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完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法

激光与红外 2017年第3期47卷 372-378页

作者：游江唐力伟邓士杰苏续军军械工程学院火炮工程系河北石家庄050003

为了快速准确地分割提取目标靶,实现实时处理要求,提出了完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法。首先采用基于邻域权值的非极大值抑制法细化Canny算子检测的边缘,并引入断点检测思想,通过构建追踪区域实现断点边缘追踪及连接,而后通过... 详细信息

为了快速准确地分割提取目标靶,实现实时处理要求,提出了完全基于边缘信息的目标靶快速分割算法。首先采用基于邻域权值的非极大值抑制法细化Canny算子检测的边缘,并引入断点检测思想,通过构建追踪区域实现断点边缘追踪及连接,而后通过设置四向扫描长度总阈值,对边缘像点实行四向同步扫描填充,最终实现目标区域的准确分割。实验结果表明:相比其他分割算法,本文算法在分割正确率上具有较大优势,且采用较强的并行运行策略,提高了运行效率,达到了目标靶分割提取的实时性要求。

关键词：分割提取邻域权值非极大值抑制断点检测边缘追踪四向扫描填充

基于邻域加权与RGB色彩分量的图像匹配算法

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红外技术 2016年第3期38卷 225-229页

作者：金广智石林锁刘均超司海峰牟伟杰第二炮兵工程大学五系陕西西安710025 中航工业西安航空动力控制科技有限公司陕西西安700077 西安思源学院陕西西安710038

为了提高彩色图像的立体匹配精度,结合格式塔心理学和像素的色彩信息,提出了一种基于RGB色彩空间的改进误差绝对值累积匹配算法(SAD)。首先,通过相似性和邻近性规则获取邻域窗内的像素权值,并同预先生成的线性查找表相结合来加快权值的... 详细信息

为了提高彩色图像的立体匹配精度,结合格式塔心理学和像素的色彩信息,提出了一种基于RGB色彩空间的改进误差绝对值累积匹配算法(SAD)。首先,通过相似性和邻近性规则获取邻域窗内的像素权值,并同预先生成的线性查找表相结合来加快权值的计算速度。然后,利用RGB色彩分量的像素分布特点,生成对应的分量权值,来进一步增强匹配代价函数的稳定性。经实验验证表明,改进后的匹配算法较灰度SAD及标准彩色SAD算法在精度上有明显的提高。

关键词：邻域权值色彩分量彩色立体匹配误差绝对值累积线性查找表

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结合边缘检测的非局部均值图像去噪研究

结合边缘检测的非局部均值图像去噪研究

作者：王思涛华中师范大学

学位级别：硕士

伴随科技地进步,图像已经成为我们日常生活中重要的信息载体。图像的广泛使用推动了图像处理的蓬勃发展,然而图像在实际应用中会因为恶劣天气或者电子器件等一系列原因而遭受到噪声地污染,使得图像质量因此而下降,严重情况下可能无法再... 详细信息

伴随科技地进步,图像已经成为我们日常生活中重要的信息载体。图像的广泛使用推动了图像处理的蓬勃发展,然而图像在实际应用中会因为恶劣天气或者电子器件等一系列原因而遭受到噪声地污染,使得图像质量因此而下降,严重情况下可能无法再继续使用。因而,随着图像处理的广泛应用,如何去除图像中的噪声也受到了越来越多研究者的重视。本文主要对非局部均值(Non-Local Means,NLM)除噪方法进行讨论与研究。NLM除噪方法有着突出的除噪能力、计算步骤简单、易于改进等优点,但是该算法仍然有许多缺点。通过分析经典的NLM去噪算法,可以发现NLM算法在处理图像边缘和细节信息时,由于边缘像素点与平坦像素点混合计算。会使得边缘像素点的灰度值趋于平缓,从而产生过平滑现象。因此难以保存图像中的细微的结构信息。针对这个缺点,本文在经典NLM算法的基础上,将边缘检测与NLM结合起来去除图像中的噪声。该算法的创新点在于:在给像素点加权的时候不仅仅只考虑其空间上的距离,还参考了图像的边缘信息。在对图像进行非局部均值计算前,先通过边缘检测将图像中的边缘部分像素点与平坦像素点检测出来。在后续的权值分配与加权平均的计算中,将边缘像素点与平坦像素点分开来计算。这样不仅减少了不相似像素点的权值,还给具有相似灰度值与结构信息的像素点赋予了更大的权值。同时降低图像边缘信息的过平滑现象。

关键词：非局部均值图像去噪边缘检测邻域权值相似性度量结构相似性

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基于边缘提取的非局部均值图像去噪

电子测量技术 2018年第11期41卷 99-102页

作者：王思涛金聪华中师范大学计算机学院

图像去噪是图像处理和计算机视觉中的一个研究热点,其目的是从噪声图像中还原原始图像,且尽可能地保留更多的图像细节。非局部均值去噪算法（NLM）是近年来去噪效果比较出色的算法之一,但是传统的NLM算法在对边缘和纹理较丰富的图像进... 详细信息

图像去噪是图像处理和计算机视觉中的一个研究热点,其目的是从噪声图像中还原原始图像,且尽可能地保留更多的图像细节。非局部均值去噪算法（NLM）是近年来去噪效果比较出色的算法之一,但是传统的NLM算法在对边缘和纹理较丰富的图像进行去噪时,容易过平滑从而丢失很多细节信息。针对此问题,提出了一种基于边缘提取的NLM算法。该方法通过边缘提取,将图像边缘部分与平坦部分像素分开计算,减少不相似图像块之间的干扰,使得结构相似的邻域获得更大的权值,从而提高去噪效果的同时,保留更多的图像细节。实验结果表明：本文算法的去噪性能在主观评价和客观评价准则下都取得了较好的效果,去噪后的图像效果良好,且保留更多的细节。

关键词：非局部均值图像去噪边缘提取邻域权值

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基于最小二乘法的鱼眼镜头轮廓提取算法

国外电子测量技术 2015年第4期34卷 31-35页

作者：王波涛闫跃赵轩北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

鱼眼镜头图像的超大广角优点的代价是具有不可忽视的视觉畸变,而鱼眼镜头轮廓提取是畸变图像矫正的前提,结合最小二乘法对镜头轮廓进行圆形拟合,引入迭代修正方法利用计算得出圆心和半径数据对边缘点进行筛选,利用反馈环节进行圆心和半... 详细信息

鱼眼镜头图像的超大广角优点的代价是具有不可忽视的视觉畸变,而鱼眼镜头轮廓提取是畸变图像矫正的前提,结合最小二乘法对镜头轮廓进行圆形拟合,引入迭代修正方法利用计算得出圆心和半径数据对边缘点进行筛选,利用反馈环节进行圆心和半径的修正来保证数据的精确性。另外当镜头无效区域中出现大量反光区时,再引入一种邻域权值的图像二值化方法,该方法对镜头成像区外的反光区有很好的抑制作用。实验表明,该方法精度高,稳定性好,适应性强。

关键词：鱼眼镜头轮廓提取最小二乘法邻域权值