边缘融合算法

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融合边缘信息的极值中值滤波算法

生成噪声标记图；然后根据噪声标记图只对噪声像素采用邻域内非噪声值的中值滤波。在不同类型和不同强度噪声图像上
进行了多种方法的对比实验与分析，结果表明：融合边缘信息的极值中值滤波算法在去除噪声的同时能更好地保护边缘细节信息，特别是噪声密度较大时（Ｄ＞０．５），性能明显好于极值中值滤波。关键词：噪声检测；图像边缘信息；极值中值滤波；信噪比
ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＨｅｎａｎ４５００１５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｌａＩｎｄｕｓｔｙｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，
２０１３年２月
机床与液压
ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩｏ１．４１Ｎｏ．３
第４１卷第３期
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３８８１．２０１３．０３．０１０
ＪＩＮＱｉｕｃｈｕｎ，ＴＯＮＧＸｉａｏｌｉ，ＢＯＳｈｕｋｕｉ
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＩｎｄｕｓｔｒｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，

融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法

融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法一、引言1. 简述海雾去除技术的重要性和应用领域2. 介绍Retinex海雾去除算法及其优缺点3. 阐释融合边缘信息的重要性和作用二、相关工作1. 综述海雾去除算法的发展历程和分类2. 简要介绍边缘检测和融合算法的原理和方法三、方法提出1. 描述融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法的具体过程2. 阐释如何融合边缘信息，提升算法的性能3. 详细阐明算法的优点与局限性四、实验设计1. 介绍实验数据集的来源和处理方法2. 定量和定性评估算法的效果3. 在比较实验中与其他算法进行对比五、结论和展望1. 总结融合边缘信息的Retinex海雾去除算法2. 指出算法的优点和进一步改进的方向3. 展望海雾去除技术的未来发展和应用前景。

一、引言随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为现代信息技术中的一个关键领域之一。

其中，海雾去除技术作为一种重要的图像处理技术，已经被广泛应用于各大领域中，如电影制作、环境监测、公路交通安全等。

目前，Retinex海雾去除算法已经成为了一种经典的海雾去除算法，并在社会中得到了广泛应用。

该算法可以通过分别对图像的亮度、色度和照明分量进行操作，得到逼真的图像，并能够有效地去除海雾的影响。

但是，由于这种算法的局限性，例如计算量大、迭代次数多、结果易受影响等，导致其性能有时无法达到期望的效果，难以满足海雾去除的实际需求。

因此，一些学者提出了一些新的算法来对Retinex海雾去除算法进行改进，如结合能量优化、多尺度、局部对比度等方法，以提高算法的效果和性能。

其中，融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法是一种相对较新的算法，通过充分利用图像边缘信息，将边缘信息融入算法中，优化Retinex海雾去除算法，有效降低算法的计算复杂度，提高算法的效率和性能。

本论文将深入研究融合边缘信息的单尺度Retinex海雾去除算法，并总结其优点与局限性，为今后的算法改进和实际应用提供有益的参考。

基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法研究

基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法研究随着科技的不断进步，传感器技术的发展已经普及至各个行业。

在医疗健康、智能交通、环境监测等领域，传感器的应用越来越广泛。

然而，同时也面临着多传感器数据处理的难题，这就需要借助于边缘计算来实现多传感器数据融合与处理。

本文将重点研究基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法，以提高数据处理的效率与准确性。

首先，边缘计算作为一种分布式计算模型，可将计算资源部署在距离数据源近的边缘设备上进行计算和处理。

相较于传统的云计算模型，边缘计算能够减少数据的传输延迟，提高数据处理的实时性。

因此，基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法更适合处理实时性要求较高的传感器数据。

在多传感器数据融合方面，我们可以采用分布式算法来实现。

传感器数据通常具有时空相关性，因此可以通过分割空间域和时间域来分别处理数据，并在边缘设备上进行分布式的数据处理。

例如，在环境监测领域，我们可以将一个区域分成多个子区域，将传感器数据进行分割处理，然后利用边缘设备上的算法将数据融合，得到整个区域的环境状况。

另外，为了进一步提高数据处理的准确性，我们可以引入机器学习和深度学习的方法。

通过对多传感器数据进行训练和学习，可以建立更准确的预测模型，提高传感器数据处理的效果。

例如，在智能交通领域，我们可以利用多传感器数据来预测交通拥堵状况，通过深度学习模型对传感器数据进行处理，从而更准确地判断交通拥堵的严重程度和位置，以便及时采取相应的措施。

