检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

中国工程科学 2003年第4期5卷 61-64页

作者：张红岩张登攀焦作工学院机械系河南焦作454000

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点 ,分析了利用二维小波进行图像边缘检测... 详细信息

边沿作为图像视觉的最主要特征 ,成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力 ,而且可以结合多尺度信息进行检测 ,因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点 ,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理 ,并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果 ,编写了计算机应用程序。

关键词：图像处理图像边缘检测二维小波算法小波变换图像视觉计算机应用程序

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于FPGA的图像边缘检测算法设计

河南科技 2015年第8期 28-29页

作者：王静安康学院电子与信息工程系

通过研究Sobel原理和算法,在FPGA内部用流水线的方式来实现数据的具体提取、计算和存储,最终实现了对任意Bmp格式图像的边缘检测图像的计算和提取,并显示出来,证实Sobel算法有比较好的边缘检测效果,而且采用流水线的技术,可以有效提高... 详细信息

通过研究Sobel原理和算法,在FPGA内部用流水线的方式来实现数据的具体提取、计算和存储,最终实现了对任意Bmp格式图像的边缘检测图像的计算和提取,并显示出来,证实Sobel算法有比较好的边缘检测效果,而且采用流水线的技术,可以有效提高数据计算的效率,实现了一个时钟周期就输出一个像素图像的导数值。

关键词：图像边缘检测 Sobel算子

基于深度卷积网络的图像增强及边缘检测技术研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度卷积网络的图像增强及边缘检测技术研究

作者：袁振浙江大学

学位级别：硕士

据麦姆斯咨询报道,2018年计算机视觉的整体市场规模已经达到119.4亿美元,到2023年预计可以达到173.8亿美元,计算机视觉成为人工智能领域最具实用价值和应用前景的技术。在各种计算机视觉任务中,图像是开展研究的基础,图像质量的好坏决... 详细信息

据麦姆斯咨询报道,2018年计算机视觉的整体市场规模已经达到119.4亿美元,到2023年预计可以达到173.8亿美元,计算机视觉成为人工智能领域最具实用价值和应用前景的技术。在各种计算机视觉任务中,图像是开展研究的基础,图像质量的好坏决定了图像处理任务的完成效果。但是由于图像采集设备硬件条件的限制,以及采集环境和采集人员熟练程度的影响,图像质量往往达不到实际需求,尤其是图像分辨率的限制以及拍摄过程中产生的图像模糊等因素,会对后续的其他视觉任务造成严重的干扰,限制了计算机视觉实际应用的效果,成为制约深度学习技术进一步发展的瓶颈,图像增强技术成为人工智能领域的研究热点。现实场景中的成像过程会受到各种因素的干扰,从而影响到最终的图像质量,图像增强等计算机视觉技术对于现实中的图像采集问题具有至关重要的作用。比如在化学合成领域,扫描电镜是探究微纳晶体生长过程中形貌变化的常用工具,用于辅助晶体的合成与制备。然而扫描电镜的成像质量会受到光学系统和操作人员的影响,获取边缘清晰、细节丰富的高分辨率电镜图像是目前亟待解决的问题;此外,电镜图像中存在着很多和晶体结构无关的信息,比如基底背景和其他产物等,不利于晶体的直接观测。针对上述问题,本文基于残差网络和生成式对抗网络等深度卷积网络,对于图像超分辨以及图像去模糊等图像增强方法,以及图像边缘检测方法进行了研究,探究图像增强方法对于计算机视觉任务的改善效果。并且以扫描电镜的图像增强与边缘检测为例,探究本文所述方法在现实场景下的实用意义与价值,主要创新工作如下:1.提出了一种基于深度残差网络和密集连接的图像超分辨率重建方法。使用密集连接改进残差结构,增强网络的特征传播和复用;在训练时,采用Nadam优化器,改善网络的训练效果和收敛情况。在DVI2K数据集上取得了较好的验证结果,EDSR是当前超分辨效果最好的深度残差网络之一,本文方法在SSIM上比EDSR提高了 0.0156,具有更好的视觉效果;并且在电镜图片的超分辨重建上也具有更好的结果,与EDSR相比,PSNR与SSIM分别提高了 0.25dB和0.03。2.提出了一种基于去归一化GAN网络的图像去模糊方法。DeblurGAN是基于GAN的开创性去模糊方法,本文对其进行了优化:一方面,去掉了生成器中的所有归一化层,以消除归一化导致的对比度拉伸问题;另一方面,使用更多的残差模块增加生成网络深度,使用更大的感受野改进图像生成的效果。在GOPRO数据集上的验证证明,本文所述方法相对于DeblurGAN,PSNR和SSIM分别提高了 0.35dB和0.0023,处理单张图片的时间减少了 11.5%;在电镜图像的去模糊上,本文方法在Brenner和Tenengrad两个无参考指标下比DeblurGAN提高了 1.4%和1.6%,具有更丰富的细节和更高的清晰度。3.提出了一种基于残差网络和多尺度特征的边缘检测方法。引入残差网络,改善网络的收敛效果,提高训练的稳定性;使用亚像素卷积代替反卷积作为上采样方法,用于特征图的尺度变换。相对于Canny算子和目前效果较好的主流方法如HED、RCF等,本文所述方法具有更好的效果,在BSDS500数据集测试图片上的F-measure分别提高了 10.81%、5.34%和1.07%;并且在纳米晶体电镜图像的轮廓检测上具有更好的连续性和准确性,可以更好地消除背景噪声。本文对超分辨和去模糊重建后的电镜图像进行了边缘检测,在维持了原有边缘连续性与准确性的基础上,进一步消除了背景噪音,并检测到了更精细的边缘,证明了图像增强方法对于边缘检测的效果具有一定的改善作用。

