基于CT图像的混凝土细观结构边缘检测技术

根据CT图像成像的特征以及图像边缘检测的原理,采用Laplacian方法、Canny方法、Roberts方法、Prewitt方法、Sobel方法等多种方法分别对CT图像进行了边缘检测．从边缘检测的效果来看,采用Laplacian方法、Canny方法在边缘连续性和完整性上要优于Roberts方法、Prewitt方法、Sobel方法．将Canny方法检测到的边缘进行修正,效果较为理想,在此基础上,通过矢量化处理后导入到有限元软件中,得到了混凝土真实细观结构的有限元网格．研究表明,采用这种方法能有效地提升数值混凝土有限元计算模型的真实性,从而使数值计算成果与物理力学试验成果相吻合．     

基于中值滤波与Sobel、Canny算子的图像边缘检测研究

提出一种在噪声条件下将中值滤波与Sobel、Canny算子相结合进行图像边缘检测的方法。首先,采用中值滤波对图像进行平滑处理,再利用Sobel、Canny算子检测图像边缘。仿真实验表明,该方法对图像边缘检测精度较高,抗噪声性能强,可提高图像边缘检测效果。     

基于图像处理的钢轨表面缺陷检测算法分析

针对钢轨表面缺陷种类多、产生概率大、人为巡检工作效率低和强度大等问题，设计了一种基于图像处理的钢面缺陷检测方法。通过对360 K980相机采集的钢轨表面图像进行预处理，再利用灰度垂直投影法对预处理后图像进行轨面缺陷区定位提取。基于Canny、Roberts和Sobel算子对轨面ROI区域进行边缘检测，并依据recall和accuracy对仿真结果进行比对，以此筛选出边缘检测效果较好的算子。实验结果表明：本文提出的检测方法实际可行，在轨道状态寿命及维护中有较大的应用价值。     

基于PCNN算法图像边缘检测及系统级实现

针对图像边缘检测系统硬件设计和处理算法的选择优化问题,提出了一种基于PCNN算法结合FPGA的图像边缘检测系统实现方法.研究了系统中图像采集模块、FPGA外围电路、外部存储器和千兆以太网等部分的硬件设计.从简化系统算法和提高系统运行效率的角度出发,采用简化PCNN算法作为系统的边缘检测算法.采用两幅不同图像进行测试,结果表明,该系统能够实现对静态小场景图像边缘的可靠检测,检测效果优于传统Sobel算法和Canny算法,熵值最高可达0. 886.     

基于新型Canny算法雷达距离图像边缘检测算法

针对激光雷达距离像的噪声滤波和边缘检测问题,提出了一种结合改进环圈滤波算法和自适应Canny算法的距离像边缘检测算法.通过改进环圈滤波对距离像的噪声进行抑制,在滤除噪声的同时保留了图像的细节特征信息.从梯度幅值计算、非极大值抑制和阀值自动选择3个方面对传统Canny算法进行改进,克服了噪声影响和边缘检测模糊等缺点.实验结果表明,该算法能够可靠的对距离图像进行边缘检测,并且检测结果的信息熵和标准差指标数据优于传统的Sobel算法和Laplace算法,能够较好地满足激光雷达距离像边缘检测的实际需要.     

地震资料解释中的边缘检测方法应用比较

地震勘探是工程物探中一种重要的勘探方法,做好地震解释对于工程物探结果的分析十分重要。边缘检测能够更直观地反映地震剖面地层的边缘,对于提高地震资料解释效果显著。某工程物探项目要求探明该区域覆土层厚度及地层边界,不同地层波阻抗利用不同的原理进行反射波处理成图显示地层边界的效果不够明显。就边缘检测的6种常用方法,即Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、LOG算子和Canny算子,在该工程物探地震剖面识别层界面的解释效果进行了比较。结果表明,在本项目中,采用canny算子进行边缘检测效果最好,适用于其他类型的地震剖面边缘检测效果有待进一步实验。     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

计算机视觉技术在大米轮廓检测上的应用

分析了使用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子及模板匹配法和快速模糊边缘检测法对大米轮廓进行边缘检测,并通过对大米图像的分割实验,验证了快速模糊边缘检测法最为有效。为大米等级的分类作了前期准备。     

基于LVQ神经网络脑部CT边缘检测方法的研究

研究运用LVQ神经网络进行脑部CT图像边缘检测的方法,以提高边缘检测的准确度。使用传统的Sobel算法对脑部CT图像进行边缘检测,作为网络学习的教师信号,并将脑部CT图像的中值特征量、方向性信息特征量、Krisch算子方向特征量3项特征量作为LVQ神经网络的输入信号,进行网络训练后,再将训练好的网络进行边缘检测。在Matlab 2010平台下进行仿真对比,结果显示改进算法边缘检测结果与实际相符,比传统Sobel算法更具优越性。     

数字图像处理的边缘检测技术研究

主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert边缘算子、Prewitt边缘算子、Sobel边缘算子、Kirsch边缘算子以及Laplacian算子等,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣.     

双三次B-样条平滑滤波算子的研究

边缘检测一直是图像处理中的难题。常用是边缘检测算子有：Canny算了、Deriche算子、Sobel算子和Prewitt算子，它们将，边缘检测算子归结为一个恰当的平滑方法及计算滤波之后的梯度或求二阶导数的零交叉指纹图，没有很好地解决闰滑噪声和边缘的精确定位之间的矛盾。充分利用边缘信息的多尺度性及小波变换的特性，通过B-样小波变换，给出了双三次B-样条平滑滤波算子，并且利用该算子进行了大量的边缘检测实验。实验结果表明，文中所给的方法对边缘检测非常有效。具有良好的鲁棒性。     

基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究

由于SAR图像含有相干斑噪声，使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难，提出了一种新的SAR图像边缘提取方法，该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波，然后利用小波变换具有多分辨分析的特性，并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。     

基于小波变换的近红外图像特征提取方法

提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取,与传统边缘检测算子进行比较,并在Windows 平台的VC ＋ ＋6.0集成开发环境下编程实现.实验结果显示,当目标对比度下降到一定程度时,常规算子无法提取出弱目标,利用二次样条小波变换能够将近红外图像中弱目标的特征边缘提取出来,效果较好,且算法简单,效率较高.     

基于MATLAB的数字图像的边缘检测

介绍了数字图像处理主要研究领域中边缘检测的方法,即拉普拉斯高斯算子和Canny算子.利用MatLab图像处理工具箱提供的图像处理函数,对图像进行边缘检测,给出了相应程序及处理结果.结果表明:拉普拉斯高斯算子和Canny算子检测边缘清晰且噪声小.     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测

介绍了数字图像处理的主要研究领域及图像分割中的边缘检测方法即Sobel和 拉普拉斯算子法.介绍了MATLAB语言的主要特点;说明了Matlab语言适用于数字图像处理. 给出了相应程序及处理结果.说明采用拉普拉斯算子法的处理效果要优于Sobel算子法.     

一种改进的基于小波变换图像边缘检测

由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不好.本文首先介绍了经典的边缘检测.然后,针对上述算法的缺陷,应用小波变换对图像边缘进行检测,能得到较好的边缘,但是去掉了一些模糊的、弱的边缘.鉴于此,提出改进的基于小波变换的边缘检测.通过实验结果的比较,证明了所用方法的有效性.