此外，为了解决多传感器数据处理中的安全与隐私问题，我们还可以利用加密和隐私保护的技术。

通过在传输过程中加密传感器数据，保护数据的安全性；在数据处理过程中采用差分隐私模型，保护数据的隐私。

同时，我们还可以使用区块链技术来实现多传感器数据的共享和认证，确保数据的可信性和完整性。

基于边缘计算的多传感器数据融合与处理方法的研究不仅仅在理论层面有意义，更重要的是能够推动实际应用的发展。

例如，在智慧城市建设中，我们可以利用多传感器数据融合的方法来进行环境监测、交通管理和能源利用等方面的优化调控，实现城市资源的高效利用和可持续发展。

基于边缘检测的多聚焦彩色图像融合算法

Ｃａｎｎｙｍｅｈｏｔｄ，ｔｈｉｒｄｔｈｅｅｄｇｅｐｏｒｔｉｏｎｓｗａｓｕｓｅｄｈｅｔａｖｅｒａｇｅｍｅｈｏｔｄａｎｄｈｅｔｒｅｓｔｐｏｔｉｒｏｎｓｗｅｒｅｕｓｅｄｈｅｔ
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｉｃｎＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ，Ⅺ ’ ａｎＴｌＵｎｉｖｅｒｓｉｙ，Ｘｔｉ ’ ａｎ７１００３２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｌｅｆｔｆｏｃｕｓｉｍａｇｅａｎｄｒｉｇｈｔｆｏｃｕｓｉｍａｇｅ，ｈｅｔｃｏｌｏｒｍｕｌｉｔ－ｆｏｃｕｓｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｒｉｈｍｔｂａｓｅｄｏｎｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＦｉｒｓｔｈｅｔｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｗａｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｔｏＮＴＳＣｉｍａｇｅ，ｓｅｃｏｎｄｈｅｔｌｕｍｉｎａｎｃｅｉｎｆｏｒｍａｉｔｏｎｉｍａｇｅｗａｓｄｅｔｅｃｔｅｄｂｅｓｔｅｄｇｅｓｕｓｉｎｇｈｅｔ

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

（１．ＴｈｅＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；２．ＴｈｅＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＢｉｏ－ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｓｒｉｔｙｏｆＴｃｈｅｎｏｌｏｙ）ｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：
ｈｅＴｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎｇｒａｙ－ｓｃａｌｅｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓ，ｌａｒｇｅｉｎｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，
ＳＰ－ＴＳ２０１的图像制导系统中，实验表明，此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。
关键词：图像匹配；递推多模板快速算法；小波变换；实时性中圈分类号：ＴＮ９１１．７３文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ０５３０（２０１３）０２ — ０２６８ — ０６
吴强侯树艳李旭雯
（１．北京工业大学电子信息与控制工程学院；２．北京工业大学生命于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感，且计算量大，效率低，而基于特征的图像匹配算法结

动背景下帧差分法与边缘信息融合的目标检测算法

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｄｐｉｈｖｎｂｅｔｄｔｃｏｌｏｉｍｆｍｏｉｇｂｃｇｏｎ，ａｍｒｖｄｔｒｅｓｐｓａｈｏｔｇｔｅｍｏｉｇｏｊｃｅｅｔｎａｇｒｈｏｖｎａｋｒｕｄｎｉｐｏｅｈｅ— ｅｅｒｎｉｔｔｃ
Ｆｎｌ，ｉｈｌｇｃｌｓ—ｌｏｉｍｎｒｈｌｇｃｌａｏｉｍｒｓｄｔｔｃｔｅｍｏｉｂｅｔＥｐｒｎａｉｌｍｏｐｏｉｃｏｅａｒｈａｄｍｏｐｏｏｉｆｌｌｒｈａｅｅｅｒｔｈｖｎｏｊｃ．ｘｅｉｔａｙｏｇｔ —ｇｔｉｕｏｘａｇｓｍｅｌｒｓｌｅｎｔｔｔａｔｉｍｅｏｎａｃｒｔｌｔｃｍｏｉｇｏｊｃｓａｄｈｓｔｎｂｓｅｓｅｕｔｄｍｏｓａｔｈｓｔｄａｃｕａｙｅｒｔｖｎｂｅｔｎａｏｇｏｕｔｓ．ｓｒｅｈｈｃｅｘａ，ｓｒｒｎ
Ｋｅｒｓｉｒｖｄｔｒｅｓｐｓａｃｌｏｉｍ；ｂｅｔｅｅｔｎｔｅ－ａ－ｉｅｅｃ；ｄｅｄｔｔｎｙｗｏｄ：ｍｐｏｅｅ— ｅｒｈａｒｈｏｊｃｄｔｃｏ；ｈｅｆｍｅｄｆｒｎｅｅｇｅｃｉｈ・ｔｅｇｔｉｒ－ｒ－ｅｏ
ａｇｒｈｉｐｏｏｅ．ｈｒｐｓｄａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙａｃｌｒｔｔｎｖｃｏｓｓａｃｎｄｃｏｕａｉｎｌｌｏｉｍｓｒｐｓｄＴｅｐｏｏｅｌｏｉｔｈｃｎｅｃｉｌｃｅｅａｅｍｏｉ－ｅｔｒｅｒｈａｄｒｕｅｃｍｐｔｔａｖｏｅｏｃｍｐｅｉｉｅｋｅｉｇｕｉｈｓａｃｃｕａｙＦｒｔ，ｔｅｓｍｅｂｃｇｏｎｆｈｅｏｔｕｕｇｓａｅｆｅｏｌｘｔｗｈｌｅｐｎｐｈｇｅｒｈａｃｒｃ．ｉｌｙｓｙｈａａｋｒｕｄｏｒｅｃｎｉｏｓｉｔｎｍａｅｒｘｄｔｉｏｔｅｓｍｅｐｓｔｎｏｅｓｍｅｉｇｈｏｇｈｌｂｌｍｏｉｎｃｍｐｎａｉｎＳｃｎｌ，ｈｅｏｔｕｕｄｅｉｇｓｈａｏｉｏｆｈａｍａｅｔｒｕｈｔｅｇｏａｔｏｅｓｔ．ｅｏｄｙｔｒｅｃｎｉｏｓｅｇｍａｅｉｔｏｏｎｉｆｒｔｎａｅｏｔｉｅｙｅｇｘｒｃｉｇａｄｔｅｍｏｉｎｉｆｒｔｎｉｄｔｃｅｙｔｒｅｆａ — ｉｅｅｃｐｒｔｎｎｏｍａｉｒｂａｎｄｂｄｅｅｔａｔ，ｎｔｏｍａｉｓｅｅｔｄｂｅ — ｍｅｄｆｒｎｅｏｅａｉ．ｏｎｈｏｎｏｈｒｏ

