视频图像中目标轮廓的提取算法研究

本文研究了视频图像中目标边缘提取算法。首先在图像中确定出目标物体,并分析目标物体灰度与背景灰度的对比,对图像灰度的分布及对目标物体在图像的位置都要有充分了解,然后对灰度图像设定合适的阈值进行二值化图像的处理,使其满足图像测量的要求,再应用图像测量算法把目标物体的轮廓边缘提取出来,同时使用一些补偿算法,使图像的边缘更加平滑和清晰,使处理后的图像具有良好视觉的效果。实验表明,算法是有效的。     

改进的种子点生长模糊边缘检测算法

针对传统模糊边缘检测算法计算量大、效率低的弱点,利用图像边界点连续的特性,结合模糊边缘检测算法的思想,提出了一种基于模糊理论的改进种子点生长边缘检测算法。利用相应算法建立两张快速查找表,对图像中的像素点通过查表,选取种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,算法具有较高的效率和较强的抗噪能力。     

麦田多列目标图像检测算法

针对麦田图像中多列目标检测问题,提出基于水平线扫描的归类算法。对麦田彩色图像进行绿色强调,利用阈值分割方法提取苗列区域;对二值图像水平扫描,检测目标区域和目标点,根据目标点横坐标值的差值实现归类;利用过已知点的霍夫变换检测多列目标直线。对800幅麦田图像进行多列目标检测结果表明:762幅图像中的多目标列的中心线能够完全正确提取出来;处理640像素×480像素的彩色图像需要0.12 s。该算法在多列目标识别中是一种有效、快速的检测算法。     

Horn-Schunck光流算法在运动目标检测及跟踪中的运用研究

光流技术是提取图像序列全局的或特征点的运动信息并对运动信息加工处理以完成目标的跟踪和检测的方法。具体分析了Horn-Schunck光流算法（简称HS光流算法）,并将该算法应用到视频图像序列中。研究表明,利用HS光流法计算能近似得到图像中每个像素点的运动矢量,通过找到其中光流值不为零的像素点组成的最大连通区域,可以实现运动目标的检测和跟踪。     

基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法

针对边缘检测算子对噪声敏感且检测边界相对模糊的缺点,提出了基于动态二值化的数学形态学边缘检测算法.该算法首先利用动态二值化方法确定将灰度图像转化为二值图像的阈值,然后利用数学形态学的腐蚀和去空洞相结合的方法去除二值化图像的噪声,最后用细化方法检测单像素图像边缘.仿真结果表明,该算法能降低噪声及图像模糊对边缘检测的影响,实现边缘的准确定位,并保留足够的图像细节,具有更强的去除噪声能力,为显微生物单体图像处理提供了一种有效的边缘细化检测方法.     

立木枝杈点自动识别方法

立木整枝机器人在整枝作业过程中需要实时自动识别立木枝杈点并计算出其相对空间位置关系.该文给出了一种适用于立木整枝机器人的立木枝杈点识别新方法.该方法首先使用数学形态学方法对图像进行二值化处理,然后对二值图像进行骨架化处理,最后将骨架化后的图像与一个3×3的全1矩阵构成的模板进行卷积运算;卷积结果大于给定阈值3的像素点就是枝杈点位置.实验证明,该方法能够比较准确地检测到立木图像枝杈点并计算出枝杈点的位置.      

基于欧拉数的谷物颗粒图像目标计数方法

为了解决谷物选育品种过程中人工计数存在的操作费时、精度不高等问题，提出一种利用计算机处理谷物颗粒图像进行计数的方法。首先对所采集到的谷物颗粒图像进行二值化，将图像中背景和目标区域分开；然后对图像进行形态学运算、目标分割等预处理，最大程度减少图像中的谷物颗粒黏连现象；在最终的计数环节，为了提高计数速度，基于经过预处理后的谷物颗粒图像没有孔洞这一重要特征，利用图像欧拉数算法代替传统的连通域标记算法实现计数工作。结果表明，利用图像欧拉数算法的计数结果与利用传统连通域标记算法的计数结果完全一致，但在计数速度方面，利用图像欧拉数算法进行计数明显优于传统的连通域标记算法。     

多重分形理论在原木图像处理中的应用

用计算机断层扫描技术对木材进行无损检测,采用多重分形频谱分析方法对原木CT图像进行边缘检测.首先计算图像各像素点的H(o)lder指数α(x,y),然后估计出其多重分形频谱f(α)的值,对图像的像素点进行分类；根据多重分形理论,找出图像的边缘点.结果表明:多重分形频谱分析方法对木材CT图像的边缘检测具有良好的效果,并具...     