关键词：深度卷积网络图像增强图像边缘检测微纳晶体电镜图像

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于DSP的图像边缘检测的研究

基于DSP的图像边缘检测的研究

作者：王勇大庆石油学院

学位级别：硕士

边缘检测是图像处理和计算机视觉的一个非常重要部分,在图像分析和识别中具有重要的意义。本文对边缘检测理论和算法作了深入研究,在具体分析小波变换的基础上,基于6000系列DPS的图像处理平台上实现了一种改进的图像边缘检测算法。本... 详细信息

边缘检测是图像处理和计算机视觉的一个非常重要部分,在图像分析和识别中具有重要的意义。本文对边缘检测理论和算法作了深入研究,在具体分析小波变换的基础上,基于6000系列DPS的图像处理平台上实现了一种改进的图像边缘检测算法。本文首先详细地介绍了近年来目前常用的经典缘检测的各种算法,并对其中的一些算法进行了程序实现,分析了各算法的基理、特性以及存在的不足。然后,介绍了常用小波及性质,小波变换克服了传统图像边缘检测存在的问题,很好地满足了实时性要求。针对小波变换的特性,尺度给定时,小波变换相当于对图像进行带通滤波,在一定程度上排除了噪音的影响,但同时也去掉了一些模糊边缘,这就要求寻找一种具有好的去噪特性的小波函数,本文运用了一种改进的小波算法,并在基于TMS32OC6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的仿真试验,解决了边缘检测系统的实时性问题。实验结果表明,本算法检测出的图像边缘,不仅有效抑制了图像中大部分噪声和微小的灰度变化,还保证了较高的边缘定位精度。由于该算法易于实现,可以较好的解决图像边缘检测问题,增强了小波变换实用性。

关键词： DSP 图像边缘检测小波变换

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小波变换的图像边缘检测方法研究

基于小波变换的图像边缘检测方法研究

作者：廖剑利湖南大学

学位级别：硕士

根据Marr计算机视觉理论,图像边缘检测在计算机视觉研究中占据着重要地位。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制,图像边缘检测这一经典问题的研究困难重重。小波变换分析是近十年来在工具和数学方法上的重大突破,其卓越的时频分析本... 详细信息

