小波变换在ICT图像边缘检测中的应用

本文利用小波变换的多尺度性,对机械零件的断层图像进行小波分解,将图像边界的局部细节特征进行加强,再利用小波重构和Canny算子对图像进行边界检测,准确地检测出了图像的边缘。通过实验分析以及与其他方法的比较,证明此方法在机械零件的断层图像的边缘检测中是切实可行的。     

基于开关式周围抑制的轮廓检测方法

传统的基于梯度的边缘检测算子旨在提取图像中所有由灰度变化引起的边缘,并不区分目标轮廓边缘和由杂波造成的干扰边缘。为提高这类算子在自然图像中检测主要轮廓边缘的性能,提出了基于开关式周围抑制的轮廓检测算法。与其他基于周围抑制的方法相比,该方法仅对干扰边缘进行抑制,对轮廓边缘不进行抑制,从而进一步提高了传统边缘算子的轮廓检测性能。利用自然图像和标准的参考轮廓边缘图像对该方法进行性能评估,结果表明,本文方法的轮廓检测性能优于传统的边缘算子及其他基于周围抑制的方法。     

基于中值滤波与Sobel、Canny算子的图像边缘检测研究

提出一种在噪声条件下将中值滤波与Sobel、Canny算子相结合进行图像边缘检测的方法。首先,采用中值滤波对图像进行平滑处理,再利用Sobel、Canny算子检测图像边缘。仿真实验表明,该方法对图像边缘检测精度较高,抗噪声性能强,可提高图像边缘检测效果。     

一种基于Sobel算子的彩色图像边缘检测新算法

在研究灰度图像边缘检测方法的基础上,针对彩色图像的特点,提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,并用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,得到的结果图像边缘比较模糊,而本文提出的改进算法,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声,将Sobel算子边缘检测算法从灰度图像很好地移植到了彩色图像。     

基于云模型元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于模糊或元胞自动机的图像边缘检测方法所存在的问题,提出了一种新的基于云模型元胞自动机的图像边缘检测方法。采用方向信息测度与边缘有序性度量作为边缘特征信息,将这些信息作为输入进行云推理,利用推理结果对方向信息测度信息和边缘有序性度量信息进行精确反馈,最后通过元胞自动机的自动演化得到图像边缘。试验表明,本文算法具有很强的细节边缘检测能力,是一种实用、高效的图像处理算法。     

基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法

针对目前边缘检测方法在低对比度图像、噪声图像中检测效果不理想的问题,本文结合微分算子和模糊边缘检测的优点,提出一种基于邻域加权的多层次模糊边缘检测方法。首先,利用微分算子计算图像梯度特征,依据图像梯度特征对图像进行自适应地分层;然后构造模糊函数,用模糊函数增强不同强度的图像梯度特征,取得了较好的边缘检测结果。仿真实验表明:基于邻域加权的多层次模糊边缘检测算法能较好地检测低对比度图像的边缘,同时能有效抑制椒盐噪声、高斯噪声对图像边缘检测的干扰。     

边缘检测算子分析与比较

边缘检测是图像分析与处理过程中一个重要的边缘特征提取过程。本文分析了7种经典的边缘检测算子的性能,在Matlab环境下用这7种边缘测算子分别对Lena图像进行边缘检测实验,对其性能进行比较。最后对边缘检测技术的发展趋势进行了展望。     

边缘检测梯度法的小波实现

图像的边缘表现为图像上的不连续性,边缘检测就是检测图像上的不连续点或陡变点,本文根据Ｍａｌｌａｔ多尺度边缘检测原理,提出了一种图像的边缘检测的新算法,与Ｍａｌｌａｔ的多尺度边缘检测算法相比,这个算法具有计算量小的优点,文中给出了应用这个算法对图像进行边缘提取的实例。     

图像聚类分析法用于汽车图像边缘的检测

在分析用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法基础上,结合基于自组织神经网络的图像聚类分析的数据融合技术,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,与其它形态学边缘检测方法进行了比较,该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

基于GM(1,1)图像边缘检测改进算法研究

由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检以及伪影等问题,为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了改进的基于灰色预测模型的图像边缘检测方法.该方法首先在图像考察点邻域选择建模数据,对建模数据进行平移与对数变换的预处理,通过引入增强因子p的GM(1,1)模型对建模数据进行处理,得到原始图像的预测图像,通过对预测图像与原始图像做差得到边缘检测结果.为了统一标准,将图像库中图像转换为256*256的bmp格式图像,使用改进后的方法对转换后80幅图像进行边缘检测,其结果表明该算法可以清晰地检测出图像的边缘信息,同时图像的细节也很好地保留下来.说明该改进方法的性能较未改进方法有了大的提高.     

