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边缘是一幅图像最基本也最重要的特征,边缘检测是机器视觉和图像处理的关键环节和经典课题。本文结合人眼的视觉特性,利用彩色图像自身梯度方向信息,对彩色图像进行多通道边缘检测,得到图像的伪色彩边缘图。对边缘信息增强和去相关后提取亮度分量,用OTSU法二值化,最后利用Hessian矩阵提取边缘图像的中心路径,去除边缘毛糙和冗余的背景纹理,使图像边缘光滑连续。通过实验验证了本文算法的有效性,实验通过与两种经典算子Canny和Sobel以及基于小波的边缘检测方法做比较,结果表明,本文算法能够提高边缘检测的有效性和清晰度。 相似文献
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边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性. 相似文献
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提出了一种基于自适应阈值和限定角点区域的红外图像边缘增强方法.首先介绍了SUSAN边缘增强算法,然后改进了SUSAN算法阈值的自适应选取和角点区域限定的方法,最后在实际应用中,提取出了红外图像清晰、连通的边缘特征.实验结果表明,改进后的方法能够有效地增强红外图像的边缘,得到令人满意的效果. 相似文献
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基于边缘检测的图像锐化算法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分。常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强,结果呈现明显噪声。为此,在对锐化原理进行深入研究的基础上,提出了先用边缘检测算法检出边缘,然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法。实验结果表明,该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题。 相似文献
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在对图像进行边缘提取时,水平和垂直的边缘一般通过简单的Soble算子就能够提取出它的单像素边缘,但是对于倾斜的或其他形状的边缘用简单的Sobel算法就很难提取出它的单像素边缘。本文提出了一种基于新的Soble算子改进算法来提取倾斜一定角度的单像素边缘。首先,通过引入衰减因子对原灰度图像进行处理,先后利用8个模板的Sobel算子得到一个边缘图,然后利用统计学的方法,统计边缘图像每一行的灰度最大值,最大值所在的位置就是单像素的位置。通过实验验证,利用本文的算法能够将倾斜一定角度的边缘提取出其单像素点。 相似文献
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边缘是数字图像中的一个重要的局部特征。在复杂光照条件的情况下,图像分辨率较低,传统Sobel算子利用卷积计算出来的灰度梯度较为平缓,边缘不能有效的识别。通过改进Sobel算子的模板,平衡图像的亮边缘与暗边缘,尽可能地避免暗边缘信息的丢失。与此同时,通过分析数据建立相应的数学模型,优化子区域大小,把图像划分为多个子区域,在子区域内利用大津法进行边缘的检测与提取,最后使用Hilditch细化算法将图像的边缘提取出来。通过MATLAB仿真结果表明,与传统So bel算子的边缘提取算法相比,文中算法简单易实现,对于复杂光照条件下的图像,边缘信息提取更完整,自适应能力更强。 相似文献
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现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。 相似文献
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提出了一种新的自动图像边缘提取和分割算法:先通过任意种子区域搜寻算法(RSRS)自动获得图像的边缘,其中的初始种子选取是任意的,并且可以根据图像对比度的强弱自动调整分割阈值,经与其它经典的图像分割算法相比较,验证了本算法性能的优越性. 相似文献
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等效边缘电磁流法是计算超电大目标电磁散射特性的有力工具之一。当目标为复杂目标时,目标棱边提取是分析中的重要一环。文中根据目标模型特征提出了一种棱边提取的方法。使用商业软件Hypermesh建模并输出模型三角面元数据,采用穷举法给出所有三角面元及与其相邻的三角面元信息,通过设定角度阀值确定属于目标棱边的三角面元,接着判断该面元所含棱边的凹凸性,完成棱边提取。数值结果表明,该方法可以精准提取复杂目标棱边的数据信息。 相似文献
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噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出一种边缘引导的蚁群搜索算法,以解决常用的边缘提取方法抑制噪声能力不强,提取边缘不连续的缺点.此算法首先进行边缘检测获取由真实边缘和噪声组成的可能边缘点;然后利用可能边缘信息引导蚁群迭代搜索局部边缘曲线,并根据蚂蚁搜索曲线的长度更新其行走路径上的信息素分布,使搜索逐渐向真实的边缘收敛;最后,依据信息素遗留提取真实的边缘曲线.相对传统的蚁群算法,该文利用边缘信息引导蚁群搜索,增强了搜索的目的性,提高了算法效率.多组噪声图像的实验表明:该算法能够有效地从噪声图像中提取物体的真实边缘,在最大限度地保留细节信息的同时抑制噪声. 相似文献
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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。 相似文献