边缘保护滤波的多焦点图像融合算法

Ｅ（／）＝ｐ（，，），ｌ
，）１）ｄ２，．
（１）
ｔ）一ｇ（ｒ）］
＜０时，＠（．，）：０。
（７）
其中，Ｖｆ（，）为图像梯度，为图像空间区域，Ｊｐ（，
其中，＠（１，）为阶跃函数，当．， ≥Ｏ时，０（Ｊ）＝１；当．，利用公式（７）建立的单幅图像变分估计公式，可以建立新的图像融合算法。
由于光学ＣＣＤ镜头的景深限制，导致难以获取
一
幅所有对象都聚焦清晰的图像。多焦点图像融合
技术（Ｍｕｌｔｉ —ｆｏｃｕｓＩｍａｇｅＦｕｓｉｏｎ，简称ＭＩＦ）通过对
多幅聚焦点不同的图像进行处理，得到处处聚焦细节清晰的融合图像 ¨ Ｊ，在军事目标探测与识别、医学、遥感、民用数码相机等领域得到了广泛的应用。已有的ＭＩＦ算法可以分为基于多尺度分解的融合算法和非多尺度分解的融合算法两大类ｌ２；由于
令ｇ（ｒ）为噪声观察图像，，（，）为待求真实图像，，＝（，Ｙ）为在图像空间ｃＲ的像素坐标。
．
厂（ｒ）的估计可以通过的最小化下面建立的能量函数
Ｅ（．得到：
一ａＤ（ｒ，））＋ｌｆＯ（Ｊ（ｒ，ｆ））［厂（，，

基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

Ｚｇｎ３０，ｈａｉｏｇ４００Ｃｉ）６ｎ
ＡｂｔａｔＴｅｐｒｏｍａｃｓｏｆｅｕｎｙａｄｏｉｎａｉｎｓｌｃｉｎａｅｓｅｕａｅｙＧａｏｌｒｉｅｅｔａａ￣ｒ．Ｔｘｕｅｅｅｓｒｃ：ｈｅｒｎｅｆｒｑｅｃｒｅｔｔｅｅｔｒｐｃｌｔｄｂｂｒｆｔｓｉｄｆｒｎｒｍｅｓｆｎｏｏｉｅｎｐｅｔｒｌ．ｍｅｔｇａｅｅｒｓｎｅｙｆｑｅｃａｕｓｘｃｅｏａｓｔｆｂｒｌｒｅｅａｒｅｔｔｎｄｃｎｒｌｒｑｅｃｅ．ｎｓｎａｉｉｎｍａｅＣｂｐｅｅｔｄｂｅｕｎｙｖｌｅａｔｄｆｍＧａｏｔｓｎｓｖｒｌｉｎａｉｓｎｒｒｅｒｅｏｉｆｅｉｏｏａｅｔｅｕｎｉｓｎａｆＢａｅｎｔｅｅｉｅｓｗｅｐｅｅｔｅｅｇｅｅｔｎｍｅｈｄｕｉｇＧａｏｌｒＥｇｓｆｉｅｅｔｎｎｓｒｅｅｔｄｂｓｎｂｒｓｄｏｓａ，ｈｄｒｓｎｎｗｄｅｔｃｉｔｏｓｂｒｔ．ｄｅｄｆｒｎｅｅｓｅｄｔｃｅｙｕｉｇＧａｏａｄｏｎｉｆｅｏｆｉｆａｉｅｇｅｇｐｒｔｒｉｒｎｉｔｔ，ａｄｉｆｔｒｎｄｅｏｅａｏｓｎｄｆｅｅｔｒｎａｉｎｎｇｄｅｅｘａｔｄｔｒｕｈａａｙｉｇａｄｆｓｇｔｅｌｉｉｏｅｏｍａｅｅｇｓｔｃｅｏｇｌｚｎｉｍ．Ｔｅｅｅｃｍｂｎｄｒａｅｒｈｎｎｕｎｈｈｎｔｙａｏｉｅｈｒｔｒｄｃｌｔｅｅｇｓｏｔｒｓｇｙｕｉｇｔｅａａｔｅｆｓｎｍｅｈｄｐｏｏｅ，ｔｅｆｚｉｅｓｏｇｄｅｄｔｃｉｎｉｏｐｏｕｅａｌｈｄｅｆｉｅｅｔａｉｎｎｉｎｍａｅｂｓｎｄｐｉｉｔｏｒｐｓｄｈｚｎｓｆｍａｅｅｇｅｅｔｈｖｕｏｕｉｏｓ

基于边缘的小波图像融合算法

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｎｅｇ — ａｅｍａｅｆｓｏｌｏｉｍｔｖｌｔｒｎｆｒｗａｒｐｓｄｔｅｐｎｉｌｆｃｏｓｇｈｇｄｅｂｓｄｉｇｕｉｎａｇｒｔｈｗｉｗａｅｅａｓｏｍｓｐｏｏｅ，ｈｒｃｐｅｏｈｏｉｉｈｈｔｉｎｒｕｎｙａｄｌｗｑｅｃｏｆｉｎｓｆｑｅｃｎｏｆｅｕｎｙｃｅｃｅｔｗｅｅｄｓｎｄｒｓｅｔｅｙｈｖｌｔｃｅｃｅｔｌｃｌｍｏｅｘｍｕｅｒｉｒｅｉｅｅｐｃｉｌ．Ｔｅｗａｅｅｏｆｉｎｏａｄｌｍａｉｍｇｖｉ
ｔｖ．ｉｅ
Ｋｅｒｓｉｇｒｃｓｉｇｉｇｓｎｗａｅｅａｓｏ；ｄｅｄｔｃｉｎｍｕｔｓａｅａａｙｉｙｗｏｄ：ｍａｅｐｏｅｓｎ；ｍａｅｆｉ；ｖｌｔｒｎｆｒｅｇｅｅｔ；ｌ —ｃｌｎｌｓｕｏｔｍｏｉｓ
到的融合图像具有良好的融合效果。
关键词：图像处理；图像融合；小波变换：边缘检测；多尺度分析中图分类号：Ｔ３１Ｐ９．４文献标识码：Ａ文章编号：１０ —３Ｘ２０）４０１—６００４６（０７０ —０８０
Ｅｄｅｂｓｄｉａｅｆｓｏｌｏｉｍｔｖｌｔｒｎｆｒｇ —ａｅｍｇｉｎａｇｒｔｕｈｗｉｗａｅｅａｓｏｍｈｔ
１引言

