基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法

提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。     

改进的Freeman链码在边缘跟踪 及直线提取中的应用研究

针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取。该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点。对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有边缘点的情况下,再进行八邻域外链码跟踪。然后对跟踪后得到的边缘链码进行分裂提取直线链码。实验结果表明,该算法不仅能有效提取直线,而且能提取曲线边缘,并且保持完好的边缘连续性,避免后续直线合并。      

基于小波变换的航空红外图像目标的多尺度识别

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法,并利用 目标边缘特征结合目标边缘特征数据库对目标进行识别。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力;能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作,利用得到的边缘特征及数据库,较好的完成红外目标的多尺度识别。     

一种基于数学形态学的图像对比度增强算法

由于数学形态学边缘提取算法优于微分边缘提取算法,故提出一种数学形态学图像对比度增强方法.利用数学形态学的相关原理,使用双梯度多尺度、多结构元素进行边缘检测,成功地实现了对模糊图像的去模糊处理实验.仿真结果表明,该方法优于拉普拉斯去模糊方法,并且提取出的图像边缘较好地保持了原来的细节特征,去模糊效果好,图像的对比度得到明显增强.     

基于分数阶微分的遥感图像边缘检测方法

边缘保持是单幅遥感图像的超分辨率重建的关键步骤,边缘检测的精度直接影响着遥感图像边缘保持的效果。针对传统边缘检测算子对噪声敏感,边缘检测效果不理想的缺点,采用经典的分数阶微分G-L定义推导出的差分定义方程,构造了该文的分数阶掩模算子。通过与传统边缘检测算子检测结果的对比试验,结果表明:该算子可以有效地提取遥感图像的边缘信息、对噪声有较好的抑制作用和能获得更高的信噪比。     

结合边缘细节局部自适应增强的直方图均衡化

在保持图像亮度的双直方图基础上,结合Canny算子提取边缘细节,并根据提取边缘的幅值结果建立自适应增强公式.实验结果表明将空间边缘信息和局部灰度信息相结合的算法在满足全图灰度均衡分布的同时增强了局部细节,并且有较强抗噪性.     

LCD表面液晶污染的非接触检测新算法

针对液晶器件的特点,对其表面残留液晶的非接触式检测技术进行了研究,提出了基于迭代阈值分割和数学形态学的边缘检测方法,可以从目标区域中判断出液晶残留形貌与边缘.首先将原图按坐标分成若干子图像,再对子图像进行迭代阈值分割,然后采用不同尺度的结构元素来检测图像边缘,再进行加权合成来获得边缘图像,并从理论上分析了噪声对边缘提取的影响情况.实验表明,该方法很好地抑制了噪声和保持图像边缘细节,并且能够提取出精确且封闭的残留液晶的边缘轮廓,为下一步缺陷特征量的提取与选择奠定了基础.     

多结构元多路加权形态边缘检测算法研究

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。     

一种改进的图像边缘提取算法

针对强干扰背景下的图像在边缘提取时难以在保留边缘细节的同时抑制噪声的情况,提出一种基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和互信息(Mutual Information,MI)的图像边缘提取算法。首先通过BEMD对图像信息进行分解,然后对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值,并根据互信息准则,通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号。最后,结合小波变换模极大值和数学形态学两种方法的优点分别对高低频信号进行边缘检测,叠加融合得到图像边缘。结果表明,此方法提取出的图像边缘连续完整,并保持了边缘的细节特征。     

基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法

该文提出了一种基于邻域均值连续差分平方和(均方连续差分)的SAR图像边缘提取算法。首先,将像素邻域滑动窗口分成多个互不重叠的子区域,采用邻域均值差分平方和作为边缘强度的衡量因子,从理论上证明了该算子可以消除区域亮度对边缘强度估计的影响,具有恒定虚警率的特性,同时较好地估计边缘方向。然后,根据边缘走向对边缘强度图像进行边缘细化,消除真实边缘附近的虚假边缘,并提出一种基于平均强度变化率的自适应双阈值连接方法提取SAR图像中边缘。仿真和实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的算子在SAR图像的边缘检测中表现出较好的性能,具有较高检测率和边缘定位精度,边缘线段的连续性保持也较好。     

