专利名称：一种基于人工黏菌群体智能的图像边缘检测方法      申请号：2021109771902     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：图像处理 图片识别 计算机算法 边缘检测   相似专利 发布日：2024/07/31  
摘要： 一种基于人工黏菌群体智能的图像边缘检测方法，包括以下步骤：步骤1，图像边缘检测模型初始化；步骤2，黏菌群体分工检测图像边缘；步骤3，黏菌群体交叉学习图像边缘；步骤4，黏菌群体输出图像边缘检测结果。本发明将图像边缘检测问题描述为多食物源节点情况下的黏菌群体觅食问题，将图像中灰度梯度较大的点作为食物源，黏菌群体通过步骤2的分工检测和步骤3的交叉学习，不断更新黏菌群体所搜索到的图像边缘点或食物源信息，最终所有黏菌将集中到真正的图像边缘点上，并输出黏菌群体的所有图像边缘曲线。本发明通过模仿黏菌的觅食行为来求解图像边缘检测问题，以期提高图像边缘检测的精确度和效率。

专利名称：一种纺织品附件锐利边缘检测装置      申请号：2023107945805     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：纺织服装 边缘检测   相似专利 发布日：2024/01/29  
摘要： 本发明公开了一种纺织品附件锐利边缘检测装置，涉及纺织品检测装置结构领域，包括操作台，所述操作台的顶侧开设有滑槽，所述滑槽内滑动安装有滑块，所述滑块的顶侧安装有下夹板，所述下夹板的顶侧靠近边缘位置安装有薄板并形成L形板结构，所述下夹板的顶侧通过滑动单元滑动安装有L形上夹板，所述L形上夹板的一侧与所述薄板的一侧相匹配。本发明中，通过设置涂层薄膜，将纺织品本体夹持固定，并使纺织品本体的边缘与涂层薄膜相抵触，驱动单元驱动滑块和纺织品本体向一侧移动，若有锐利点，则在涂层薄膜的表面留下划痕，通过观察涂层薄膜上的划痕即可判断是否存在锐利点，之后对锐利点进行相应的处理，使用方便快捷。

专利名称：一种噪声污染图像的分数阶边缘检测方法      申请号：2019103329507     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：污染 噪声污染 边缘检测   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开了一种噪声污染图像的分数阶边缘检测方法，其特征在于：包括以下步骤：将噪声污染灰度图像去噪处理；去噪后的图像进入二维分数阶微分滤波器进行边缘提取；所述去噪处理的方法包括：将灰度图像，与分数阶积分滤波器或高斯滤波器进行卷积，得到滤波图像；所述边缘提取的方法包括：将去噪后的图像与水平方向和垂直方向二维分数阶微分滤波器掩模进行卷积，求取梯度图像。本发明采用改进的二维分数阶积分滤波器和二维分数阶微分滤波器，并将二者同时用于噪声图像边缘检测时，实现的对噪声的强鲁棒性、边缘定位精准性和边缘增强的特性。

专利名称：一种基于边缘检测算法去除蚊式噪声的方法及系统      申请号：2016103400895     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 噪声 边缘检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本公开提出了一种基于边缘检测算法的去除蚊式噪声的方法及系统。本公开认为边缘信息是连续的像素点，而噪声点是孤立的点，因此所述方法提出了一种边缘检测算法，用来探测所得到的边缘是连接的，还是孤立的点，从而来区别真假边缘信息，探测到的连续像素点视为真边缘，孤立的像素点为噪声点，图像中未检测到的区域指定为远离边缘的区域，之后保留真边缘，对真边缘附近的区域和假边缘进行强降噪，对远离边缘区域进行一般降噪。本公开方法区别真假边缘信息，保留了细节信息，避免了图像处理后的模糊；由于采用降噪滤波为双边滤波，相比传统采用均值滤波和中值滤波去除蚊式噪声的方法，弥补了传统方法对边缘造成的模糊效应，更好地去除了蚊式噪声。