边缘匹配算法

边缘匹配算法摘要：1.边缘匹配算法的定义与重要性2.边缘匹配算法的基本原理3.边缘匹配算法的主要应用领域4.边缘匹配算法的发展趋势与前景正文：边缘匹配算法是一种在图像处理、计算机视觉以及图形学等领域具有重要应用价值的算法。

它能够帮助我们准确地检测和定位图像中的边缘，从而在图像识别、目标检测等任务中发挥关键作用。

一、边缘匹配算法的定义与重要性边缘匹配算法，顾名思义，主要是针对图像中的边缘进行处理和分析。

边缘是图像中物体与背景之间的交界处，也是图像中物体形状和结构的关键信息所在。

通过对边缘的准确匹配和识别，可以有效地提取图像中的目标物体，从而实现图像分析、识别以及应用的目的。

二、边缘匹配算法的基本原理边缘匹配算法的基本原理是利用图像中边缘的局部特征来识别和匹配边缘。

这些局部特征通常包括边缘的方向、长度、强度等属性。

常见的边缘匹配算法有：Sobel 算子、Prewitt 算子、Canny 算子等。

这些算子通过计算图像中像素点的梯度来检测边缘，并根据边缘的局部特征进行匹配。

三、边缘匹配算法的主要应用领域边缘匹配算法在许多领域都有广泛的应用，主要包括：1.图像识别：通过边缘匹配算法，可以提取图像中的目标物体，从而实现对图像内容的识别和分类。

2.目标检测：在计算机视觉任务中，边缘匹配算法可以帮助我们快速准确地检测出图像中的目标物体，为后续的目标跟踪、行为分析等任务提供基础。

3.场景理解：在三维视觉领域，边缘匹配算法可以帮助我们提取场景中的几何信息，从而实现对场景的理解和重建。

四、边缘匹配算法的发展趋势与前景随着人工智能、计算机视觉等技术的快速发展，边缘匹配算法也在不断改进和优化。

未来的发展趋势包括：1.算法性能的提升：通过引入深度学习等先进技术，提高边缘匹配算法的准确性和实时性。

2.算法的自动化：通过自动化方法，简化边缘匹配算法的参数设置和优化过程，降低算法的使用门槛。

3.多模态信息融合：结合其他图像特征信息，如纹理、颜色等，提高边缘匹配算法的鲁棒性和准确性。

基于BEMD与Canny算子融合的自适应边缘检测算法

函数（）１ＭＦ的组合。各ＩＭＦ需要满足下列两个条件：
１在整个信号长度上，个Ｉ）一ＭＦ的极值点和过零点数目必
须相等或至多只相差一个。２在任意时刻，）由极大值点定义的上包络线和由极小值点定义的下包络线的平均值为零，也就是说ＩＭＦ的上下包络线关于时间轴对称。１２二维经验模式分解．
《业控制计算机｝０１第２工２１年４卷第９期
基于ＢＭＤ与ＣｎｙＥｎ算子融合的自适应边缘检测算法
ＡｄｐｉｅＥｅＤｅｅｔｎＡｌｏｉｍＢｓｄｏａｔｄｇｔｃｉｇｒｈｖｏｔａｅｎＢＥＭＤａｄｎＣａｎｎｙＯｐｒｔｒｅａｏ
像细节层进行图像融合得到图像的边缘。实验结果证明该检测算法结合了两种算法的优点，到了图像边缘检测完整和定达
位准确的效果，一种有效的边缘检测改善算法。是关键词：ＥＤ，ａｎＢＭＣｎｙ算子，边缘检测，ＦＩＭ
ｔｏｎｈｌｙｒｏｔｅｍａｄａｉ；ｎｌ，ｌｒｎｔｅｍａｄｅａｉａｅｒａｔｔｄｇｅｉｏｎｔｅａｅｆｈｉｇｅｅｔｌｆａｌｆｔｉｇｈｉｇｅｓｉｙｉｅｔｌｙｓｆｅｒｈｅｅｌｄｅｅｃｉｎ．ｓｉｇｈｔｔｆｎｔｅｅｄｇｏｔｅｏｕｅｓｆｈｓｅｃｅｄｍａｅｌｔｉｇｅｄｅｔｌａｒｄａｉｙｅｓａｎｇｅｔｎｈｉａｌｔｉｇｔｅｍｇｅｅｄｇ．ｅｓＫｅｗｏｒ：ＭＤ，ｙｄｓＢＥＣａｎｙｏｐｅａｏ，ｄｇｄｅｅｃｉｎ，ＦｎｒｔｒｅｅｔｔＩｏＭ

