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基于改进的k-means聚类算法水下图像边缘检测基于改进的k-means聚类算法水下图像边缘检测基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测-电气论文基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测赵凤娇，贺月姣（中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛266100）摘要：边缘检测被广泛用于图像分析与处理中，由于水的吸收和散射效应，传统的边缘检测算法对于水下图像得不到较好的效果。
在此应用一种新的方法来得到较准确的水下图像边缘，首先，将原始图像使用暗原色先验算法进行处理得到较清晰的水下图像；然后，使用梯度幅值边缘检测算法检测出初始边缘，在初始边缘上检测出端点，使用改进的K?means聚类算法对端点进行分类，从而确定背景和目标灰度值接近的区域作为窗口；最后，在窗口内使用梯度幅值检测边缘，通过多个窗口的并集得到最终边缘。
实验结果表明，边缘检测效果得到明显的改善。
关键词：边缘检测；暗原色先验；图像分析；K?means 中图分类号：TN911.73?34 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）20?0089?03 图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，被广泛用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别以及图像压缩等。
因此，边缘检测在图像处理与分析中成为一个研究热点，新的理论和方法不断地被提出。
目前经常使用的算法有Roberts，Sobel，Prewitt，LoG，Canny，Kirsch等，但这些经典的边缘检测方法不能很好地用于水下图像。
本文使用一种改进的边缘检测算法来得到较准确的水下图像边缘。
1 图像处理：暗原色先验由于水体对光的吸收效应和散射效应使得水下图像有严重的非均匀亮度和细节模糊、信噪比很低、对比度明显变差，因而水下图像极不理想。
本文使用暗原色先验方法得到相对清晰地原始图像。
1.1 水下光的物理特性根据McCartney model[1]，图像模型如下：I (x) = J (x)t(x) + A[1 - t(x)] （1）式中：I 为输入的场景图像；J 为场景辐射率；A 为大气光成分；t 为光线透射率。
lct跟踪算法 c语言版本LCT（Local Color Transfer）跟踪算法是一种用于图像处理的算法，用于实现图像的颜色转换。
本文将介绍LCT跟踪算法的C语言版本，并详细解释其原理和实现过程。
一、引言随着数字图像处理技术的发展，图像颜色转换成为了一项重要的任务。
LCT跟踪算法通过在图像中跟踪局部颜色分布的变化，实现了高效的颜色转换。
本文将详细介绍LCT跟踪算法的原理和C语言实现。
二、LCT跟踪算法原理LCT跟踪算法的核心思想是通过比较源图像和目标图像中的局部颜色分布来实现颜色转换。
具体步骤如下：1. 预处理阶段：对源图像和目标图像进行预处理，将图像转换为颜色直方图表示。
2. 匹配阶段：对于源图像的每个局部区域，计算其与目标图像中所有局部区域的颜色距离，并找到最匹配的目标局部区域。
3. 转换阶段：根据匹配结果，将源图像中的每个像素的颜色值转换为目标图像中对应局部区域的颜色值。
三、C语言实现以下是LCT跟踪算法的C语言实现示例：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>// 定义颜色结构体typedef struct {int r;int g;int b;} Color;// 计算两个颜色之间的欧氏距离float colorDistance(Color c1, Color c2) {int dr = c1.r - c2.r;int dg = c1.g - c2.g;int db = c1.b - c2.b;return sqrt(dr * dr + dg * dg + db * db);}// LCT跟踪算法实现void lctTracking(Color* sourceImage, Color* targetImage, int width, int height) {// 预处理阶段// 省略代码，将源图像和目标图像转换为颜色直方图表示// 匹配阶段for (int i = 0; i < width; i++) {for (int j = 0; j < height; j++) {Color sourceColor = sourceImage[i * width + j];float minDistance = INFINITY;Color matchedColor;for (int m = 0; m < width; m++) {for (int n = 0; n < height; n++) {Color targetColor = targetImage[m * width + n]; float distance = colorDistance(sourceColor, targetColor);if (distance < minDistance) {minDistance = distance;matchedColor = targetColor;}}}// 转换阶段sourceImage[i * width + j] = matchedColor;}}}int main() {// 省略代码，读取源图像和目标图像，并将其存储为颜色数组// 调用LCT跟踪算法实现颜色转换lctTracking(sourceImage, targetImage, width, height);// 省略代码，保存转换后的图像return 0;}```四、总结本文介绍了LCT跟踪算法的原理和C语言实现。
一种新的基于纹理边缘检测的虹膜定位算法作者：覃积微李见为颜永龙来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第21期摘要：针对虹膜边缘图像提取的主流方法，提出了一种跳过虹膜外边界检测的直接提取虹膜图象的新方法。
首先，根据人眼图像的整体灰度分布特征，用灰度投影的方法进行阈值分割，定位出瞳孔，然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息得到边缘图象，最后以过瞳孔圆心水平直线像素的扫描确定一估计虹膜纹理所在之半径，并以此半径向外搜索分析半环上的像素点直到得到精确的虹膜纹理区外边界止。
实验结果表明，该方法整体上提高了虹膜提取及后续的识别速度，并且具有较好的定位效果。
关键词：虹膜定位；灰度投影；边缘检测；阀值分割中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)21-30507-04Based on the Texture of a New Edge Detection Algorithm of Iris LocationQIN Ji-wei,LI Jian-wei,YAN Yong-long(The Key Laboratory for Optoelectronic Technology & System, Chongqing University, Chongqing 400030, China)Abstract: For the purpose of localizing iris precisely and quickly not in a old way, a new and direct iris extraction algorithm beyond iris outer edge detection is presented. Firstly, threshold segmentation using gray projection is applied to locate the pupil. Then it