专利名称：一种目标边缘检测神经网络的低序级断层智能识别方法      申请号：2023102142218     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 低 港口 边缘检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开一种目标边缘检测神经网络的低序级断层智能识别方法，属于地球物理技术领域，用于低序级断层的智能识别，包括：使用膨胀卷积构建编码器增大网络感受野，使网络充分学习低序级断层信息，解码器引入注意力机制来加强对浅层网络位置信息和深层网络语义信息的捕获，融合解码器输出的不同尺度的断层信息，进一步提高网络对低序级断层的识别精度。将训练模型应用于模拟数据与实际地震资料，结果表明该方法能够有效的识别低序级断层，减少了对断层的误识别，增加了断层的连续性，提高了断层的准确度，为剩余油的勘探与开发提供技术支撑，提高老油田采收率。

专利名称：基于边缘检测和图像拼接的书画自动配框方法      申请号：2016107658980     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：书 画 港口 图像拼接 边缘检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明提出种基于边缘检测和图像拼接的书画自动配框算法,包括:通过模态对话框读取画框图像与画像图像;对画框图像进行灰度变换,使用canny算法进行图像的边缘检测;计算连通区域大小并筛选画框图像外围轮廓;根据外围轮廓修剪画框图像;根据轮廓提取画框图像特征点参数;通过设置感兴趣区域进行画框图像拼接;通过设置图像感兴趣区域进行画框图像与画像图像的拼接,最后输出预览图像,并通过模态对话框进行输出图像的保存。本发明使用方便,能识别数码相片,可以批量处理的优点,定程度上解决了使用其他图像处理软件手动制作画框导致效率低下的问题。

专利名称：基于Node2Vec算法的超像素图像边缘检测方法      申请号：2018103205660     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 C 像素 边缘检测   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于Node2Vec算法的超像素图像边缘检测法，包括以下步骤：1)通过超像素简单线性迭代分割算法(SC++)，运用k‑means++聚类算法自动找出初始化聚类中心，将像素点归类到距离自身欧式距离最近的聚类中心，并打上相应类标，提取超像素，2)计算中心点梯度值、梯度方向、欧氏距离、外切圆半径、内切圆半径，基于超像素中心节点及中心节点间的相似度关系，建立全连接稠密网络，3)运用双阈值和软阈值法稀疏全连接稠密网络，4)将网络节点转化为向量，找出边缘点。本发明检测效率较高，采用SC++算法提取超像素，运用双阈值和软阈值稀疏全连接网络及Node2Vec算法，实现图像边缘检测的方法。

专利名称：一种摆动式擦窗机器人玻璃边缘检测方法      申请号：2016109985883     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：机器人 边缘检测   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种摆动式擦窗机器人玻璃边缘检测方法，包括：在玻璃边缘检测过程中加入容错判断模式；在摆动式擦窗机器人擦除作业过程中允许擦窗机器人擦窗底盘对玻璃边缘位置进行一次误判，当擦窗机器人将某处暂时判定为玻璃边缘时，擦窗机器人通过退回一步再擦除的方式验证第一次判断结果。若两次擦除过程中均发现此处存在玻璃边缘，则认为第一足M1已经以较大可能性抵达玻璃边缘，此后，通过控制擦窗机器人的另一个擦窗底盘向行进方向进行相同于第一足M1的运动，判定第一足M2是否抵达玻璃边缘，当且仅当第一足M1和第一足M2同时判定为抵达玻璃边缘，才判定此处为玻璃边缘位置并置相应标志位。

专利名称：一种基于模糊理论的裂纹边缘检测方法      申请号：2015104088035     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 边缘检测   相似专利 发布日：2024/01/23  
摘要： 一种基于模糊理论的裂纹边缘检测方法，包括以下步骤：1)在裂纹图像区域中，确定一条从上到下垂直于裂纹边缘的搜素线；2)计算搜索线上的检测点和预制裂纹水平线的距离绝对值；3)根据滤波模板和梯度模板进行滤波及计算搜索线上检测点的灰度梯度；根据极值模板计算梯度极值点；通过最大值搜索算法求得最大灰度梯度极值点；4)计算灰度梯度极值与最大灰度梯度极值比值的绝对值；5)设计一双输入单输出模糊逻辑结构的裂纹边缘检测器；6)基于模糊逻辑裂纹边缘检测器进行检测后，采用裂纹连接算法将间断的边缘像素组合成完整边缘。本发明有效将弱边缘和带有噪声的边缘检测出来、检测精度良好、边缘检测效率高。

