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高斯拉普拉斯算子检测马铃薯斑点缺陷研究

农机化研究 2015年第7期37卷 70-73页

作者：郁志宏王福香内蒙古农业大学机电工程学院呼和浩特010018

提出一种用高斯拉普拉斯算子的方法对马铃薯斑点缺陷进行检测,也称为"Lo G斑点"检测,该算法结合B通道灰度化及迭代阈值分割法可以有效地识别马铃薯表皮的干腐、结痂缺陷。实验采集了2 5 8个马铃薯样本的516个正反面图像,正确识别率94%... 详细信息

提出一种用高斯拉普拉斯算子的方法对马铃薯斑点缺陷进行检测,也称为"Lo G斑点"检测,该算法结合B通道灰度化及迭代阈值分割法可以有效地识别马铃薯表皮的干腐、结痂缺陷。实验采集了2 5 8个马铃薯样本的516个正反面图像,正确识别率94%以上。结果表明:该方法对检测马铃薯的干腐及结痂缺陷有效。

关键词：高斯拉普拉斯算子马铃薯干腐结痂缺陷检测 B通道灰度化迭代阈值分割法

基于高斯拉普拉斯算子的加权引导图滤波立体匹配算法

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激光与光电子学进展 2019年第10期56卷 226-232页

作者：周博秦岭龚伟现代汽车零部件技术湖北省重点实验室(武汉理工大学) 湖北武汉430070 现代汽车零部件技术湖北省协同创新中心湖北武汉430070

提出了一种基于高斯拉普拉斯(LoG)算子的加权引导图滤波立体匹配算法。采用加权绝对差与梯度相融合的方式计算匹配代价。利用基于LoG算子的引导图滤波进行代价聚合,使惩戒参数能够随图像中的不同纹理区域进行自适应调整。使用赢者通吃(W... 详细信息

提出了一种基于高斯拉普拉斯(LoG)算子的加权引导图滤波立体匹配算法。采用加权绝对差与梯度相融合的方式计算匹配代价。利用基于LoG算子的引导图滤波进行代价聚合,使惩戒参数能够随图像中的不同纹理区域进行自适应调整。使用赢者通吃(WTA)策略计算视差,并采用二次插值法得到最终的视差图。对Middlebury平台中的图像进行测试,结果表明,所提算法的平均误匹配率为4.32%。该算法可以有效地兼顾图像的高纹理区域和低纹理区域,并降低了视差图的误匹配率。

关键词：机器视觉立体匹配加权绝对差高斯拉普拉斯算子引导图滤波

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基于高斯拉普拉斯算子的色域映射算法

包装工程 2014年第9期35卷 95-98,109页

作者：顾轶凡刘真朱明南京林业大学南京210037 上海理工大学上海200093 河南工程学院郑州450007

目的进一步提高色域映射质量,深入研究空间色域映射算法。方法利用高斯拉普拉斯算子对原图的边缘细节进行提取,叠加到映射后图像上再进行二次映射,得到的图像使用结构相关性和图像色差模型进行评价,将数据与最小色差法、CUSP和Bala等人... 详细信息

目的进一步提高色域映射质量,深入研究空间色域映射算法。方法利用高斯拉普拉斯算子对原图的边缘细节进行提取,叠加到映射后图像上再进行二次映射,得到的图像使用结构相关性和图像色差模型进行评价,将数据与最小色差法、CUSP和Bala等人提出的算法进行比较。结果基于高斯拉普拉斯算子的色域映射算法的结构相关性和图像色差都比Bala等人提出的算法要好。对于色彩艳丽、细节丰富的图像,空间色域映射算法结构相关性和图像色差反而不如普通算法。结论基于高斯拉普拉斯算子的色域映射算法能够提高图像的映射质量,但是空间色域映射算法映射质量并不一定优于非空间类色域映射算法。

