基于数据融合的图像边缘检测算法研究

提出了一种基于数据融合的图像边缘检测算法。该算法对原始图像分别采用Canny算子和小波变换两种方法进行边缘提取,再将两种方法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。实验证明,融合后的图像边缘包含了原始图像丰富的细节信息和较完整的轮廓,该算法优于单独采用Canny算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘检测方法。     

基于多尺度Gabor滤波器的角点检测

为了克服在不同图像上的尺度选择问题,提出了一种基于边缘轮廓线的多尺度Gabor滤波器的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算子提取图像的边缘轮廓;进而用一组构建好的4个尺度8个方向Gabor滤波器的虚部对图像进行平滑,并计算每个像素在其相同尺度下各个方向上Gabor滤波器虚部响应的归一化的和;最后将每个边缘像素点在所有尺度下的乘积作为新的角点测度, 当角点测度大于预设阈值时,则认定该点为角点。将实验结果与经典的Harris、CPDA和He&Yung角点检测算法进行比较,提出的算法在检测准确率、定位误差、噪声稳健性性能指标上,都取得了更好的结果。     

基于提升小波变换的指针式仪表图像边缘检测

为解决工业中对指针式仪表的自动检定,针对自动检定系统中所涉及的图像边缘检测技术难点,分析了现有传统算法的不足之处,提出一种有效的基于提升小波变换的边缘检测算法。该算法利用提升小波变换尺度的低通作用,避免受高频噪声影响,在传统边缘检测算法的基础上,提取低频轮廓。利用小波系数的方向性,结合方向性边缘检测算子,获得高频边缘信息,最后利用小波重构获得准确清晰的图像边缘,为后续Hough变换准确的提取指针提供了有利保障。实验结果表明,该算法得到的图像边缘较传统Canny算法更清晰准确,无虚假边缘,应用于仪表自动检测系统中是可行的。     

多尺度压缩求导的一维图像边缘检测

为了更加精确地计算塑料薄膜缺陷的宽度,在基于小波算法的多尺度变换基础上,提出了一种用于一维图像不同尺度间的压缩求导边缘检测方法.小波变换提供图像的多尺度描述,将压缩求导应用于不同尺度间的小波域,从而可将各尺度的图像信息更加有效地合成,得到最优的边缘检测效果.该方法比以往的单纯直线拟合方法具有更好的精确度,可以有效地增强边缘和抑制噪声.对一维图像进行的实验证明该方法是正确和有效的.     

小波变换在图像检测中的应用

提出了一种基于小波变换的图像边缘检测算法,该算法具有计算复杂度小,运算速度快等特点,仿真结果表明该算法在信／噪比和边缘检测定位精度方面优于传统的边缘检测方法,获取了较满意的图像边缘检测效果。     

基于改进Canny边缘检测的指针式仪表自动读数算法研究

指针式仪表自动读数是工业巡检机器人系统的核心技术之一,以机器视觉为基础,提出了一种新的指针式仪表的自动读数算法研究,研究分为3个模块。首先采用基于深度学习的目标检测SSD算法,对指针式仪表位置进行准确定位,该算法可以准确的从复杂背景中检测出指针式仪表的位置,并将其提取出来;接着采用多尺度Retinex对HSL色彩空间中的图像进行图像增强,采用最大类间方差进行二值化操作,采用改进的Canny边缘检测进行指针边缘的提取;最后采用改进的霍夫变换法——概率霍夫变换对指针所在的直线进行检测,计算出指针的倾斜角度从而利用角度法得出指针的准确示数。实验结果表明该研究可以较为准确的自动读出指针仪表的示数,误差较小,稳定性高。     

基于多结构元素的形态学抗噪边缘检测算法

边缘检测是图像处理中的重要内容,是图像的最基本特征,在图像分割、图像检索、模式识别、机器视觉等领域中都有重要的应用。本文提出了一种基于多结构元素的形态学抗噪边缘检测算法,该算法利用形态学的基本运算膨胀、腐蚀、开、闭及它们的组合,并通过构造4个不同方向的结构元素,得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果加权平均,得到最终的图像边缘。结果表明,该算法的抗噪性能优于经典的Log算子和Canny算子,并且检测出的边缘平滑性好,特征清晰,因而有一定的实用性。     

一种改进的血管壁超声图像边缘检测方法

血管壁超声图像边缘检测是IVUS图像处理中必不可少的步骤和重要的环节。传统的IVUS图像边缘检测方法是直接采用Snake动态轮廓模型、GVF Snake动态轮廓模型对IVUS图像进行处理,这些方法不易得到确切的血管壁边缘边缘轮廓。本文采用先对IVUS原图像进行预处理的方法。在预处理中,提出了采用不同高斯滤波方差下的Canny算子边缘检测和Hough变换圆检测方法。之后再采取GVF变换、图像除噪与图像迭加等处理方法。实验结果验证了该IVUS图像处理方法的有效性。     

