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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对传统串行处理算法无法满足实时处理视频播放的问题,提出利用图像拼接并行化处理的设计思路,利用霍夫圆变换与Canny、Soble算法结合进行边缘检测,以边缘图像中每个非零点在三维累加器中累计以确定处理图片的中心。同时利用双线性插值解决了图像高度压缩导致失真的问题。实验结果表明,并非处理进程数越多越好,实验得出32个进程数为最佳。  相似文献   

2.
《滁州学院学报》2021,(5):42-45
传统车道线检测算法通常直接在预处理后的图像上进行霍夫变换,检测效率较低。本文提出一种改进的算法,首先通过图像预处理去除干扰,然后提取道路图像轮廓,根据轮廓外包矩形的参数筛选符合车道线特征的轮廓线,最后利用改进概率霍夫变换和Kalman滤波算法实现车道线的检测与跟踪。该算法通过轮廓筛选和改进概率霍夫变换可以有效减少霍夫变换所需检测的线段数量,从而提高算法的运行效率。仿真实验表明,改进后的算法相对传统算法准确率提高了8.1%,检测速率提高了23.9%,可以在多种复杂场景下准确快速地检测并跟踪车道线。  相似文献   

3.
目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法:首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。  相似文献   

4.
基于显微图像的金标试纸条测试线线宽参数的测量方法具备操作方便、测量速度快、分辨率高等优点,然而图像采集系统采集到的金标试纸条的显微图像不可避免地会发生倾斜,这为后续的图像分割和参数测量带来了困难,因此需要对倾斜的金标试纸条显微图像进行校正。根据霍夫变换法和最小二乘法在直线检测中的优点和适用条件,拟采用一种结合霍夫变换法和最小二乘法的直线检测算法来求得金标试纸条图像的边缘线和边缘线的倾斜角度参数,并采用图像旋转变换算法实现对原图像的倾斜校正。实验表明,所采用的倾斜校正算法具备计算量小、占用内存小、校正精度高的优点,通过倾斜校正可以准确测量倾斜金标试纸图像的线宽参数。  相似文献   

5.
针对原木材积检测中存在的效率低下和人工成本高等问题,提出了基于计算机视觉技术的原木堆自动化检尺方案.方案首先采集原木堆两侧端面图像,进行包括灰度变换、二值化、孔洞填充以及边缘检测在内的一系列图像处理操作;然后对获得的处理结果,利用霍夫变换圆检测进行原木端面类圆形检测;最后,将检测得到原木两端检尺径数据排序整理,运用国家...  相似文献   

6.
在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。  相似文献   

7.
基于机器视觉的车道标志线检测研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
针对车辆辅助驾驶或自主驾驶中的车道保持问题, 研究了基于视觉的车道标志线实时检测方法. 介绍了系统组成、工作原理和车道模型, 并着重讨论了车道图像的检测算法. 其主要思想是在图像上选取几个合适的处理区域, 通过对每个处理区域进行适当的预处理、边缘检测和霍夫变换等过程来提取车道描述特征. 试验结果表明, 该方法具有实时性好、识别可靠性高等特点, 在一定程度上能为后续的辅助驾驶或自主驾驶提供决策依据.  相似文献   

8.
针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。  相似文献   

9.
隧道墙体表面存在裂纹、水泥颗粒、施工标准线等干扰,再加上光照的影响,给电缆检测带来很大困难。针对一般算法难以同时克服多种干扰的不足,从电缆边界特征出发,提出用多特征融合和改进霍夫变换相结合的算法确定电缆区域。首先运用背景减除或边缘检测确定感兴趣区域|然后融合图像的梯度、灰度和邻域特征得到边界集合图|最后用一种改进的霍夫变换从边界集合图中将边界提取出来。实验表明,该算法能够适应背景和目标的复杂变化,满足电缆实时检测要求。  相似文献   

10.
研究了彩色图像边缘检测问题。针对传统边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等情况,提出了基于数学形态学彩色图像边缘检测改进算法。该方法将利用数学形态四运算,即膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,并根据不同的结构元素的尺度大小和结构元类型,给出了一种改进的形态学抗噪型边缘检测算子,有效地检测出完整的图像边缘信息,并保持图像边缘的平滑性。实验结果证明了,与传统的边缘检测算法相比,本文提出的算法能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。  相似文献   

11.
提出了一种新的图像边缘检测算法,该算法融合了非下采样轮廓波变换与数学形态学方法来实现图像的边缘检测.首先,源图像被非下采样轮廓波变换分解成多尺度、多方向子带;然后,分别采用双阈值模极大值算法和数学形态学方法提取高频与低频子带的边缘信息;最后,综合高频、低频子带边缘信息,得到源图像全部的边缘信息,并进行细化,剔除孤立点,获得源图像的边缘.仿真实验结果表明:新算法能够有效抑制噪声,去除伪边缘,一定程度上克服了光照不均引起的不良影响;与传统经典算法LoG,Sobel和Canny及模极大值方法相比,该算法能保持足够的定位精度和边缘细节,且边缘轮廓的完整性、光滑度、清晰度等得到明显提升.  相似文献   