enhances the iris edge image to extract the edge information and gain the edge image. After that, by scanning the gray projection of a horizontal line crossing the pupil, gain a rough radius as a base data , scanning analysing the outer circles with a bigger radius until the precise radius that contains iris pattern is received. Experimental results show that this algorithm shows a nice localizing result and improves the speed both in iris extraction and the following recognition in total as well.Key words: iris location; gray projection; edge detection; line fitting1 引言随着信息时代的到来，信息安全逐渐变成一个热门的研究课题。
基于阈值分割及边缘检测的虹膜定位算法王延年;姬乐乐【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2016(037)006【摘要】为了提高虹膜图像定位分割的速度和精度，提出了一种改进的虹膜定位分割算法。
首先采取聚类法来对虹膜图像阈值分割，快速分割出瞳孔区域，并根据圆形的几何特性对虹膜内边缘粗定位；然后根据圆的对称性计算虹膜内边缘的圆心和半径；最后利用已经提取的瞳孔圆周参数等先验知识检测虹膜外径与圆心。
测验结果表明，该算法提高了虹膜定位分割的速度而且定位准确度可达到98．86％，在虹膜识别系统中具有很好的实用意义。
%In order to improve the speed and accuracy of the iris image segmentation,an improved segmentation algorithm for iris localization is proposed.First,the iris image threshold segmentation is conducted by K-means clustering to isolate the pupil region to provide coarse location of iris inner edge as per the geometric properties of the circle.Then,the center and radius of the inner edge of the iris is calculated on the basis of the symmetry of a circle.Finally,the pupil extraction has circle parameters such as prior knowledge detecting iris diameter and center.The experimental results show that the proposed algorithm can improve the speed of iris localization with position accuracy of 98.86%,which is useful in the iris recognition system.【总页数】4页(P34-37)【作者】王延年;姬乐乐【作者单位】西安工程大学电子信息学院，西安710048;西安工程大学电子信息学院，西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.一种基于边缘检测的虹膜定位算法 [J], 李文清;刘瑞安;孙景瑞;宋庆功2.基于 Canny 算子与阈值分割的边缘检测算法 [J], 拓小明;李云红;刘旭;曹浏;霍可;田冀达;陈航3.基于局部期望阈值分割的图像边缘检测算法 [J], 刘占4.基于阈值分割和轮廓提取的图像边缘检测算法 [J], 徐国雄;张骁;胡进贤;倪旭祥5.基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法 [J], 刁智华;刁春迎;袁万宾;毋媛媛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
差分线3w规则一、什么是差分线3w规则？差分线3w规则是一种用于数字图像处理中的边缘检测算法。
边缘检测是图像处理中的重要任务，其目标是找出图像中物体边界的位置。
差分线3w规则基于图像中像素值的变化程度来检测边界，通过计算像素间的差分来确定边缘位置。
在差分线3w规则中，3w表示了窗口的大小和形状。
二、差分线3w规则的原理1.图像灰度化在进行边缘检测之前，首先需要将彩色图像转换为灰度图像。
这是因为灰度图像只有一个通道，便于后续的计算和处理。
2.差分计算差分线3w规则通过计算像素点周围像素值的差分来确定边界位置。
选择合适大小和形状的窗口，将其置于图像上的每一个像素点上，计算窗口内部像素值的差分，得到差分图像。
3.阈值处理差分图像经过计算后会得到一系列的数值，为了进一步提取边缘，需要对差分图像进行阈值处理。
根据预先设定的阈值，将差分图像中小于阈值的像素点置为0，大于等于阈值的像素点置为255，得到二值化的边缘图像。
4.边界检测通过对二值化的边缘图像进行进一步的处理，如边界连接、边界追踪等操作，可以确定最终的边界位置。
三、差分线3w规则的优缺点优点：1.实现简单：差分线3w规则只需要进行简单的像素计算即可，不需要复杂的数学模型和算法。
2.计算速度快：由于差分线3w规则的简单性，其计算速度比一些复杂的边缘检测算法更快。
3.对噪声有一定的抵抗能力：差分线3w规则在计算差分时会平滑像素值，从而减小噪声对边缘检测的影响。
缺点：1.灵敏度不高：差分线3w规则在检测边缘时可能会产生一些较粗的边界，对于一些特别细小或曲线状的边缘无法很好地检测。
2.对光照变化敏感：由于差分线3w规则只是通过像素值的差分来检测边缘，对于图像中的光照变化比较敏感。
四、差分线3w规则的应用差分线3w规则广泛应用于图像处理、计算机视觉、模式识别等领域。
下面列举了一些常见的应用场景：1.物体检测与识别：差分线3w规则可以用于检测图像中的物体边界，并将其与背景进行分离，以实现物体的检测与识别。
基于Radon变换的虹膜边界定位算法
田启川;李子良;刘喜荣;李临生
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009(0)S2
【摘要】针对虹膜边界定位中无法消除非真实边界点的问题,提出了一种基于Radon变换的虹膜边界定位算法,首先进行二值边缘提取,然后通过在每个可能的虹膜边界中心点将虹膜图像进行坐标变换,再通过水平边缘选择算法去掉非水平边缘点,最后采用Radon变换将图像垂直投影到一维空间,由投影最大的位置确定水平直线,进而由坐标变换时的极点坐标以及水平直线所在的行确定出虹膜边界参数。
仿真结果表明本算法是有效的。
【总页数】4页(P222-225)
【作者】田启川;李子良;刘喜荣;李临生
【作者单位】太原科技大学电子学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于Radon变换的高精度Mark点圆定位算法的改进
2.基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法
3.Hough 变换与非线性增强结合的非理想虹膜边界定位算法
4.基于Radon变换的机场目标检测与定位算法
5.基于Radon变换的多尺度虹膜特征提取算法
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