基于形状模板匹配的图像拼接算法

文章提出了一种基于形状模板匹配的图像自动拼接方法。提取图像的角点作为特征点,利用归一化梯度模板对其进行预匹配,然后利用形状模板在四个方向对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离进行统计,获取模板图像的结构特征向量以实现对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。

基于梯度天空背景的非均匀性校正和点目标探测

针对黑体两点校正方法不适用于校正梯度天空背景的问题,提出一种新的基于梯度天空背景的两点校正方法。首先,采用邻域像素替代法剔除位置固定不变的盲元;然后,利用红外焦平面探测器拍得的两幅不同俯仰角度的纯净天空图像作为两个温度点,进行两点校正获得增益系数和偏置系数;最后,通过修正这两个系数剔除少量随机噪点。实验结果验证了该方法的有效性。本文在校正基础上还提出了一种小窗口双边滤波和梯度模板联合检测算法,用于探测暗弱点目标。首先采用小窗口的双边滤波去除高斯噪点,然后与梯度模板做卷积,自适应阈值分割检测出暗弱点目标。实验结果表明,提出的模板算法对复杂背景的抑制作用较强,可有效提高目标的信噪比,而且算法复杂度不高,易于实时实现。

彩色边缘模板算子检测法

将灰度边缘的模板算子扩展到彩色图像的边缘检测，并在均匀彩色空间中检测彩色边缘．这种扩展的彩色边缘检测方法计算简单，能检测出更符合视觉特性的彩色边缘来．实验结果证明了这种方法是有效的．

基于局部最大梯度的无参考图像质量评价

图像质量评价在数字图像处理中应用广泛,无参考图像质量评价更是近些年来的研究热点。该文提出一种基于局部结构的无参考图像质量评价方法,该方法首先利用局部梯度选择强边缘区域,然后通过强边缘的信息来评价图像的质量。该方法的创新之处在于:基于局部最大梯度的像素点质量评价;利用强边缘点的局部质量来估计全局图像质量。该方法可以同时评价噪声图像和模糊图像,图像失真越严重,该方法的评价分数就越低。与图像质量评价数据库的主观评价结果比较表明,该文方法与主观评价结果相关性很强,能很好地反映图像质量的视觉感知效果。

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法。该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现。利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板。该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量。

十字模板的梯度快速运动估计算法

H.264标准中的运动估计部分占了50%以上的运算开销.在分析了图像运动矢量的中心偏置特性的基础上提出了基于十字模板的梯度快速搜索算法(CGS).该方法提取搜索中两个点蕴含的矢量梯度,配合十字模板,能够快速确定搜索方向和范围,逼近最优匹配点.运动搜索点数比六边形算法降低了36%以上,图像PSNR值比全搜索只下降了0.01dB.通过实验分析也证明了运动矢量中心偏置特性,该算法具有一定的应用价值.