基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法。利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护作用,采用双边滤波代替Canny边缘检测中的高斯滤波进行边缘图像提取。同时,将基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法应用到钢轨表面边界提取中。实验结果表明,改进LSD直线检测算法对钢轨表面边界直线提取效果较佳,相关评价指标得到较大提升,正常钢轨图像和锈迹钢轨图像的峰值信噪比分别提升6.49%和13.58%,为后续钢轨表面缺陷识别奠定了基础,具有一定的实用价值。     

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.     

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%。     

高分辨率遥感图像道路边缘自动检测与提取技术研究

基于对高分辨率遥感图像中道路特征的分析,对传统的道路边缘自动检测与提取技术进行了改进,提出了新的技术路线和框架,引入数学形态学重建和边缘追踪算法对高分辨率遥感图像进行道路边缘自动检测。定义了描述边缘形状特性的P因子、F因子和C因子,利用K均值聚类的方法实现了基于多重判别准则的道路边缘提取,从而在众多的边缘检测结果中,排除房屋等其它区域的干扰,准确的获得道路边缘。     

面向对象的高分辨率遥感影像道路提取算法

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于面向对象思想的自动道路提取方法.首先对遥感影像进行双边滤波,平滑细节信息并保留道路边缘信息;然后使用模糊C均值算法分割图像以得到独立的地物对象,并结合道路几何特征对各对象滤波得到候选道路段;使用区域增长算法形成道路网,最后使用形态学方法实现道路网的修整和细化.实验表明,该方法无需人工选取道路种子点,就可以在不同场景的遥感影像中有效地提取出道路目标.     

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.     

基于车窗区域定位的出租汽车驾驶员蓄须行为的自动检测技术研究

针对出租车驾驶员蓄须行为自动检测技术展开研究,提出了一套基于视频图像的、完整的自动检测方法。首先,根据复杂交通车流的特性,提出一种用车窗区域代替完整车辆的出租车检测方法,同时基于检测到的车窗区域实现对驾驶室的精准定位。其次,利用基于亮度通道的多尺度视网膜（Multi-scale Retinex, MSR） 增强的图像预处理算法实现对图像的光线平衡及细节恢复。最后,通过libfacedetection 算法的精准下巴区域提取、结合非肤色像素点提取以及灰度阈值法的正反验证来提升算法的鲁棒性。利用交通监控视频对整套方法进行测试,研究结果表明,该方法能够对出租车驾驶员蓄须行为进行识别,进而提高执法效能。     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

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.