根据Marr计算机视觉理论,图像边缘检测在计算机视觉研究中占据着重要地位。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制,图像边缘检测这一经典问题的研究困难重重。小波变换分析是近十年来在工具和数学方法上的重大突破,其卓越的时频分析本领,为这一计算机视觉问题的研究带来了新的契机。但是,由于小波理论产生的时间不长,其理论还算不上很成熟,应用中缺少完全行之有效的应用方法与步骤,这使得小波变换的应用比Fourier变换的应用复杂困难得多。针对这种情况,本文尝试将小波变换分析应用于图像的边缘检测这一计算机视觉中的重要环节,结合问题的需求,研究小波变换的特性,选择恰当的小波基函数和小波变换形式,提出问题解决的新思路和新方法。本文主要工作如下: （1）深入研究小波变换理论和图像边缘检测理论方法。（2）根据边缘检测的评价准则,参照最佳边缘滤波器的设计要求,确定用于边缘检测的小波基函数的一般准则,同时得出了“最佳”边缘检测小波——二次B样条小波。本文提出了一种局部自适应阈值选取方法,进而提出一种改进的二次B样条小波图像边缘检测方法。（3）本文通过提升算法实现了不可分离小波变换,在此基础上提出了一种新的基于“五株形”栅格排列的提升不可分离小波图像边缘检测方法,并通过试验证明了新方法较传统的小波边缘检测方法更具优越性。（4）根据可操纵小波多分辨率分析的原理,设计实现了基于二维多方向微分的小波滤波器组,利用多方向微分特征,构造了图像边缘检测的新方法。通过仿真试验并将其与Canny算法和传统的B样条小波边缘检测算法进行比较,证明了该方法的有效性和优越性。本文使用MATLAB作为仿真实验平台对上述研究进行了验证和分析。

关键词：图像边缘检测小波多分辨率分析二次B样条小波局部自适应阈值选取 “最大-提升”小波可操纵小波

一种基于概率密度分布的图像边缘检测技术研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

应用科技 2013年第2期40卷 44-46页

作者：王占江辽宁葫芦岛92515部队

图像边缘检测是机器视觉和目标提取的重要步骤,直接决定目标检测的准确性,传统边缘检测方法大都只利用像素的梯度信息和局部邻域信息,使提取的图像目标边缘存在断点,文中引入像素的概率密度分布函数描述像素在整个图像空间的全局分布信... 详细信息

图像边缘检测是机器视觉和目标提取的重要步骤,直接决定目标检测的准确性,传统边缘检测方法大都只利用像素的梯度信息和局部邻域信息,使提取的图像目标边缘存在断点,文中引入像素的概率密度分布函数描述像素在整个图像空间的全局分布信息,提出一种新的图像边缘检测方法.仿真试验结果表明,与传统方法相比,新方法具有较好的图像边缘检测效果.

关键词：图像边缘检测机器视觉概率密度目标提取

维普期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于量子叠加原理的图像边缘检测算法

中国科技信息 2017年第24期 84-85页

作者：赵杰王宇刘学天津航天中为数据系统科技有限公司国家知识产权局专利局专利审查协作天津中心

图像边缘检测是图像处理的关键步骤,本文提出了一种基于量子叠加原理的图像边缘检测算法,首先简要介绍了量子叠加原理,而后寻找图像在水平、垂直和对角线方向的最大像素值已达到增强图像的目的。在此基础上根据量子叠加原理将图像像素... 详细信息

图像边缘检测是图像处理的关键步骤,本文提出了一种基于量子叠加原理的图像边缘检测算法,首先简要介绍了量子叠加原理,而后寻找图像在水平、垂直和对角线方向的最大像素值已达到增强图像的目的。在此基础上根据量子叠加原理将图像像素转化为像素量子位,对灰度图像进行边缘检测和边缘定位。实验结果表明,与传统的几种边缘检测算法进行对比,基于量子叠加原理的图像边缘检测算法效果令人满意。

