基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

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.     

自适应Volterra混合噪声图像滤波

采用更接近实际的随机值脉冲噪声对混合噪声图像中的脉冲噪声部分进行描述,基于自适应Volterra滤波方法,提出了一种能够有效去除图像混合噪声的LMSV滤波算法．在此基础上,针对LMS算法收敛速度慢,步长因子不易确定的特点,提出了一种改进的自适应Volterra图像滤波算法（NLMSV算法）．理论分析和计算机仿真实验表明,相比于传统的图像去噪方法,本文方法在去除图像混合噪声和保留图像边缘细节方面的性能要明显优于其他算法,并且图像受污染率越高,该方法表现出的性能越好．     

基于组合隶属度的快速模糊聚类算法

为了改善模糊C-均值聚类算法(FCM)对噪声图像的分割效果,Stelios等提出了鲁棒性的模糊局部C-均值聚类算法(FLICM),通过引入模糊因子,充分利用邻域像素的灰度信息和空间信息,提高了算法对噪声的鲁棒性,但因每次迭代必须计算邻域像素到聚类中心的距离,导致耗时高、效率低.针对该问题,提出了基于组合隶属度的快速模糊聚类算法,通过构造组合隶属度函数,对迭代中的隶属度矩阵直接进行滤波处理,避免了计算邻域信息耗时较高的缺点,组合隶属度函数不仅考虑了隶属度的局部信息,而且考虑了隶属度的空间信息,在确保算法对图像分割精度的前提下,降低了算法的时间复杂度.实验表明,基于组合隶属度的快速模糊聚类算法可在较短时间内完成高精度的图像分割.     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．     

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Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

基于小波变换的边缘提取及特性分析

提出一种小波变换进行图像边缘提取的算法，并论证了该算法在没有噪声的情况下对阶跃型边缘具有精确的定位能力，最后，给出了试验结果。     

分形维-最大熵阈值的弱边缘工业CT图像分割算法

含有弱边缘的工业CT图像在分割时易产生过分割现象,对此提出了一种分形维定位和最大熵阈值分割的图像分割算法.首先,采用中值滤波和高斯平滑对图像进行预处理;其次,对预处理后的图像进行分块,并求取每个分块的分形维;再次,根据背景和缺陷处分形维的差异对缺陷进行粗定位,并根据连通域分析精确定位缺陷区域;最后,利用最大熵阈值法对精确定位后的局部区域进行分割.仿真实验表明:所提算法具有良好的分割能力,可以准确地分割出含有弱边缘的缺陷目标,并有效排除轮廓背景对分割的干扰,避免了过分割.     

一种新的红外二值图像递归标记算法

提出了一种新的红外图像识别算法．该算法根据图像预处理分割后的二值图像，对目标图像进行递归标记，避免了基于点的连通体检测中“Ⅰ”像素点可能被重复扫描的现象，实现了只考虑提取目标特征，不用得到最终的标记图像本身的要求，更加有利于对目标的检测与跟踪．分析、实验结果表明算法对理想及带噪声的输入均有较好的识别率，能提高目标单帧检测概率．算法易于实现并行处理，提高了图像处理实时性，具有一定的工程实用性．     

基于邻域相关的自适应中值滤波算法

为改善图像效果,在对现有的椒盐噪声自适应中值滤波算法分析的基础上,提出了基于邻域相关的自适应中值偏移滤波算法。算法对自适应中值滤波算法的处理过程进行改进。当滤波窗口大于设定的最大值时,根据像素点邻域内的像素点灰度值分布在不同的区间,将像素点灰度值的复原分为偏大或偏小两种情况。受污染像素点的滤波输出值为偏移的中值,偏移的距离根据改进的自适应中值滤波算法运行时滤波窗口的大小来决定。从仿真结果可见:该算法滤波后的图像具有较高的峰值信噪比,对图像细节的保留能力和抑制椒盐噪声的能力都有一定的提高。     

Modified gray level difference-based thresholding segmentation and its application in X-Ray welding image

Thresholding is a popular image segmentation method that often requires as a preliminary and indispensable stage in the computer aided image process, particularly in the analysis of X-ray welding images. In this paper, a modified gray level difference-based transition region extraction and thresholding algorithm is presented for segmentation of the images that have been corrupted by intensity inhomogeneities or noise. Classical gray level difference algorithm is improved by selective output of the result of the maximum or the minimum of the gray level with the pixels in the surrounding, and multi-structuring of neighborhood window is used to represent the essence of transition region. The proposed algorithm could robustly measure the gray level changes, and accurately extract transition region of an image. Comparisons with other approaches demonstrate the superior performance of the proposed algorithm.     

基于MATLAB的真空开关电弧图像处理

为了滤除在应用CCD对真空开关电弧图像诊断时带来的各种噪声影响,增强真空开关电弧图像的特征细节,提出了运用MATLAB对真空开关电弧图像处理的方法.运用中值滤波方法对电弧图像中椒盐噪声干扰处理;然后运用坎尼算子对电弧图像边缘进行了检测;最后对电弧图图像灰度变换增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使真空开关电弧图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为其形态及内部等粒子体参数的诊断提供了有效的手段.     