基于小波包和边缘特征的遥感图像融合算法

ｃｒａｎｉｒｖｍｅｔｎｂｔｅｆｒｉｇｄｍｅｓｏａｄｔｉｉｆｒａｉｎａｄｍａｎａｎｎｐｃｒｌｉｏａｉｎｅｔｉｍｐｏｅｎｏｈｐｒｍｎｉｎｉｎｌｅａｌｎｏｉｏｍｔｎｉｔｉｉｇｓｅｔａｎｒｔ．ｏｆｍｏＫｅｒｓｙｗｏｄ：ｗａｅｅａｋｔｒｓｏ；ｅｇｅｔｒ；ｓｂｄｒｃｉｎｇａｉｎｐｒｔｒｍａｅｆｓｎｖｌｔｃｅａｆｒｐｔｎｍｄｅｆａｕｅｕ — ｉｔｒｄｅｔｅａｏ；ｉｇｕｉｅｏｏｏ
第３卷第１１０期
２１０１年１月Ｏ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
计算机应用
ＪｕｎｌｏｏｕｅｐｉａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｌｔｓｃｏ
Ｖｏ．Ｎｏ０１３ｌ．１
Ｏｃ．０ｌｔ２ｌ
文章编号：０１— ０１２１）０— ７２— ３１０９８（０１１２４０
ｆｓｎｒｓｈｅｅａａｚｄｆｍｂｔｓｂｅｔｅａｄｏｊｃｖｅｓｅｔｅ．Ｔｅｓｕａｏｓｌｈｗｔａｔｉｍｔｏａｕｉｕｓｒｎｙｅｏｏｕｊｃｖｎｂｅｔｅｐｒｃｉｓｈｉｌｔｎｒｕｔｓｏｔｈｅｄｈｓｏｅｗｌｒｈｉｉｐｖｍｉｅｓｈｓｈ
能力和光谱信息的保持方面都有一定程度的提高。关键词：小波包变换；边缘特征；子方向梯度算子；图像融合
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ９１７；Ｐ５Ｔ３１４；Ｎ１．３Ｔ７１文献标志码：Ａ

其于多尺度分析的红外图像边缘特征融合算法解读

其于多尺度分析的红外图像边缘特征融合算法其于多尺度分析的红外图像边缘特征融合算法类别：显示与光电&nbsp作者：北京装备指挥技术学院（101407）陈晓钟孙华燕来源：《电子技术应用》摘要：针对红外图像特点，采用基于正交小波变换的多尺度边缘检测方法，利用小波变换天生的多尺度特性，检测出不同尺度、不同精度下的边缘特征，融合形成图像边缘。

关键词：小波变换多尺度分析图像边缘特征融合红外图像弱目标检测是图像目标检测与识别的一个难点。

红外图像反映的是目标与背景的热辐射，与可见光的图像相比，红外图像中目标与背景的对比度低，边缘模糊，从而难以用常规的边缘提取方法提取目标有效的轮廓信息。

根据图像的多尺度小波分解理论[1][2]，图像特征被映射到各个独立的频率通道中，分解后的每个尺度下的子图像都提供了一定的边缘信息。

当小尺度，即分辨率较高时，图像的边缘细节信息较为丰富，边缘定位精度较高，但易受到噪声的干扰；大尺度即分辨率较低时，图像的边缘稳定，抗噪性好，但公平位精度差。

本文提出一种有效的方法，将各尺度下的边缘图像进行融合，发挥大小尺度的优势，得到精确的单像素宽的边缘。

1 离散信号的多尺度小波表示设{Vj}j∈Z是设定的多尺度分析，ψ(x)和φ(x)是相应的尺度函数和小波函数。

对于二维图像来讲，通过张量积可由一维正交小波构造二维正交小波基，从而得到离散图像的多尺度分解。

若分解N次，则分解公式为：其中，是各层次的垂直细节分量，是各层次的水平细节分量，是各层次的斜细节分量，是各层次的平滑分量（低频成分）。

由于非正交小波，不同尺度间的变换结果存在信息冗余，而且相邻尺度间的边缘位置偏移会超过一个像素，给相邻尺度间的边缘定位匹配带来麻烦。

因此选用具有紧支集的正交小波基Harr小波，它的边缘定位精度好且它的正交性保证了分解后各层分解图像之间不相关。

Harr小波为：其图形见图1。

Harr小波是正交的，即：2 多尺度边缘特片提取基于小波分解图像的带通特性，目标边缘存在于高频分量中。

改进的光学图像边缘检测融合算法

摘要：鉴于目前用于光学图像边缘检测的方法的局限性；针对光学图像的边缘检测特性，出了一种基于小波和Ｃｎｙ提ａｎ
理论相结合的融合算子；用相似度性质，合评估了融合算子与其他经典边缘检测算子相比的优越性；过实验仿真，明利综通表
各像素灰度空间导数，出微分锐化图像。板匹配给样法利用理想的微小边缘区域构成边缘样板，探测图
的图像，好的方法是利用不同纹理区域的平均灰较度级不同这一特性来进行边缘检测。基于神经网络
的边缘检测充分利用神经网络的复杂非线性映射能
取边缘，有一定的滤波作用。边缘聚焦主要是针对边
缘检测存在的噪声和定位之间的矛盾，低分辨率在下得到边缘，然后改变分辨率将这些边缘聚焦，而从
得到精确的边缘。对于对象和背景由不同纹理组成
等ｌ微分检测算子利用不同形式的微分算子计算＿＿剖。
文章编号：０２０４（０８０ — ０１０１０ —６０２０）９０４— ３
改进的光学图像边缘检测融合算法
同武勤孙希刚杨华金，，，
（．放军电子工程学院，徽１解安合肥
伟
１０９）００４
２０３，．解放军６５１队，京３０７２１４部北

