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针对脉冲红外热成像检测缺陷构件时,红外图像噪声较大、边缘信息模糊等特点,提出了一种基于模糊C均值聚类和Canny算子相结合的边缘检测新方法。该方法首先对输入的红外图像进行整体灰度变换,采用模糊C均值聚类对图像进行区域分割、提取和二值化;再将各个区域进行叠加,使红外图像的边缘变得连续;最后,采用Canny算子对处理后的图像进行边缘检测,实现缺陷的识别。在图像边缘检测基础上,分析了图像定位缺陷位置与实际缺陷位置之间的相对误差,并运用物像关系,实现缺陷几何尺寸的定量检测。结果表明:该方法对缺陷边缘识别完整清晰,具有较高的定位精度和抗噪能力,有利于缺陷的识别与定量检测。 相似文献
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基于C-Canny算子与灰度空间的彩色图像边缘检测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny算子进行了改进,在计算梯度幅值时采用了3×3邻域,改进后的Canny算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细.采用了两种算法将彩色图像转换为灰度图像,利用C-Canny算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础上,完成彩色图像的边缘检测.经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩色图像有较好的边缘检测结果. 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
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目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。 相似文献
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基于最优离散滤波器的边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘检测已经成为图像理解和计算机视觉中的一个主要领域,其检测的质量直接影响后期理解的效果。寻找一种对噪声不敏感、定位精确、能有效区分真假边缘的方法,一直是研究的重点。从理论上来说.Canny算子是连续域最优的边缘检测算子,但在离散域中却并非最优,对于数字图像可能存在误差。为此,提出一套完整的离散域边缘检测算法。在最优滤波器理论基础上,推导出离散域的最优平滑算子,抑制了图像的分割错误、噪声和伪边缘的影响。实验表明,该算法能有效实现灰度图像的多尺度边缘检测。具有高的信噪比.更清楚和更符合计算机识别要求,是一个理想的边缘检测方法。 相似文献
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为对图像特征准确识别提供数据分析,提出了一种基于梯度算子的线检测算法。算法首先对转化为灰度图的图像进行边缘检测,经过高斯滤波去除噪声等处理后利用线检测模版求出各像素的梯度值,从而求出图像的灰度直方图及梯度向量直方图。最后基于Matlab进行仿真模拟,仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性。 相似文献
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针对传统边缘检测方法对光学经纬仪实际拍摄的含噪声图像边缘检测效果不理想的问题,将灰色系统理论引入图像边缘检测,通过绝对关联分析与边缘检测算子相结合,提出一种利用二阶微分算子作为参考序列,图像像素作为比较序列,通过计算灰色绝对关联度来检测图像边缘的方法。实验结果表明,该方法与现有方法相比,边缘检测效果更好,检测的边缘清晰、连续,对噪声图像边缘的检测精度较高,抗噪声能力强。 相似文献
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提出了一种基于SUSAN算法、灰色系统理论和数学形态学结合的飞行器结构特征提取与识别的方法.首先利用SUSAN算法从背景中提取飞行器目标的结构边缘信息, 通过灰度的窗口变换和图像相加法实现目标增强;然后用灰色系统理论检测出飞行器目标的结构特征边缘,同时利用形态学算子对飞行器进行闭运算,利用种子填充算法识别出飞行器目标区域.实验结果表明:该方法对于飞行器目标的跟踪、结构特征提取以及事后判读有重要的意义,同时验证了该方法的可行性. 相似文献
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传统的边缘检测算子对灰度图像进行边缘检测时存在图像细节被丢失,边界不连续等问题。针对上述问题,提出一种基于数学形态学和最小均方差滤波相结合的图像边缘检测方法,该算法先利用小均方差滤波的方法可以有效地滤除图像中的噪声,然后利用形态学中的腐蚀运算对图像进行边缘检测处理。实验结果表明:该方法能够有效地去噪,精确地检测图像中的细节,并且边界的连续性好。 相似文献
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本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标. 相似文献
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基于角点匹配的图像拼接技术 总被引:2,自引:0,他引:2
采用的Harris角点匹配的算法是基于图像灰度的自相关函数,直接从灰度图像中检测兴趣点的算法.该算法简单,而且配准精度较高,具有较好的抗干扰的能力.此算法使图像拼接过程中对图像重叠律的要求降低到了15%,同时使图像的配准拼接速度提高了60%.达到了兼顾算法的精度和效率两个方面的目的. 相似文献
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一种改进的Canny算子边缘检测算法 总被引:3,自引:1,他引:2
边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度。 相似文献
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