基于改进的Canny算子与自适应阈值的边缘检测算法

传统的基于Canny算子的边缘检测算法存在不足,因此提出了一种基于自适应阈值的改进方法。由于传统的Canny算子方法中的高低阈值需要人工设定,会对边缘检测中的结果产生影响,利用自适应阈值的方法改进传统Canny算子中阈值的参数的设定。得到理论上适合的参数后,根据算法对结果进行处理。实验结果表明,改进后的算法比传统算法表现更加出色,而且有效排除了图像中噪点的影响,提高了边缘检测算法的鲁棒性。     

一种改进的Canny边缘检测AGT算法

使用Canny算子进行图像边缘检测。由于阈值参数手动输入,边缘检测效果受到影响,为此,提出一种自动生成阈值的算法:AGT(automatically generate threshold)算法。该算法根据图像自身灰度均值和方差均值信息,可实现Canny算子的高低阈值自动计算,使Canny算子不需输入阈值直接得到精确边缘。实验结果显示,该算法不仅能得到较好的边缘检测效果,并且有很强的自适应性。     

自适应Canny算子电池极片瑕疵边缘检测

瑕疵边缘是极片图像的最主要特征, 本文研究了Canny算子提取极片瑕疵的边缘特征,并针对传统Canny算子进行电池极片瑕疵边缘检测存在假边缘的同时还丢失了灰度变化缓慢的局部边缘问题,利用像素8邻域计算图像梯度,并根据图像边缘梯度特征信息,用二维最大熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值.试验结果表明:自适应Canny算子是一种十分有效的方法,适合于计算机视觉的电池极片瑕疵检测过程.     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法自动化程度不高的缺点,提出一种自适应算法.改进的Canny算法通过尺度自适应调整的高斯滤波器对原始图像进行平滑滤波,保留边缘信息并去除噪声的影响.对经过非极大抑制后的图像梯度直方图采用最大类间方差方法对检测和连接边缘的高低阁值进行了自适应设定.理论和实验结果表明,改进的Canny算法简单易实现,满足了原算法的最优化准则,并且提供了边缘的自动化检测能力,得到了良好的检测结果.     

基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法

传统的Canny边缘检测算子采用全局阈值选取方法,当图像的背景和目标灰度变化比较大时,采用全局阈值法将丢失一些局部边缘信息。针对该问题,提出了一种自适应求取动态阈值的改进Canny边缘检测方法。该方法利用图像的梯度方差作为判据对图像进行分块,继而对各子块运用最大类间方差法求得相应的阈值,并通过插值得到阈值矩阵,最后结合改进的边缘连接法对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在具有良好的抗噪性能同时,具有很好的检测精度。     

Canny算子边缘检测的一种改进方法

传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会影响到去噪和边缘保持效果,用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波,不仅能降低噪声影响,而且可保持边缘强度和细节;滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,引入Otsu阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况,算法可根据图像自身特点选取阈值,使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对噪声对图像边缘检测的影响,为抑制虚假边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法首先采用分数阶差分方法来计算梯度,同时利用相邻像素的梯度及其梯度差两种信息来改进非极大值抑制过程,最后通过迭代计算的方法,自适应确定梯度图像的分割阈值。试验结果表明,改进算法的抗噪声性能与传统的Canny边缘检测算法相比有明显优势,提高了图像边缘检测的准确度。     

一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

一种改进型Canny边缘检测算法

边缘检测是提取图像特征的首要条件。文章提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先在边缘梯度计算时,将二维滤波模板分解为两个一维滤波模板,实现并行处理,提高运算速度;引入双阈值法则同时保证图像中强边缘点和弱边缘点的提取,并基于非局部最大值抑制原理检测边缘点,大大提高了边缘检测的精度和准确度;最后采用形态学算子实现对检测边缘进行细化处理,实现了单像素级细化边缘提取。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度。     

