡的船舶图像增强方法中,在该方法处理下,增强船舶图像对比度;之后利用视觉传达技术,对船舶图像中的弱小目标亮度进行调整,并根据亮度调整结果分割目标边缘,从而实现弱小目标检测。经实验验证,该方法可在保证图像边缘清晰的情况下实现图像去噪与增强,提高了船舶图像质量,同时该方法具有较高的背景抑制因子与信杂比率增益,在检测过程中可有效分割弱小目标与背景,实现良好的弱小目标检测。 相似文献
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为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。 相似文献