1种农产品图像二维多级中值滤波改进算法

农产品图像在采集过程中由于拍摄系统电压不稳定、成像环境的复杂性等因素导致获取的图像中存在一些颗粒噪声点,这些噪声点存在极大模糊了图像中果实复杂的边缘信息。针对该类图像,在对二维多级中值滤波算法(two-dimensional multi-stage median filtering)原理深入分析的基础上,结合农产品图像的特点,提出了一种改进二维多级中值滤波算法(improved two-dimensional multi-stage median filtering)。该算法首先提出一种新型噪声自适应检测方法对图像中的噪声进行检测和标记;然后对检测出的噪声点分别采用8个多方向滤波模板进行处理;最后对8个模板的滤波结果在进行适当取舍的基础上分别进行基于像素点间几何距离的加权滤波,以获得清晰度较高的图像。理论分析和试验结果表明,改进的二维多级中值滤波算法对于农产品图像处理效果优于中值滤波算法、二维多级中值滤波算法、已有的改进二维多级中值滤波算法。     

半色调图像纹理特征提取方法

提出基于局部二值化模式和像素相关算子的半色调图像纹理特征提取方法，以实现误差分散类半色调图像的分类。该方法是将误差分散类图像先进行局部二值化模式变换，再以任一像素点为中心，取适当的距离提取八个方向的像素相关值作为图像的特征向量，最后将提取的特征通过BP神经网络进行分类。实验结果表明，提出的算法适用于二值图像的特征提取，能够降低局部二值模式的特征维数，提高时间效率和空间利用率；相对灰度共生矩阵算法提出的算法在计算复杂度、识别精度等性能方面都有所改善。     

木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究

虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提取到比较完整、准确、连续的木材表面缺陷边缘轮廓,提高了目标图像的可视性和精准性。     

基于区域亮度自适应校正算法的脐橙表面缺陷检测

【目的】针对类球型水果表面亮度分布不均现象,传统算法难以有效直接分割水果表面缺陷区域问题,提出一种基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法。【方法】选择区域经济价值较高的纽荷尔脐橙为研究对象,对其采集原始可见光RGB图像。试验中发现R-B融合分量图像灰度呈明显双峰分布,故根据直方图信息利用单阈值法（分割阈值T₁=60）去除图像背景,获得R-B目标图像;基于本文提出的一种区域亮度自适应校正算法对脐橙表面缺陷进行检测,首先设定目标图像邻域窗口大小为w×w（邻域窗口大小w=13）,通过对其窗口大小内较亮像素点的集合提取脐橙表面亮度信息,然后基于此表面亮度信息对去除背景的R-B目标图像进行均一化校正,经亮度校正后的图像发现其表面缺陷区域与正常组织区域灰度对比度大,宜采用单阈值法（分割阈值T=194）直接对亮度校正后的脐橙图像进行表面缺陷分割提取;最后对表面缺陷分割后的二值化图像进行面积滤波以去除杂散点及噪声。【结果】采用双峰法可在有效去除图像背景的同时完好保留目标脐橙表面信息;基于区域亮度自适应校正算法对溃疡病果、蓟马虫果、介壳虫果、虫伤果、黑星病果、风伤果、炭疽病果、裂伤果等8种常见脐橙表面缺陷果,共计356幅样本图像进行亮度校正,采用单阈值法对亮度校正后的图像进行表面缺陷分割,其分割率高,整体缺陷准确识别率达到了95.8%,平均处理每幅图像耗时0.29 s。与直方图均衡化算法、基于Retinex理论算法以及基于照度-反射理论算法得到的亮度校正图像相比,本文算法亮度校正效果最优且算法简单、缺陷识别率高、计算速度快,其运算速度分别减少了0.27、0.14和1.45 s,缺陷识别率提高了2.6%—8.2%。【结论】基于区域亮度自适应校正的脐橙表面缺陷检测算法有效解决了脐橙类水果表面亮度分布不均导致的表面缺陷难分割问题,为脐橙在线精确分级提供了技术支持,也为其他类球型水果表面缺陷快速检测提供了一种新方法。     