关键词：空间色域映射算法高斯拉普拉斯算子细节保护

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改进ILoG算子的故障检测方法

振动．测试与诊断 2020年第4期40卷 695-701,822,823页

作者：邓飞跃杨绍普宋文涛韩飞郝如江石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室石家庄050043 石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050043

针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对... 详细信息

针对强背景噪声干扰下轮对轴承故障特征微弱、难以准确检测的问题,提出了一种自适应改进高斯拉普拉斯(improved Laplacian of Gaussian,简称ILoG)算子的微弱故障检测方法。ILoG算子滤波器具有优良的信号突变特征检测能力,将其用于轮对轴承故障信号的冲击特征检测,同时利用水循环算法(water cycle algorithm,简称WCA)的寻优特性,并行搜寻筛选最佳的ILoG算子影响参数,通过对参数优化后ILoG算子滤波后信号做进一步包络解调分析,提取出轮对轴承微弱的故障特征信息。对实际轮对轴承外圈和内圈故障信号分析的结果表明,该方法可以有效检测出轴承微弱故障特征频率,故障检测效果优于小波阈值和多尺度形态学差值滤波方法。

关键词：轮对轴承微弱故障特征提取高斯拉普拉斯算子水循环算法

基于Gauss-Laplace算子的灰度图像边缘检测

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计算机工程与应用 2003年第26期39卷 132-134页

作者：王卜堂杨善林合肥工业大学网络系统研究所合肥230009

在分析常用的图象边缘检测算子基础上,为更精确地检测具有灰度渐变和噪声较多的灰度图像,论文首先引入一种改进的灰度图像的边缘检测算子,接着实验验证该算子得到的图像比别的边缘检测算子处理效果更好,更清楚和更符合人或计算机识别要... 详细信息

在分析常用的图象边缘检测算子基础上,为更精确地检测具有灰度渐变和噪声较多的灰度图像,论文首先引入一种改进的灰度图像的边缘检测算子,接着实验验证该算子得到的图像比别的边缘检测算子处理效果更好,更清楚和更符合人或计算机识别要求。同时,给出了在VC++6.0编程环境下BMP位图处理的方法和介绍的边缘检测算子的实现方法。

关键词：边缘检测位图结构图像处理高斯拉普拉斯算子模板

结合LOG算子和大津法的遥感影像边缘检测方法

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测绘科学 2015年第1期40卷 107-109,97页

作者：刘剑飞左小清吴俐民黄亮昆明理工大学国土资源工程学院昆明650093 昆明市测绘管理中心昆明650500

针对遥感影像具有丰富的细节和混合噪声,采用传统高斯拉普拉斯(LOG)算子难以有效地提取遥感影像地物边缘信息,文章提出一种结合LOG算子和大津法(Otsu法)的遥感影像地物边缘信息提取算法。此算法采用中值滤波对原始影像进行消噪,利用Ots... 详细信息

针对遥感影像具有丰富的细节和混合噪声,采用传统高斯拉普拉斯(LOG)算子难以有效地提取遥感影像地物边缘信息,文章提出一种结合LOG算子和大津法(Otsu法)的遥感影像地物边缘信息提取算法。此算法采用中值滤波对原始影像进行消噪,利用Otsu算法对滤波后影像进行自适应阈值分割得到目标影像,采用LOG算子对目标影像进行边缘信息提取。以安宁某区域的遥感影像为例,实验结果表明,提出的算法与传统LOG算子相比,具有更高的提取精度,能有效地提取出遥感影像的真实边缘、减少伪边缘。

关键词：边缘检测高斯拉普拉斯算子大津法遥感影像

基于边缘辅助和多尺度Transformer的无参考屏幕内容图像质量评估

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电子学报 2024年第7期52卷 2242-2256页

作者：陈羽中陈友昆林闽沪牛玉贞福州大学计算机与大数据学院福建福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350108 大数据智能教育部工程研究中心福建福州350108