Magnetic flux leakage signal inversion of corrosive flaws based on modified genetic local search algorithm

In this paper, a modified genetic local search algorithm (MGLSA) is proposed. The proposed algorithm is resulted from employing the simulated annealing technique to regulate the variance of the Gaussian mutation of the genetic local search algorithm (GLSA). Then, an MGLSA-based inverse algorithm is proposed for magnetic flux leakage (MFL) signal inversion of corrosive flaws, in which the MGLSA is used to solve the optimization problem in the MFL inverse problem. Experimental results demonstrate that the MGLSA-based inverse algorithm is more robust than GLSA-based inverse algorithm in the presence of noise in the measured MFL signals.     

噪声符合高斯分布的曲面图像分割

针对噪声符合高斯分布的曲面图像分割问题,提出了一种基于变分水平集方法的隐式曲面上噪声符合高斯分布的图像分割模型。为定义隐式曲面上图像区域划分的动态轮廓线,引入另一个动态水平集函数,其零水平集与隐式曲面的交线即为曲面上区域划分的轮廓线。该模型采用N个水平集函数划分2^N个区域的区域竞争策略。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型对曲面上噪声符合高斯分布的图像具有良好的分割效果,并且在图像分割的同时能够完全保持曲面固有的几何特征。     

三角网模型多目标加权最短路径的特征线提取

针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维模型在地物拐角棱线处结构粗糙、噪声较大、规则性缺失，难以快速准确提取出理想特征线的难题，提出一种基于多目标加权最短路径的特征线提取方法. 首先对模型进行预处理，使模型具有完整、连续的拓扑结构，并将模型以有向图结构进行组织；其次顾及距离、方向和三角网变化趋势计算权重，约束迪杰斯特拉算法获取最短路径得到特征线；最后，为了修复模型特征不明显的棱线区域，设计了一种棱线修复算法. 研究结果表明:与交互式方法对比，本文方法效率高，只需选取两个特征点指定目标，同时提取结果不依赖人工经验，客观性强；与基于边和面的自动提取方法相比，本文方法受噪声影响小，能在简单交互下提取到指定特征线.      

基于深度图像的机场道面裂缝自动检测算法

为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测, 设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法; 将采集到的深度图像划分成多个网格, 并对每个网格进行扩充, 获得了局部道面区域; 针对每个网格区域, 基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计; 在此基础上, 在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型, 生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型; 利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像, 采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素, 并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素, 去除错误的候选裂缝像素, 从而获得了最终的裂缝检测结果; 在机场道面深度图像数据集上进行了试验, 以人工标注结果作为真实值, 以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标, 将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明: 传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%, 提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势, 其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝, 实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。      

图像增强在机械工件表面处理中的应用

为了滤除噪声影响,增强工件表面图像的细节特征,提出了运用MATLAB对工件表面缺陷进行图像处理的方法.首先运用中值滤波方法对工件表面图像中高斯和椒盐噪声干扰处理,然后对工件表面图像灰度变换增强处理,最后对机械工件图像进行锐化增强处理.结果表明：通过MATLAB图像处理技术使工件表面图像在主观视觉和客观标准评价上均取得良好效果,为后续工件质量检测提供了基础.     

一种改进的LBP特征实现铁路扣件识别

为了提高铁路扣件基于视觉的自动化检测精度,提出了一种改进的LBP （local binary pattern）编码算法. 该方法为了避免基本LBP对噪声敏感问题,根据不同邻域的不同噪声强度,结合测量误差服从高斯分布的原则,计算邻域内像素均值和偏差;根据偏差大小,自动设置阈值,实现自适应噪声抑制. 为了避免基本LBP表达邻域差分关系不完整的缺陷,提出了利用邻域内随机采样的方式得到采样点对,通过比较随机点对的差分关系得到LBP编码. 对在晴天、阴天、雨天等不同天气条件下的铁路扣件图像上进行实验,并与原始以及其他改进LBP进行比较. 结果表明,本文的算法具有更高的检测准确率,晴天提高了3.32%,阴天提高了3.27%,雨天提高了4.10%,能够满足铁路扣件自动化检测的需要.      

高斯混合噪声下微弱线谱检测的EM-静态非线性系统方法

采用3一水平量化器随机共振对非高斯水下噪声中的线谱信号进行检测,为使该随机共振类型达到最优的检测效果,利用EM算法进行了高斯混合分布的参数估计.通过仿真和实测数据对参数估计方法进行了检验,实验中算法能够正确收敛,拟合性能较好,在此基础上可以得到量化器的最优阈值.随机共振系统处理前后的功率谱对比表明,3一水平量化器随机共振是检测高斯混合分布中微弱线谱的有效手段.