12.
针对传统光纤端面尺寸检测几何尺寸误差大、效率低的弊端,采用一种基于Halcon的光纤端面尺寸检测方法,利用数字图像处理算法,采用中值滤波的方法对图像进行预处理,消除图像噪声,并对图像进行二值化及形态学处理,选用Canny算子作为边缘检测算子确定像素级边缘,该方法边缘检测性能较好,且具有较强的抗噪声能力|再从选取的边缘中选出类圆度高的部分边缘进行共圆轮廓合并、拟合,通过拟合的椭圆和圆得到光纤半径、不圆度、同心度等几何参数。实验结果表明,纤芯和包层半径可以精确到万分之一,不圆度和同心度可以精确到小数点后8位,测量精度较高且不受操作水平影响。  相似文献   

13.
根据牛顿环受力变形导致干涉图像发生微小变化的特点,提出了一种基于图像处理的牛顿环应力测量方法。首先采用自行设计的可安装在读数显微镜上的CMOS图像采集装置代替人眼作为接收器采集牛顿环图像;然后利用直方图均衡化与高斯高通滤波算法对牛顿环图像进行增强处理,增加其对比度,通过SUSAN算子与霍夫变换有效地对牛顿环图像的边缘不连续圆进行补足处理,对处理的图像做垂直投影,实现在不断施加压力情况下牛顿环半径的测量;最后通过实验验证了应用牛顿环应力变形图像测玻璃体应力的可行性,应用图像处理测得透镜曲率半径的相对误差缩小到0.2%~6.5%范围内,测得应力的相对误差缩小到0.7%~9.9%范围内,应用图像处理测量玻璃体应力,误差减小且方便。  相似文献   

14.
基于并行粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
医学图像分割一直是医学影像分析领域的研究热点。由于粒子群优化(PSO)容易陷入局部极小,因此该算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,结合Otsu分割技术,提出了一种基于并行粒子群优化算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,将粒子群体分成若干个子群体,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验结果表明,提出的分割算法与传统粒子群算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性,其收敛速度明显优于基于单种群的粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割。  相似文献   

15.
介绍并比较了几种基于分形理论的边缘检测技术,包括基于分形编码的图像边缘检测、基于离散分数布朗随机模型的图像边缘检测、基于多重分形方法的图像边缘检测、利用人造目标和自然背景的不同分形特征提取目标边缘。具有不同分形特征的图像采用不同的的算法都可以取得较理想的效果,但实际上无论哪一种算法在解决一定问题的同时也存在不同类型的缺陷。因而,寻求更理想的分形方法应用在图像边缘检测中将仍然是图像处理与分析中研究的主要问题之一。  相似文献   

16.
王晓衬 《教育技术导刊》2014,13(10):132-134
肺实质提取是利用计算机辅助诊断系统研究肺部疾病的关键步骤。低剂量CT扫描在肺部疾病诊断研究中应用广泛,但传统的肺实质分割方法由于低剂量CT图像噪声影响难以获得精确的肺实质分割结果。基于小波变换提出一种针对低剂量CT图像的肺实质分割算法。该算法首先应用全局阈值去除体外干扰,利用小波变换良好的定位性能准确检测出图像边界;然后进行边界连接解决微弱边沿丢失问题;最后,根据肺部边缘闭合周长最长这一特征,从连接好的边缘中检测肺实质边缘,从而达到提取肺实质的目的。理论分析与计算机仿真实验结果表明,算法具有良好的抗噪能力,与传统肺实质提取方法Snake模型相比,其检测出的图像面积重合率平均提高约1%。  相似文献   

17.
传统Harris角点检测算法对噪声敏感,图像分辨率不同,角点容易产生漂移。,结合小波变换的多尺度特性,提出一种基于小波变换的角点检测算法.该算法在图像缩放、旋转或灰度变化时保持了Harris角点检测算法检测角点效果良好的优点.改进了其不具有尺度不变性的缺点,并具有较强的抗噪性与实时性,  相似文献   

18.
针对传统暗通道先验算法去雾后存在去雾不彻底、景物边缘出现光晕效应以及处理速度慢等问题,提出一种基于底帽变换与图像融合的图像去雾算法.首先对雾图进行降采样,加快算法处理速度;然后根据底帽变换可以取得较好轮廓图的特点,将最小通道图进行底帽变换并与其灰度反转图进行图像融合,从而优化暗通道图像边缘;将经过双边滤波和开、闭运算后...  相似文献   

19.
田苗苗 《邢台学院学报》2009,24(4):108-108,111
简要介绍小波包变换的基本原理,给出基于小波包变换的图像边缘检测方法.用MATLAB仿真实验结果表明该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确.  相似文献   

20.
形态学衍生于集合论,其核心思想是通过将不同大小、方向和结构的元素放入图像中,进行形态学变换运算来对图像进行边缘检测.为了解决噪声等一系列问题,研究者们将形态学中的各种算法组合起来,形成了诸如多结构元、多尺度法的形态学边缘检测算法,每种方法都提高了抗噪性和精确性.本文提出了多尺度米字型结构元改进形态学边缘检测算法,以不同尺度的米字型窗口结构元和改进形态学相结合来达到图像边缘检测的算法.米字型结构元保证各方向信息的基础上,当结构元扩大的过程中相较于传统方形结构元,有效地减少了运算量.与之前的形态学边缘提取算法相比,对于含噪声的图像的边缘提取效果和运算时间都有一定的提高.  相似文献   

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