基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿。．＿－．－＿＿＿．－．－－＿。＿＿。・＿。・－＿＿＿－＿－。＿＿＿＿。・。・－－・－－＿。＿＿＿＿＿＿＿＿＿。・・＿＿・－＿。＿。。。。。。。。。＿。 ‘ ‘ 。 ‘ ’ ’ ’ 。。。。。。。。。 ‘ 。 ‘ 。。 ’ ’ ’ 。。。。。。。。。
渐兴起。在多尺度分析工具中，小波具有良好的视频局域化特性及多尺度分析能力，人们根据多尺度分析构造多尺度边缘检测算子，通过多尺度边缘融合，实现ＳＡＲ图像边缘的检测。目前大部分
ＳＲ图像处理中都用小波进行边缘检测。Ａ小波由于其点奇异的局限性使得它在表示图像结构的直线、曲线奇异性时不是最优的。为此人们提出了更为先进的多尺度分析工具。Ｃｎｏｒｔ换（ｏｔｕｌｔＴａｓｒｍ，Ｃｏｔｕｌ变ｅＣｎｏｒｅｒｎｆｏＴ）Ｂ非下采样和Ｃｎｏｒｔ换（ｎｕｓｍｐｅｏｔｕｌｔｒｎｆｍ，ＮＳＴ）ｐ是其中的代表，其中ＮＳＴｏｔｕｌ变ｅＮｏＳｂａｌｄＣｎｏｒａｓｏｅＴｒＣ就Ｃ不但具有多尺度多方向的特性，相比Ｃ还具有平移不变性，并保留了图像的完整信息，我们可以使用它Ｔ

融合边缘检测的四帧差分运动目标检测

具有很好的实时性，但抗干扰性能差，对噪声
【关键词】四帧差分边缘检测阈值分割
２融合边缘检测的四帧差分运动目标检
测１引言
运动目标检测处于智能视频监控系统的最底层，其检测结果的好坏将直接影响后续的处理效果，故其技术发展和应用前景受到广泛
体）滚球半径的保护范围之内。对于安装在建成巨大损失。因此，必须各信号线路的端口处
设计应考虑信号的线路衰减。一般传输距离摄像机移到避雷带保护范围之内；采用独立支地、直流工作接地、安全保护接地宜共用一组小于３００ｍ，可采用同轴电缆传输视频信号，
干扰能力。２．２Ｃａｎｎｙ边缘检测算法边缘作为图像的最基本特征广泛存在于
目标物与背景之间、目标物与目标物之间，在
动物体的位置和形状等信息，这种方法对于动
态环境有很好的适应性，算法简单，易于实现，但不能提取出较完整的运动目标。
２．１预处理
较敏感且边缘的精度有待提高。基于最优化算法的Ｃａｎｎｙ边缘检测算子，是先采用高斯函数对图像进行平滑处理，再进行边缘检测，提取
的边缘线形连接较为完整，定位准确性较高，
效果较好。本文采用此方法对序列帧图像进行众所周知，灰度图像的处理效率高于彩色图像，因此首先对图像进行灰度化。另外，
统应是存储设备和监视设备组合而成，设计须

云边融合的概念

云边融合：让云计算与边缘计算实现完美结合云边融合是顺应云计算和边缘计算融合发展趋势的产物，它通过将云计算与边缘计算相结合，发挥两种技术的优势，完美解决了传统云计算和边缘计算所面临的瓶颈问题，为实现物联网、大数据、人工智能、智慧城市等领域的应用提供了更好的支撑和保障。

一、云边融合的基本概念云边融合是指将云计算和边缘计算相融合，利用云计算和边缘计算的优势实现更高效、更智能、更便捷的数据处理和应用服务。

在云边融合中，边缘计算作为云计算的扩展，扮演了连接、处理和应用的重要角色，而云计算则提供了存储、计算、安全等支撑服务，使得数据能够在边缘和云之间自由流通、实现智能化应用。

二、云边融合的优势1.降低延迟：在云边融合中，边缘节点的处理能力得到充分利用，可以将数据的预处理和分析逻辑下发至边缘，从而降低数据传输时延，提高数据交互效率，更好地支持实时数据应用场景。

2.节省带宽：通过边缘计算技术的支持，云边融合可以将数据分布式处理，避免了大量数据传输到云端进行处理的情况，从而减少了数据传输所需的带宽和网络资源，提高了网络的利用率。

3.提高数据安全性：在云边融合中，数据的存储和处理可以在边缘节点实现，可以避免数据传输过程中的信息泄露和攻击风险，保障了数据的安全性。

4.降低成本：云边融合技术可以让数据分散处理，避免了大规模数据在云端的中心化处理，减少了云计算的负担和能耗，有利于降低成本。

三、云边融合的应用云边融合技术广泛应用于人工智能、智慧城市、智能工厂等领域。

在人工智能领域，云边融合可以将数据分发到离线设备，使得人工智能应用能够在离线设备上运行，从而提高系统的反应速度和智能化水平。

在智慧城市领域，云边融合可以将数据分发到城市边缘节点，通过边缘智能算法实现城市管理和公共服务的智能化和自动化。

在智能工厂领域，云边融合可以控制和处理现场设备的大量数据，实现生产自动化和智能化。

四、结语云边融合是信息技术领域的重要发展方向，它将云计算和边缘计算相结合，发挥两种技术的优势，为实现各种智能应用提供了更好的支撑和保障。

切边增强实现方法

切边增强实现方法随着科技的不断发展，我们对图像处理和计算机视觉的需求也在逐渐增加。

其中，切边增强是一种常见的图像处理技术，可以改善图像的质量和观感。

本文将介绍切边增强的实现方法，以帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、切边增强的定义与作用切边增强是一种图像处理技术，其目的是通过改变图像的边缘特征，来增强图像的观感效果。