基于图像处理技术的果蝇求偶行为识别方法研究

利用计算机图像处理技术对果蝇求偶行为识别判断的方法对于生物遗传学实验具有重要作用。该文设计了动态背景恢复的像素替换单元对背景进行恢复算法;在用大津法确定果蝇位置基础上,通过梯度与灰度相结合的方法进行运动目标模糊边缘检测,提取果蝇的身体和翅膀;根据果蝇翅膀和身体的参数数据,判断果蝇的翅膀是否震动,从而识别果蝇的求偶行为;最后基于C#以及emgu开发应用程序予以系统实现。     

基于像素均值的图像边缘评价函数

本文提出1种新的基于像素均值的图像边缘评价函数。以边缘为基准,在边缘的两侧取一定范围内的像素均值的函数。实验把此函数和常用的图像降噪质量指标NMSE进行对照。实验表明两种图像评价函数的评定结果基本相同,这种基于像素均值的图像边缘评价函数是可行的。     

基于LBP纹理和改进Camshift算子的车辆检测与跟踪

提出了利用背景图像LBP（局部二值模式）纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法,克服了车辆检测中常用的帧差法、背景差分法对光照比较敏感的缺点.同时基于H,S,V分量及改进的LBP纹理的联合直方图与金字塔L-K光流法中心跟踪相结合的Camshift跟踪算法,有效地解决了背景目标颜色相近可能会导致跟踪的目标区域加入背景后变大、处理较大帧间位移的视频跟踪上搜索窗口的位置准确度较低的问题.实验证明,该方法具有良好的检测和追踪效果.     

基于模糊理论的树冠图像边缘检测算法研究

介绍了一种变量施药的靶标识别方法,采用T-S模糊模型,根据绿色植物和背景颜色的特征值(R、G、B)差异性,采用超绿指标[Excess green,ExG]来区别靶标与背景的隶属度,定义了噪声和边缘隶属度函数,根据模糊推理结果,对植物叶片图像去除噪声后再进行边缘检测,可有效检测图像边缘。降低算法的复杂度,提高了效率,在抗噪性能方面能有效地避免噪声的干扰、节约时间、运算速度快。     

基于一种改进的Hough变换的输电线提取与识别

运用西方叙述学中文类的观念，来分析道教东晋上清仙传的名称体例、语言笔法与意象结构上所表现的叙述内涵与特质，以凸显其作为宗教别传的文学意义与“修与报”的结构功能。首先，探讨其内传命名的区隔性与传信性，内传撰阅的封闭性与神圣性，以及所表现的形式体例特质。其次，分析其结合宗教体验与文学美感所形成的诗的、象征的、神话的宗教语言，以及叙述虚实笔法与情节发展的结构性关系，所具显的“既是宗教又是文学”的艺术美感。最后，解析文本中感官字词描述所呈现的丰富文学意象，以及修炼与仪式所蕴含的叙述结构，推定其应颇合乎“奇幻叙述体”的叙述审美特色。     

基于模糊数学的公路路面裂痕检测技术

根据公路路面实际裂痕灰度值比背景灰度值低,而路面非背景和非裂痕像素灰度值比背景灰度值高或低很多,设计了一种基于模糊数学的公路路面裂痕检测的新技术.首先使用改进的基于乘性模型的灰度校正算法对原始图像进行预处理,接着根据OTSU最大类间方差法计算得到原图像前景与背景的最佳阈值作为渡越点,构造一个新的模糊隶属度函数对预处理后的图像进行模糊处理,然后用Sobel算子对模糊后的图像边缘检测判断得到含有裂痕信息的区域,最后用图像分割算法区域分割出含有裂痕信息的图像子块.实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面基本能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕.     

基于CT图像板材节子边缘检测的研究

板材CT图像的边缘提取是实现板材三维重建的关键步骤。针对板材CT图像低对比度、低动态范围、板材缺陷边缘提取困难等问题,采用数学形态学方法对板材二值化处理后的图像进行边缘提取,并与传统的Sobel、Prewitt、LoG和Canny算子对原始板材CT图像边缘提取效果进行对比。结果表明,这种方法能较好地检测出板材节子的边缘信息,提取的边缘清晰完整,准确性较高,能为后续的板材CT图像三维重构奠定基础。