与从现实场景中拍摄的自然图像不同,屏幕内容图像是一种合成图像,通常由计算机生成的文本、图形和动画等各种多媒体形式组合而成.现有评估方法通常未能充分考虑图像边缘结构信息和全局上下文信息对屏幕内容图像质量感知的影响.为解决上... 详细信息

与从现实场景中拍摄的自然图像不同,屏幕内容图像是一种合成图像,通常由计算机生成的文本、图形和动画等各种多媒体形式组合而成.现有评估方法通常未能充分考虑图像边缘结构信息和全局上下文信息对屏幕内容图像质量感知的影响.为解决上述问题,本文提出一种基于边缘辅助和多尺度Transformer的无参考屏幕内容图像质量评估模型.首先,使用高斯拉普拉斯算子构造由失真屏幕内容图像高频信息组成的边缘结构图,然后通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对输入的失真屏幕内容图像和相应的边缘结构图进行多尺度的特征提取与融合,以图像的边缘结构信息为模型训练提供额外的信息增益.此外,本文进一步构建了基于Transformer的多尺度特征编码模块,从而在CNN获得的局部特征基础上更好地建模不同尺度图像和边缘特征的全局上下文信息.实验结果表明,本文提出的方法在指标上优于其他现有的无参考和全参考屏幕内容图像质量评估方法,能够取得更高的主客观视觉感知一致性.

关键词：无参考屏幕内容图像质量评估高斯拉普拉斯算子卷积神经网络 Transformer 多尺度特征

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共轭面状特征的快速提取与遥感影像精确配准

武汉大学学报（信息科学版） 2011年第6期36卷 678-682页

作者：辛亮张景雄武汉大学遥感信息工程学院武汉市珞喻路129号430079

使用数学形态学的"膨胀算子"对影像进行预处理,提出了一种改进的基于高斯拉普拉斯算子的面状特征提取和细化方法,并利用边界代数快速标注边界封闭的面状特征。在提取面状特征的基础上,利用奇异值分解算法,实现了基于面状质心的遥感影像... 详细信息

使用数学形态学的"膨胀算子"对影像进行预处理,提出了一种改进的基于高斯拉普拉斯算子的面状特征提取和细化方法,并利用边界代数快速标注边界封闭的面状特征。在提取面状特征的基础上,利用奇异值分解算法,实现了基于面状质心的遥感影像匹配,进而完成精确配准。实验结果表明,与传统方法相比,此方法在速度与准确度上具有明显优势。

关键词：面状特征高斯拉普拉斯算子边界代数奇异值分解影像配准

维普期刊数据库评论

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虹膜图像的质量评价研究

液晶与显示 2016年第12期31卷 1131-1136页

作者：史春蕾周凤文胡雨露孙海江长春师范大学物理学院吉林长春130032 长春理工大学教务处吉林长春130022 东北师范大学物理学院吉林长春130000 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像处理技术研究部吉林长春130033

对虹膜识别系统来说,所采集虹膜图像的质量好坏直接影响识别是否成功。本文针对散焦模糊和眼睑睫毛遮挡问题提出了一种新的虹膜图像质量评价方法:判断图像是否散焦模糊采用了LoG算子提取瞳孔两侧局部虹膜的高频能量,判断虹膜是否有眼睑... 详细信息

对虹膜识别系统来说,所采集虹膜图像的质量好坏直接影响识别是否成功。本文针对散焦模糊和眼睑睫毛遮挡问题提出了一种新的虹膜图像质量评价方法:判断图像是否散焦模糊采用了LoG算子提取瞳孔两侧局部虹膜的高频能量,判断虹膜是否有眼睑严重遮挡采用了计算瞳孔上方指定矩形区域的灰度均值,同时计算该区域的水平梯度来衡量虹膜受睫毛遮挡的程度。仿真实验表明,算法的平均处理速度0.020 9s/帧,满足实时虹膜识别系统的需求,是一种快速有效的虹膜图像质量评价算法。

关键词：虹膜图像质量评价高斯拉普拉斯算子眼睑睫毛遮挡