关键词：图像边缘检测边缘检测算法数学形态学叠加原理

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像边缘检测的方法分析研究

中国新通信 2012年第21期14卷 93-95页

作者：靳亚龙杨小江成都理工大学信息科学与技术学院

边缘检测是目前图像分析领域中的基础技术,同时也是图像理解与分析的第一步,更是图像处理问题中经典的难题之一,其研究一直贯穿于图像处理的始终。它主要利用图像一阶导数的极值或者图像二阶导数的过零点信息来提取边缘,达到检测的效果... 详细信息

边缘检测是目前图像分析领域中的基础技术,同时也是图像理解与分析的第一步,更是图像处理问题中经典的难题之一,其研究一直贯穿于图像处理的始终。它主要利用图像一阶导数的极值或者图像二阶导数的过零点信息来提取边缘,达到检测的效果。根据边缘变化的剧烈程度的不同,对边缘处理的方法也就不同。

关键词：图像边缘检测图像处理图像分析图像理解二阶导数一阶导数边缘处理过零点

维普期刊数据库博看期刊

基于IBM大机上图像边缘检测中并行快速运算的开发与研究（含PC）

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于IBM大机上图像边缘检测中并行快速运算的开发与研究（含PC）

作者：郝晓青电子科技大学

学位级别：硕士

随着IBMZ900大型主机系统进入到我校,就想在大型机上进行该课题的研究分析,希望能在并行计算处理上取得一定的成果,好在IBM大机上有提供的有相应运算模块（如MPI和支持相应的C语言）,利用大机多个LP高运算能力完成高分辨率位图的边缘计... 详细信息

随着IBMZ900大型主机系统进入到我校,就想在大型机上进行该课题的研究分析,希望能在并行计算处理上取得一定的成果,好在IBM大机上有提供的有相应运算模块（如MPI和支持相应的C语言）,利用大机多个LP高运算能力完成高分辨率位图的边缘计算,学习并了解更多有关大机的操作方法,并获得了成功。并行处理技术领域非常广泛,包括硬件技术、并行体系结构、并行操作系统、并行语言、并行编译系统、并行软件和并行算法等。虽然使用范围很广,但目前国内外的并行算法应用研究明显地滞后于其体系结构的发展,许多方面尚处于探索阶段,技术上还不是很成熟,其中最主要的表现就是配套软件的欠缺,任务合理分配的问题和通信与同步的问题。由于图像处理过程中的数据量巨大,而且各种算法中大量卷积运算和矩阵乘法运算的存在,就为图像处理过程中的并行算法设计和实现提供了可能。并行算法的设计是为了提高图像处理的速度,在有限的空间和时间处理更多的图像数据。边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解。文中首先对基于灰度图像边缘检测中的主要方法进行了分析研究。介绍了经典的图像边缘检测方法,包括一阶微分边缘检测的Roberts边缘检测,Sobel边缘检测和Prewitt,Robinson,Kirsch边缘检测,以及二阶微分边缘检测的Laplacian边缘检测和LOG边缘检测,并通过实验的方式比较了这些图像边缘检测算子的实际效果。然后,讨论了如何降低模板算子的计算步骤,以Kirsch算子为例给出了减少模板算子的计算步骤的方法。改进后的算法较经典算法复杂度减少了一半,这说明算法的改进效果是明显的。在最后,进行了图像边缘检测并行算法的研究和设计。使用静态负载平衡、多进程归约两种策略,实现了图像边缘检测算子在图像处理中的并行算法,并在模拟集群环境下实验运行,获得了相对比较好的实验结果。通过实验数据和理论性能分析,给出了并行算法的可扩展性。与此同时,参照加速比和并行效率,讨论了算法设计方法的改进。

关键词： IBMZ900大型机并行算法并行体系结构 MPI 图像处理图像边缘检测