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基于最大熵与小波变换的图像边缘检测算法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种有效的基于最大熵和小波变换的数字图像边缘检测算法,并用形态学方法对图像进行优化处理,文中算法不但能够很好的提取图像边缘,同时对经典算法提取边缘后出现的断续不完整现象有了很好的改进,还能有效的去除噪声和伪轮廓,和一些传统的边缘检测算法相比,本算法在细节丰富和含有噪声的图像中应用具有优越性,达到了很好的识别边缘的效果. 相似文献
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如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景. 相似文献
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《信息技术》2015,(5)
边缘检测在图像处理过程中占有重要的地位,Sobel算子是在数字图像边缘检测中常用的一种方法。经典Sobel算法简单、速度快,但也存在着边缘定位不精确、提取的边缘较粗、噪声干扰情况下抑制能力差等问题,针对这些问题,提出了一种抗噪声的Sobel边缘检测算法。算法先对图像采用多子窗口进行滤波,去除图像中存在的噪声;然后采用改进的Sobel算法对图像进行边缘检测,算法结合边缘方向计算梯度图像,并对梯度图像在3×3邻域内采用统计信息结合梯度阈值进行了2次边缘细化处理。与经典的Sobel算法及其他文献算法进行了对比试验,结果表明,该算法对噪声具有较强的抑制能力,在去除噪声的同时能够准确地检测出图像的边缘,而且得到的边缘更细,定位更精确。 相似文献
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边缘检测是图像特征提取与模式识别的基础。形态学边缘检测因其算法简单,噪声抑制和边缘保持能力已成为研究热点。但很多算法采用单一结构元素,很难对弱边界进行有效处理。基于此,利用多结构元思想构造多结构元抗噪型数学形态学边缘检测器,很好地抑制了噪声和提取到弱边缘。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(1)
研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合运动目标图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子。它结合了基于灰度图像和边缘图像的二进小波检测方法的优点,减低了直接从灰度图像中提取时的算法复杂度,并且解决了普通边缘提取算法带来的诸多对噪声敏感问题。试验结果表明,该方法能够在较低噪声背景下更有效地检测运动目标图像边缘特征,提高判决准确率。 相似文献