基于数字图像处理的棉花异纤检测研究

本文首先介绍通过Visual C＋＋实现对RAW格式的棉花图片的显示,然后再应用一种检测算法检测显示出的图片中的异纤点。该检测算法是采用基于选择式掩模平滑的边缘检测方法来识别原棉图像中存在的异性纤维,其中边缘检测算子为Sobel算子。     

基于克隆算法的彩色图像边缘检测新算法

在图像边缘检测中,如何使得到的边缘图像有更好的边缘连续性和更少的过检测点,是图像边缘检测中的一个难点问题.本文初步分析了克隆技术,建议了一种克隆算法,将它用于彩色图像边缘检测,并联合使用边缘连接算法,给出一种彩色图像边缘提取的新方法.仿真结果同Canny算子检测的边缘图像进行比较,证明本文算法检测出的边缘图像具有更好的边缘连续性和少的过检测点.     

多尺度的灰值形态学在图像边缘检测中的应用

传统的边缘检测算法存在检测边缘不连续、漏检、抗噪性能差等缺点。针对传统方法在边缘检测中遇到的问题,结合数学形态学的方法,介绍一种基于多尺度灰值形态学的边缘检测算子,该算子是在形态学梯度算子的基础上改进之后,结合多尺度的概念,将各种不同尺寸下的边缘图像结合起来,提取出比较理想的边缘图像。采用Visual C++编程实现算法,并与传统边缘检测算子进行比较。实验结果表明本文提到的算子检测边缘效果更好。     

基于FPGA的图像分块实时边缘检测系统

当边缘检测系统用于存在异常光照的环境中,其判决阈值会被非均匀光源部分所影响,从而导致检测效果的不理想。针对此问题,提出一种基于图像分块的边缘检测方法,将这种方法用于Sobel算子,并在Altera CycloneIV FPGA平台上进行实时的边缘检测。测试实验结果表明,该改进方法对于存在非均匀光源环境下的边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。     

工业图像中屋脊边缘多尺度检测方法

针对屋脊边缘的特点，提出了一种多就度屋脊边缘的检测方法，该方法分析了图像中屋脊边缘的可能性，并根据该可能性量自适应调整滤波器的尺度参数，分析了对屋脊边缘进行滤波的尺度参数选取范围，实验表明该方法是可行的。     

基于反对称二进小波的SAR图像海洋表面油膜检测方法

海洋表面油膜检测是合成孔径雷达(SAR)很重要的应用领域之一。小波方法是近年来研究较多的图像边缘检测方法。通常的SAR图像油膜检测采用高斯函数一阶导和二阶导作为小波基函数,运算速度慢;该文采用反对称二进小波,利用小波变换多分辨率分析(MRA)思想,经多尺度综合得到油膜边缘图像。实验证明这是一种有效、有前途的SAR图像海洋表面油膜检测方法。     

Study on the technique to detect texture features in SAR images

This letter studies on the detection of texture features in Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Through analyzing the feature detection method proposed by Lopes, an improved texture detection method is proposed, which can not only detect the edge and lines but also avoid stretching edge and suppressing lines of the former algorithm. Experimental results with both simulated and real SAR images verify the advantage and practicability of the improved method.     

大米虫蚀粒图像边缘检测方法

虫蚀严重影响大米的品质,大米虫蚀粒的检测具有重要的意义。图像分析是客观检测大米虫蚀粒的一种有效方法。边缘检测是采用图像法检测大米虫蚀粒的一个重要环节,该文分析了LoG算子法,频域检测法以及形态学边缘检测法,对比分析了它们的检测效果和速度,以期得到最适合检测大米虫蚀粒的图像边缘检测方法。实验结果表明,形态学检测方法效果较好,并且处理速度快。     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。     

大鱼际掌纹图像边缘提取算法

主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。