基于Prewitt理论的自适应边缘检测算法*

利用Prewitt基本原理定义了新的算法模板,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特征自适应地生成动态阈值,不仅保留了原Prewitt算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还提高了运算速度。同时,针对Prewitt算法边缘检测相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,改进算法先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤了伪边缘,再对图像边缘进行细化,从而得到单像素边缘。通过实验比较,所提算法能够自适应地生成动态阈值,并在保持Prewitt算法具有抑制噪声性能优点的     

基于图像处理的几何零件边缘检测

随着计算机技术的不断发展,将数字图像处理技术广泛应用于测量领域是发展的必然趋势。基于图像处理的几何零件测量来说能够精确地提取它的边缘是保证测量的精度的很重要的条件之一,因此对于边缘检测算法的研究具有非常重要意义。通过大量实验对几种最常用边缘检测算法进行实验对比,从而得到一种满足要求较实用的算法。     

一种快速自适应边缘提取方法的研究

利用图像边缘灰度突变的特性。提出了一种梯度算子结合抽样的快速自适应边缘检测方法,在对整幅图抽样得到的低分辨率图上搜索出边缘点,然后以此为指导在整幅图上精确定位待检测的目标轮廓;为了提高边缘检测的自动化程度,将整幅图分成若干幅子图像．对每幅子图像各自统计其梯度,根据梯度信息自适应生成阈值．蛮验证明该方法不仅能快速准确地提取出单像素目标边缘而且还能较好地抑制细小边缘的于扰,在实际应用中获得了良好的效果。     

机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计

提出了一种新的基于机器视觉的零件轮廓尺寸精密测量系统,设计了系统的硬件和软件部分,并介绍了测量系统的关键技术.利用LabVIEW为平台开发系统软件,采用改进的Canny算法识别图像边缘,使得测量速度更快,零件轮廓信息提取效率更高.     

基于改进SUSAN算法的移动车辆检测

针对复杂行车环境下智能车辆行车安全问题,提出了一种基于改进 Susan 边缘检测算法提取车辆边界特征。首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理,然后提出改进的SUSAN算法,即对待检测像素粗略提取,采用一种自适应选取阈值的方法对候选边缘点检测提取边缘。实验表明,算法能在复杂图像中识别前方车辆,有较高的准确度。     

灰度图像的自适应边缘检测

提出利用灰度图像的均方差直方图实现自适应多尺度高斯滤波,实现在去噪的同时保留图像边缘特征,并通过灰度图像梯度特征信息,自适应生成动态阈值,对边缘进行自动检测,克服了传统Canny算子参数需要人为设定的不足。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该方法可有效保留边缘信息,更具实用性。     

软形态学算子在医学图像边缘检测中的应用研究

简要介绍了软数学形态学的基本原理及形态学在图像边缘检测中的应用.利用软数学形态学中基本算子构造了一种新的边缘检测器,并将其用于医学图像的边缘检测.仿真结果表明,该边缘检测器可以较好地去除噪声并同时进行边缘检测.     

基于边缘的实时图像缩放算法研究

传统的基于图像边缘的插值算法由于自身的复杂性而很少用于实时图像处理,而不基于边缘的插值算法由于低通滤波的效应通常会使插值后的图像出现边缘模糊,影响视觉效果。针对上述问题,提出了一种基于边缘的自适应图像插值算法。该算法以相邻像素的二阶差分为基础,自动选择与目标像素点相对应的源像素组进行插值运算。在Matlab环境中实现了各种图像插值算法,然后对插值结果进行了主客观评价,并对各种算法获得的图像进行了边缘检测及复杂度分析。同时,设计了本文算法的硬件实现结构,并用Verilog语言进行描述,综合出目标代码,最后通过FPGA验证。研究表明,运用该算法插值获得了边缘清晰的目标图像,且该算法复杂度低,便于硬件实现。因此,该算法能有效地实现图像插值,适应于实时条件下的图像缩放。