基于Canny算子的图像边缘检测实现

图像边缘信息是重要的图像信息,本文详细介绍了canny算子边缘提取的原理和算法,然后利Matlab编程实现Canny算子对灰度图像的边缘检测。实验表明,Canny算子提取图像边缘具有很好的效果。     

基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

本文简要介绍了Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行了分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,文章提出了一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

改进的自适应阈值Canny边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷,本文提出了一种新的自适应改进方法.该方法-根据梯度直方图信息,提出梯度差分直方图的概念,同时,对图像进行自适应分类处理,使得算法不仅不需人工设定阈值参数,而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象.对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明,对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片,该算法具有边缘检测能力强、自适应能力强的优点.     

基于形参均匀B样条盈亏修正的图像边缘检测

利用形参均匀B样条平滑公式,建立了一种盈亏修正的图像边缘检测新方法。首先对图像的原型值点进行盈亏修正,进一步减少原始图像和平滑图像之间的残余误差;然后利用形参均匀B样条修匀公式对修正后的图像拟合光滑曲面;最后求拟合后的光滑曲面的一阶导数极值点或二阶导数的零交叉点作为边缘特征点。试验表明,该方法稳定可靠,精度较高,能够很好地去除伪边缘;同时该方法简洁,便于实时处理。     

一种自适应阈值的Canny边缘检测算法

针对传统Canny算法阁值选择困难的问题,本文提出一种基于最大类间方差法的自适应同步搜索高低阈值的方法.该方法首先根据梯度直方图信息将对应的像素分为三类;其次基于改进的Otsu算法定义评价函数,该评价函数描述了类间方差;最后依次搜索评价函数的一个最大值,自动获取Canny算子的高低阈值.该方法不需要人为设定任何参数.与...     

一种尺度自适应Canny边缘检测方法

作为最优边缘检测算子,Canny算子在线性滤波及选取阈值方面具有一定的局限性.在其基础上,采用尺度可变的自适应高斯滤波器进行滤波,通过计算滤波器各滤波窗口内像素点灰度值的均值,以及该均值与当前像素点灰度值的差值,确定滤波窗口的平滑度,并将其作为高斯函数尺度的大小,在滤除噪声的同时确保了边缘信号不被平滑掉;同时采用基于简单统计法及梯度阚值法的双阈值分割方法检测经过非极大值抑制的梯度幅值图像的边缘.实验结果表明,该方法能够有效滤除噪声,且假边缘及丢失边缘的数量都比Canny边缘检测的少.     

快速Canny算子提取刀具图像边缘的研究

刀具参数的机器视觉测量是高精度机械加工必不可少的步骤,高效的刀具图像处理能极大的提高机械加工的效率.本文利用计算机、CCD相机及可调LED光源构建了图像采集系统,并在VS 2010平台上用C#语言编写了Canny算子边缘轮廓提取算法.对Canny算子的时间复杂度进行分析,通过对比几种经典的阈值分割法的运行时间,选取运行时间最少的Otsu法来提取刀具边缘及附近像素点以减少Canny算子的计算量.使用Query Performance Counter计时器对Canny算子各模块计时,Canny算子运算时间从原来的将近300ms缩短到改进后的100ms.这种改进极大地提高了刀具图像的处理速度,且能广泛地被应用在其他机器视觉项目当中.     

基于Canny算子和Radon变换的证件图像倾斜校正

倾斜的证件图像不利于识别,为此提出一种基于Canny算子和Radon变换的校正方法。该方法首先使用Canny算子进行证件图像边缘检测,然后利用Radon变换计算出图像的倾斜角度,最后用双线性插值算法进行图像旋转校正。在Matlab平台对该方法进行了仿真实验。实验结果表明,该方法能够准确、高效地对证件图像进行校正。     

结合遗传算法和多尺度边缘检测的红外图像分割

用传统的解析法得到的函数最大梯度和局部极大只能是近似和局部意义上的.本文结合遗传优化搜索算法讨论多尺度边缘检测的新方法.为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,改进基本遗传算法存在的局部搜索能力差的缺陷,提高全局解的质量,采用了改进的GA(遗传算法)+SA(模拟退火法)+TABU( 列表寻优法)混合算法.将基本遗传算法与启发式搜索算法相结合,采取交替式的优化策略.试验结果表明,将该算法用于红外目标图像分割,可以使检测出的图像边缘细节丰富,单边缘,定位准确.     

基于图像识别的铝塑包装材料边缘检测

目的为了提高铝塑类包装材料的边缘检测精度,基于图像识别技术设计一种边缘检测方法。方法介绍Canny边缘检测算法,针对其双阈值选择比较困难、边缘检测精度不高等问题,利用Ostu算法实现高、低阈值的选取。基于FPGA(现场可编程门阵列)和DSP(数字信号处理器)搭建一种图像检测系统,并给出系统框图及FPGA内部结构,即异步FIFO模块、串入并出模块、像素窗口刷新模块、数据处理模块以及配套电路等,并以药品铝塑泡罩包装为例进行实验研究。结果改进的Canny算法在保证处理速度的前提下,所检测图像清晰细致,能够得到完整边缘。结论该方法具有准确度高、稳定可靠、识别速度快等特点,可满足包装过程产品检测要求。     

基于边缘检测的神经网络非均匀性校正及硬件实现

红外焦平面探测器的非均匀性校正技术仍然是当前红外热成像系统重点研究的关键技术之一。相对定标类算法,基于场景非均匀性校正根据场景进行非均匀参数更新,不需要使用挡板遮挡视场。本文介绍传统神经网络非均匀性校正算法及加快收敛速度的改进措施,引入边缘检测方法来克服传统神经网络算法的鬼影问题。文中阐述的方法已在以TMS320DM643为处理核心DSP硬件处理平台上实现,取得了较好的校正效果。     

基于直线检测的条码图像几何校正研究

CCD相机采集的图像会产生一定程度的几何变形,需要进行几何校正。常用的图像几何校正方法不适合条码图像的校正,因此,结合已有的边缘检测算法和直线提取算法,提出了基于直线检测的条码图像的几何校正算法。基于直线检测的条码图像校正方法是在已除去背景的图像中,寻找目标的条形码边缘对应的直线,以此确定其偏移角度,并进行扭转校正。实验结果表明,有偏转角度的条码图像运用了所提方法校正后,都得到了有效的几何校正。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法。该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像。然后通过分析噪声（主要是椒盐噪声）污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进。改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测。实验表明,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。     

基于小波变换的图像边缘检测算法的研究

在对经典的图像边缘检测算法深入分析的基础上,进一步完善了基于小波变换的边缘检 测算法.随尺度增加,边缘和噪声的小波幅值表现出不同变化特性,从而在低信噪比的信号中检测出噪声和边缘.实验结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够比其它算法保留更多的图边缘信息,鉴别出伪边缘,其精度能够满足基于图像处理技术的各种质量检测系统的要求.     

多尺度形态学图像边缘检测方法

在形态学边缘检测算子的基础上,综合形态膨胀和形态腐蚀,得到修正的边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;进行形态结构元素尺度调整,并综合各种尺度下的边缘特征,得到噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验验证了该算法的可行性和有效性。