摘要：针对目前的边缘插值算法不能有效改善插值图像的中低频纹理细节的问题,研究并提出了一种基于分数阶微分边缘检测的图像插值算法.依据分数阶微分理论,设计并实现了可以有效提取中低频纹理信息的算子掩模.按照检测到的边缘纹理信息,分别对沿边缘方向、垂直于边缘方向和平滑区域的待插值像素点进行线性插值、二次插值和双线性插值.采用了峰值信噪比(PSNR)和信息熵(IE)等图像质量评价标准做定量分析和实验验证.结果表明,该方法可以得到丰富的图像纹理信息,提高了峰值信噪比,其结果符合人们的视觉感受.

摘要：针对自适应空域隐写术设计的关键问题,该文结合Canny边缘检测和校验格编码(STC)提出一种不需要同步边信息的自适应空域隐写方法。首先,根据秘密消息长度、载体图像等因素确定Canny边缘检测算法中的参数取值,进而根据相应的参数取值使用Canny边缘检测算法来选择载体图像的边缘区域。然后,分别定义边缘区域像素和非边缘区域像素的嵌入失真;最后,在载体像素的多个最低有效位平面(LSB)使用STC嵌入秘密消息。实验结果表明:该隐写方法在4种嵌入率情况下抵抗常见通用隐写分析的性能优于3种已有的隐写方法,且在较小嵌入率情况下与空域通用小波相对失真方法(S-UNIWARD)相当。

摘要：边缘检测方法众多,并取得了很好的应用效果,但不同方法有其自身的不足和边缘检测能力的限制,特别是对噪声干扰、多边缘干涉及弱小目标边缘的检测效果不理想。为此,首先分析断层边缘和缝洞边缘的空间分布特征,根据断层边缘和缝洞边缘的地震响应特征,把低秩稀疏分析理论引入边缘检测,研究边缘信息、背景信息及噪声信息的低秩稀疏分解与重建;为了提高边缘检测能力和分辨率,在压缩感知稀疏表示基础上,对地震资料进行深度稀疏化表示,结合向量稀疏表示和矩阵稀疏表示,通过低秩稀疏分析理论,形成一种全新的边缘检测方法——低秩稀疏重建分析的边缘检测方法。具体步骤为:(1)地震资料平稳小波分解;(2)多尺度小波系数优化;(3)根据多尺度优化小波系数建立张量矩阵并进行建模;(4)张量矩阵奇异值分解;(5)矩阵奇异值低秩优化;(6)多尺度双稀疏和双优化结果融合与重建。模型分析和实际资料应用效果分析表明:所提方法的抗噪性、适用性较强,对于断层和缝洞边缘具有较好的刻画能力。

摘要：该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值.检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。

摘要：针对噪声图像的边缘检测问题,提出了一种基于圆邻域和环算子的边缘检测方法.首先,在像素点的一个适当的圆邻域内取若干个同心圆环,将这些圆环上的灰度值按径向进行加权平均,得到该像素点周围一圈各等距点上的平均灰度值,这些灰度值可构成一个周期序列;然后根据Sobel和Prewitt等算子的设计思想,构造出一类高通的环算子,利用离散傅里叶变换计算周期序列与环算子的循环卷积,其最大值则作为像素点是否为边缘点的判据.实验结果表明该算法对于含有噪声的图像具有较强的鲁棒性.

摘要：针对现有边缘检测算法难以提取图像任意方向的边缘特征,提出基于全向小波的图像边缘检测算法.首先,定义了全向小波的概念、构造其模型并推导了全向小波的最大值与梯度模值相等的关系.理论分析表明本文算法始终沿小波变换值的最大值方向提取边缘.然后,选择二维高斯函数实例化模型,以8方向和3×3变换窗为例进行算法设计.标准图像对比试验表明本文算法能提取更多方向的边缘特征、边界清晰度也比SADD算法、Canny算子分别高出约2.17%、8.66%.

摘要：利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。

摘要：针对传统边缘检测方法受高斯噪声、椒盐噪声污染及边缘梯度变化幅度小等因素影响而出现的物体轮廓检测效果不理想、误检率、漏检率高等问题,提出Canny-Cauchy边缘检测算法。该算法是Canny算法的一种改进,首先对椒盐噪声图像进行自适应中值滤波预处理,在清除椒盐噪声的同时保护边缘不被模糊。在滤波器的设计上,该算法使用柯西分布函数的一阶导数作为边缘检测函数,通过对函数采样得到边缘检测滤波器。对所提边缘检测函数按照边缘检测算法的三条设计准则进行理论分析,并在BSDS500数据集上与其他边缘检测算法进行对比实验。实验结果表明:在降噪方面,该算法可以在20%密度的椒盐噪声下保证处理后图像的峰值信噪比大于30 dB,结构相似性大于0.9;在边缘检测方面,该算法比传统Canny算法对白噪声的抑制能力以及对真实边缘的响应能力更强,在BSDS500数据集上的F1分数提升了7.5%,平均准确率提升了10.2%。

摘要：本文提出了一种在不借助4f成像系统的情况下实现可切换边缘检测与聚焦成像的超表面。超表面由相变材料(Ge_(2)Sb_(2)Se_(4)Te_(1),GSST)方柱和硅(Si)基底组成的单元结构周期性排列而成。其不同功能的实现来源于GSST处于非晶态和晶态下所提供的不同传输相位与几何相位的优化组合。当GSST处于非晶态和晶态下,单元结构平均交叉偏振透射系数分别在0.77和0.42以上。为了验证设计的可行性,本文对所设计的可切换超表面在晶态和非晶态下分别进行了仿真与理论计算,表现出优异的成像与边缘检测效果。所提出的超表面及其工作原理在生物医学成像和缺陷检测等领域有潜在应用价值。

摘要：超大空域红外背景中通常存在强边缘,背景空间相关性差。针对此特点,提出了基于边缘检测的混合滤波背景抑制算法。设计了空心梯度计算窗口检测强边缘。该方法具有在强边缘区域梯度输出较高,而目标处梯度完全取决于背景的特点,从而可把强边缘和小目标区分开来。分析了梯度分割门限的确定方法,据此门限可划分出强边缘和缓变区域。在靠近边缘或边缘之上执行对边缘抑制效果较好的最大中值滤波,在缓变区域执行有利于保护目标能量的去局部均值滤波。该算法结合了线性和非线性滤波的优点,既能有效滤除强边缘,又能很好地保护目标能量。