改进形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法

针对传统边缘检测算法存在定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出一种基于形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法。利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,再利用三次样条插值法对提取出的边缘图像进行插值运算,最后利用数学形态学细化算子将提取出的边缘进行细化,可有效地检测出图像边缘,实现亚像素边缘检测。实验结果表明,这种方法能准确地检测出边缘,优于传统的边缘检测方法。     

X线图像计算机边缘提取综合算法的研究

研究提出了一种适合于X线图象的综合算法 ,用于X线图象的边缘探测 ,通过实验检验 ,效果理想     

基于数学形态学与Hough变换的道路边缘提取

道路边缘的提取是运动检测中最关键的一步。针对目前运动检测过程中更新数据量大、实时性不高的问题,提出了一种新型、快速的道路边缘提取方法。该方法首先利用数学形态学对原图像进行增强,然后通过Canny算子对增强图像进行边缘检测,最后采用Hough变换检测出二值图像中的道路边缘。实验证明,该方法准确性较高,可以减少后期运动检测的运算范围,提高运动检测速率。     

一种Sobel黑片图像亚像素边缘检测

提出一种基于Sobel和多项式插值法结合的改进的黑片图像亚像素边缘检测算法.算法在经典Sobel算法的基础上增加了两个方向模板,并使用对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到准确的单像素边缘.在单像素梯度边缘上进行有方向的多项式插值计算得到更精确的亚像素边缘定位.该方法的检测精度高,能够应用于黑片的在线检测.     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法.该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测,处理的过程中考虑到了边缘的方向信息,从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘.最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息,在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子,减小了计算的冗余度.实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取,精度较高.     

Canny色彩边缘检测及分类新方法

为了解决传统边缘检测方法可能造成的边缘丢失、边缘定位不准、伪边缘、边缘不连续等问题,提出一种改进的Canny算子,用色彩张量表示光照准不变微分式,计算出新的图像边缘的梯度幅值,从而实现彩色图像边缘的精确提取.实验结果表明,改进的Canny检测器可以检测并分类各种色彩边缘.利用边缘检测品质因数Q改进Canny检测器的性能,并进行定量评价,结果表明,该方法降低了色彩边缘检测的误检率和错检率,有效提高了边缘检测器的性能.     

一种基于方向形态学的图像轮廓提取方法

提出了一种基于方向形态学的图像轮廓提取新方法，该方法首先通过形态学梯度边缘检测算子实现图像的边缘检测，处理的过程中考虑到了边缘的方向信息，从而能够更好地跟踪图像中主要的边缘，最后通过滚动膨胀正确的提取物体的轮廓信息，在结构元素移动的过程中引入了方向控制条件因子，减小了计算的冗余度，实验结果表明该方法能够实现自动边缘检测与轮廓提取，精度较高。     

视频流中运动对象提取和生成技术

通过采用运动变化区域检测和边缘检测技术来生成视频对象。该方法通过估计相邻两帧的差分图像中相对噪声的特征参数对相对噪声进行滤波,从而自动地检测出运动变化区域;在检测出运动变化区域后,利用运动变化区域和边缘检测的结果,可以确定运动对象的边界位置;最后,根据运动对象的边界位置生成视频对象。     

二维经验模态分解技术在混浊度检测中的应用

针对液体混浊度检测易受噪声影响这一技术问题,提出了一种基于二维经验模态分解联合Robert算子的医疗液体混浊度检测方法,对医疗液体图像进行二维经验模态分解,将液体图像分解成多层本征模态函数(IMF),并利用Robert算子对各分量IMF进行边缘检测,选择性地逐层重构出图像边缘,从而将图像与杂质的边缘细节突显出来.实验结果表明,该方法有效地降低了随机噪声对液体混浊度检测的影响,提高了液体混浊度检测的精度,进而验证了该算法的可行性和有效性.