切边增强可以使图像的边缘更加清晰、锐利，使图像的细节更加突出，从而提升图像的质量和视觉效果。

切边增强在很多领域都有广泛的应用。

例如，在数字摄影领域，切边增强可以使拍摄的照片更加鲜明、生动，增强照片的艺术效果。

在医学影像处理领域，切边增强可以提高医学图像的清晰度，帮助医生更准确地诊断疾病。

此外，在计算机视觉领域，切边增强可以用于目标检测、图像分割等任务，提升算法的性能和稳定性。

二、基本原理与方法1. 边缘检测切边增强的第一步是进行边缘检测，以确定图像中的边缘位置。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

这些算法通过计算图像中像素点的梯度值，来检测出边缘的位置。

2. 边缘增强在确定了图像中的边缘位置后，接下来需要进行边缘增强。

常用的边缘增强算法有拉普拉斯算子、Sobel算子等。

这些算法通过对边缘像素点进行滤波或增强处理，来使边缘更加明显、锐利。

3. 边缘融合边缘融合是切边增强的最后一步，其目的是将增强后的边缘与原始图像进行融合，使图像整体效果更加自然、平滑。

常用的边缘融合算法有均值融合、梯度融合等。

这些算法通过对增强后的边缘和原始图像进行加权平均或梯度计算，来实现边缘的融合。

三、实现方法与技巧1. 图像预处理在进行切边增强之前，通常需要对图像进行预处理。

预处理包括图像的灰度化、噪声去除、图像平滑等步骤，以提高后续处理的效果和稳定性。

2. 参数调节切边增强算法中的参数调节对最终效果有着重要的影响。

不同的图像和应用场景可能需要不同的参数设置。

因此，在实际应用中，需要通过试验和调整参数，找到最佳的参数组合，以达到最好的切边增强效果。

blender融并边的意思

blender融并边的意思
在计算机图形学领域，融合边（Blender Edge）是指通过对两个或多个图像边缘进行合并，创建出一个更平滑、连贯的边缘效果。

融合边通常在图像处理中用于将不同图像或图层进行无缝融合，以实现更自然的过渡效果。

在Blender软件中，融合边是指在进行图像合成或图像编辑时使用的一种技术。

融合边的作用是消除不同图层之间的明显边缘，使它们能够更好地融合在一起。

这种技术通过模糊、混合、平滑等算法，将不同图层的边缘进行处理，使它们看起来更加自然、连贯。

融合边在图像合成、特效制作、视觉效果等领域都有广泛的应用。

例如，在电影制作中，当需要将实景拍摄与计算机生成的特效场景进行融合时，融合边技术可以帮助将两者之间的边缘进行无缝连接，使观众难以察觉到真实场景与特效场景之间的区别。

在Blender软件中，用户可以通过调整不同参数来控制融合边的效果。

例如，可以调整模糊程度、混合模式、透明度等参数，以实现不同的融合效果。

此外，Blender还提供了一些高级的融合边工具，如抠图工具、边缘检测工具等，可以帮助用户更精确地进行融合边操作。

融合边是一种在图像处理和计算机图形学中常用的技术，它能够帮助用户实现图像的无缝融合，使图像看起来更加自然、真实。

在
Blender软件中，用户可以通过调整参数和使用专业工具来实现不同的融合边效果。

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边缘融合算法March 12th, 2011No commentsmpds目前开始支持基于局域网的ip流桌面采集，即使不用采集卡，也能方便的采集外部电脑桌面信号，而且速度可以达到令人满意的实时相应。

欢迎做会议室工程的朋友联系。

Author: admin Categories: 大屏幕显示系统, 媒体播放Tags:November 15th, 2010No comments开始支持VR应用。

d3d samples:Unity3d截图：Author: admin Categories: Uncategorized Tags:July 7th, 2010No comments建了个qq群: 95175988(已满), 93414809主题是工程中的多通道投影拼接及VR，讨论MPDS融合软件使用，欢迎做投影工程的朋友加入。

Author: admin Categories: 大屏幕拼接, 立体动画Tags: 融合软件qq群June 18th, 2010No commentsMPDS Torsion trial version is ready for downloading.现在开放给有需要试用的客户下载，目前只面向公司客户（个人勿扰），请填写下面信息：======================================================== =======公司名称：公司网站：公司简介（涉及投影工程部分）：融合类型（桌面融合，视频融合，混合）：通道数目：联系方式：联系人：固定电话：手机：======================================================== =======发送到:或者直接和我联系，QQ: 20583574收到信息后，我会给您发送MPDS试用版.Author: admin Categories: Uncategorized Tags:May 16th, 2010No commentsMulti-Projector Display System(MPDS). 是一款用于投影拼接显示的软件平台。

MPDS系统分为Torsion显示系统和Server控制系统两部分。

server作为控制系统，用于调试，控制，它通过网络和Torsion显示系统通讯。

Torsio作为显示系统，负责各种信号的输入处理，画面切分，融合计算，显示输出。

MPDS系统特点：1. MPDS Server是基于异步的IOCP网络模型，可以轻松带动上万数量的Torsion客户端，这意味着几乎可以带动几乎无限的投影输出…2. MPDS Torsion显示系统架构建立在插件基础上，通过插件完成某个特定功能，比如各种信号输入处理，通过MPDS提供的SDK，可以很轻松的构造特殊的应用;3. MPDS Torsion显示系统目前实现了如下插件：∙图像浏览插件(Image slide show)，支持所有流行的图像文件，只要设置好图片目录，插件会自动播放图片；∙视频播放（Video Player), 支持所有流行视频格式播放，支持同时播放多个视频文件;∙相机插件(Camera)，支持各种USB摄像头（WebCamera），监控摄像头，支持多个摄像头同时输入;∙支持任何基于directshow的采集设备；∙远程桌面融合，实现基于VNC的远程桌面协议，可以把局域网内的各种电脑桌面融合显示支持Windows, Linux, Unix…∙VGA硬件采集卡，可以实现任意电脑的桌面融合；∙本地桌面融合，支持本地桌面的融合显示；∙支持director 程序，串口控制;∙多通道VR程序支持，在VR程序不需要修改情况下，做到自动支持融合功能，支持directx和opengl；∙more ….4. 支持开窗口操作和窗口管理，MPDS Torsion显示系统中，每个输入信号对应一个或更多的窗口，可以任意改变窗口位置，窗口大小，窗口之间的前后关系，窗口的透明度等等。