专利名称：一种基于深度残差网络的对象级边缘检测方法      申请号：2019107900901     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 边缘检测   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 本发明涉及一种基于深度残差网络的对象级边缘检测方法，包括以下四部分：（1）搭建神经网络：包括以深度残差网络为基础网络结构，将其中的卷积残差结构替换为混合空洞卷积残差块，并增加多尺度特征增强模块，以及金字塔多尺度特征融合模块；（2）通过数据集增强和超参数设置对神经网络进行训练优化；（3）完成对神经网络的训练；（4）使用训练好的神经网络对通用图像进行检测，输出对象级的边缘检测图像。与传统边缘检测算子和现有神经网络边缘检测方法相比，本发明具有更好的边缘检效果，检测结果更接近真实值、噪声更少。

专利名称：一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法      申请号：2020111611856     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 音视频 网络传输 卷积神经网络 视觉图像 边缘检测   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法，该方法包括：获取暗视觉图像，将暗视觉图像输入到训练好的监督图像边缘检测模型中进行暗视觉图像边缘检测，得到边缘检测结果；所述监督图像边缘检测模型为优化的监督图像边缘检测模型，该模型由六个边缘检测模块和一个拼接模块构成；本发明通过增加模型的卷积层和引入残差结构单元，能更好地保留图像上一阶段学习的特征及边缘细节信息，使训练的优化模型能够进一步提高图像边缘检测的效果，图像边缘的连续性增强，输出的边缘检测图像更符合人眼观测效果。

专利名称：一种基于多粒度注意力分层网络的边缘检测系统和方法     申请号：2021102465198     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 注意力 边缘检测   相似专利 发布日：2023/07/10  

专利名称：一种面向铸锭过程的锭块边缘检测方法      申请号：2019100223604     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 边缘检测   相似专利 发布日：2024/06/24  
摘要： 本发明公开的一种面向铸锭过程的锭块边缘检测方法，包括：S101、获取标准锭块的边缘轮廓数据，建立标准锭块边缘几何模型；S102、获取待测锭块的边缘轮廓数据，建立待测锭块边缘几何模型；S103、匹配待测锭块的边缘轮廓数据和标准锭块的边缘轮廓数据，通过计算得出待测锭块的边缘轮廓数据与标准锭块的边缘轮廓数据的差值，记为边缘毛刺数据；S104、根据边缘毛刺数据，对待测锭块进行综合评价；方法能够杜绝人为检查误差和疲劳误判，能够在检测精度和合格判定准确性方面满足工艺要求，并且节约了生产过程中的人力成本，提高待测锭块的检测效率。

专利名称：一种基于八方向分数阶微分算子的边缘检测方法      申请号：2019107112015     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：微 微生物采样 边缘检测   相似专利 发布日：2022/10/26  
摘要： 本发明公开了一种基于八方向分数阶微分算子的边缘检测方法，首先选取待检测图像I，待检测图像I大小为M×N，M和N均为大于5的正整数；然后在八方向整数阶算子基础上，推导出八方向分数阶微分算子；将得到的八方向分数阶微分算子应用于图像的边缘检测过程中，得到最优分数阶阶次，进而得到最优分数阶微分算子；最后利用八方向分数阶模板对图像I进行边缘检测。本发明解决了现有边缘检测技术中存在的边缘检测不全面、出现孤立点、断裂边缘、双边缘的问题。

专利名称：一种图像边缘检测方法及装置      申请号：2014102189681     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 边缘检测   相似专利 发布日：2023/03/27  
摘要： 本发明提供一种图像边缘检测方法和装置，通过本发明实施例提供的图像边缘检测方法，在获取M个初始设定的窗口Ni对应的一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子后，可以利用M个一阶边缘检测算子得到一阶边缘检测图像以及利用M个二阶边缘检测算子得到二阶边缘检测图像；然后将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算，得到边缘检测图像。与现有技术相比，本发明实施例提供的图像边缘检测方法提出了同时基于一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子检测图像边缘的方法。并且经过发明人多次实验证明，将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算后，边缘检测图像中的噪声降低，从而提高边缘检测图像的抗噪能力。