5. 调试过程是所见即所得(WYSWYG)，MPDS Server上的每个操作，都会在Torsion系统上即时显示出来；6. 强大的几何校正，任意可设的几何矫正精度，基于多Bezier曲面的拼接，支持任意形状的投影表面，如平面，弧面，球面，以及各种复杂形状的组合；7. 支持投影仪的任意摆放，降低施工难度和减少施工时间；8. 快速颜色融合较正，独创融合算法，融合效果好；9. 支持现场扣像，支持交互设计mask形状，即时预览效果;10. 支持3D立体播放，即立体多通道融合；11. more ….——————————————————————————————————————- features图例——————————————————————————————————————- 同一信号；多个窗口：同时播放多个视频：——————————————————————————————————————- 异性幕支持（中间区域为融合部分）：——————————————————————————————————————- 本地桌面、曲面几何矫正：——————————————————————————————————————- 本地桌面融合：融合前：融合后，运行wow——————————————————————————————————————- 远程桌面(VNC)融合：Author: admin Categories: Uncategorized, 几何校正, 大屏幕拼接, 大屏幕显示系统, 媒体播放, 融合机, 边缘融合Tags:November 1st, 2009No comments最近为上海某地产公司的演播厅做的拼接融合系统。

所用的金属软幕效果调试中：Author: admin Categories: Uncategorized Tags:October 23rd, 2009No comments发个图片吧,这是国外一家拍摄某品牌汽车广告的场面, 动用了120台Canon EOS 30D, 5台笔记本电脑 .软件系统用的是Breeze的remote系统，实际上，我也写了类似的，不过我的可以同时控制5000台以上的阵列，支持Eos 1D, 5D, 30D，40D，50D，400D, 450D….有感兴趣的，可以和我联系。

Author: admin Categories: Uncategorized Tags: Camera Control SoftwareOctober 17th, 2009No comments今年诺贝尔物理学奖授予中国香港科学家高琨(Charles K. Kao)和两名美国科学家博伊尔(Willard S. Boyle)和乔治-E-史密斯(George E. Smith)。

科学家Charles K. Kao 因为“在光学通信领域中光的传输的开创性成就” 而获奖，科学家因博伊尔和乔治-E-史密斯因“发明了成像半导体电路——电荷藕合器件图像传感器CCD” 获此殊荣。

CCD的全称是Charge Coupled Device缩写，1969年由贝尔实验室的Willard Boyle和George Smith 发明。

通俗来说，CCD是种感光元件，主要由电容构成，当光线照射到电容上时，光能会转化成电荷，通过内部的电路，转化成电压输出。

所以再加上个A/D转换，就很容易转化成数字信号输出。

今天CCD已经渗透到生活的各个角落，最为广泛的应该就是数码相机了。

说道相机CCD，对于图像有兴趣的人来说，有本书不能不提，high-dynamic-range-imaging-acquisition-display-and-image-based-Lighting. 这本书的pdf很容易在网上找到。

HDR技术在CCD方面，最让人感兴趣的，也许就是通过HDR反算CCD线形感光曲线了。

因为把CCD应用在光强测量上，CCD线性化是必要的前提之一。

具体实现其实也比较简单，核心也就是SVD了。

解决了线性CCD，还有要做的，也许就是camera calibration了。

这方面已经有很多研究成果，有不少matlab的工具包。

这几年图像处理、图像理解以及计算机视觉领域，有了很多非常有意思的成果，最让人有兴趣的，也许就是3D测量了，利用CCD和投影技术进行3D数据扫描，这方面已经有很惊人的效果，已经在一些电影中得到应用。

最近微软手势空间传感器，其实也是属于此类范畴，其实实现并不难。

等有时间，我会贴些这方面的图片。

Author: admin Categories: Uncategorized, 投影仪Tags:August 25th, 2009No comments边缘融合示意:利用2台或更多投影仪,每个投影仪投射画面的一部分,画面之间有一定的重复,通过几何校正, 可以做到整个画面无变形:融合前:融合后:打开边缘融合后, 每个投影仪对应的显示画面:Author: admin Categories: 几何校正, 边缘融合Tags:August 10th, 2009No comments边缘融合通常指的是基于image mosaic技术，融合带形成的位图，通常叫做融合图。

最早这个融合图是这个样子的(可以参看Raskar的论文）：上面是2张blend map的示意，这是一个1X2的拼接形成的。

map的生成主要是利用距离做加权平均的结果。

通过使用基于上面的两张blendmap做alpha blending，就可以融合两张相互重叠一部分的图像了。

注意到对角线上的马赫带，这在实际应用中会有让人不快的痕迹，所以有了下面的改进算法：改进的算法消除了对角线上的马赫带，主要的改进是不再使用基于点到边界距离的加权，而改用点到边界的乘机和的加权，从而达到了真正的平滑过渡，实际上就是一个iso surface的概念。

目前有些人的做法是手工调整生成blendmap，实际上这样做是不正确的，这就要求工人一定要把投影仪的位置摆的精确，这在有些情况下是很难做到的。