改进的Canny算子在裂缝检测中的应用

结合OpenCV函数库提出一种新的Canny边缘检测方法,对视频数据进行处理,从而保障和提高路面裂缝检测的实时性和准确性。通过将多尺度形态学和双边滤波结合的去噪方法引入Canny算法中,不仅加强了降噪的效果,还能保留图像的边缘特征;在此基础上,用3×3的Scharr模板计算梯度幅值,以提高边缘检测精度,用最大熵自适应获取阈值、形态学滤波消除小的空洞,填补轮廓线的裂痕。实验结果表明,改进的Canny算法应用于不同路面裂缝检测时,都能够得到较好的结果,较高的检测精度。     

基于GPU图像边缘检测的实时性

边缘检测是图像处理的基础,目前边缘检测算法不断完善,检测效果不断的提高,但检测速度方面的研究还存在很多不足,为了在保证检测效果的同时,提高边缘检测的速度,提出了一种基于可编程图像处理器GPU的边缘检测方法,应用GPU的像素着色器和Canny算子检测原理,用VC＋＋,Cg,OpenGL在Windows XP系统下进行仿真实验。结果表明,该方法不仅提高了边缘检测的速度,而且有效保留图像边缘信息,具有实时性,为今后基于GPU提高图像处理速度的研究提供了宝贵资源。     

基于轮廓角点检测的螺纹关键参数视觉测量方法

为解决现有螺纹关键参数视觉测量方法中易存在螺纹角点误检和漏检导致测量精度降低的问题,本文提出一种基于轮 廓角点检测的视觉测量方法。 首先,使用双边滤波和迭代阈值法改进 Canny 算子,提高边缘检测的精度;其次,使用双阈值 DP 算法和 Hough 变换对轮廓进行分段拟合,在保护边缘的前提下平滑轮廓,并在此基础上使用 CTAR 算法提取螺纹牙顶、牙底的 角点;最后,根据角点的位置信息实现螺纹大径、小径的测量。 实验结果表明,相对于现有使用 Canny 算子和 Harris 角点检测的 视觉测量方法,该方法能准确可靠地检测螺纹的边缘和角点,实现螺纹参数的高精度测量,螺纹大径、小径的平均测量精度分别 达到 0. 003 3 mm 和 0. 002 6 mm。     

结合多光束光学应力传感器与改进的 Canny 算法求曲率半径的方法研究

利用多光束光学应力传感器(MOSS)求薄膜曲率需要测量出光束在反射前后的间距,根据相邻入射(折射)光束间距即 可计算出薄膜的曲率半径。 光束的间距可由接收到的光斑中心点确定。 提取光斑的中心点主要利用 Canny 边缘检测算法和椭 圆拟合算法。 用 CMOS 传感器得到的光斑阵列图像,在光斑周围参杂有很大的椒盐噪声,对于传统的 Canny 算法,无法准确的 检测出光斑的边缘。 利用一种改进的 Canny 边缘检测算法,可有效的消除光斑周围的噪声,并较好的保留光斑边缘。 最后利用 椭圆拟合算法对边缘进行拟合,求得光斑阵列的所有中心点。 实验最后选用标准件进行验证,用测得的间距算出曲率半径与实 际进行对比,误差结果在 2% ~ 4%,证明该方法可行。     

图像处理中几种边缘检测算法的比较

边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题。文章具体考察了 3种常用的边缘检测算法 ,并加以实现。最后对它们各自的特点进行了比较。索贝尔算子简单有效 ,坎尼算法和高斯的拉普拉斯算法能产生较细的边缘。它们各自有其优缺点 ,在实践中应根据待解决问题的特点和要求决定采用何种方法     

融合边缘检测的遥感图像超分辨率重建算法

针对基于生成对抗网络的遥感图像超分辨率重建存在训练不稳定,参数冗余,图片纹理细节不够清晰等问题。提出一种融合边缘检测的遥感图像超分辨率重建算法。首先,在生成器网络中引入改进后的Canny边缘检测算子用于低分辨率图像特征提取,通过在Canny算子边缘提取流程中利用双边滤波和3×3邻域梯度以检测图像的边缘信息,使网络能够更好的表达高频特征;其次,为降低网络参数和提高网络训练的稳定性,去除判别器网络中冗余的BN层,同时将Wasserstein距离定义为对抗损失以解决生成对抗网络训练出现的梯度消失现象。在NWPU RESISC45数据集上,所提方法的峰值信噪比与结构相似性较WDSR和CARN算法分别提升了1.22 dB、0.114和0.32 dB、0.013,且重建后的图像相比较WDSR、CARN等其他SR算法在图像纹理细节和主观视觉效果方面也均有提升。     

轮胎气泡边缘检测算法的研究

针对轮胎激光剪切散斑干涉图像背景中存在大量条纹的特点,为避免其对气泡边缘检测产生妨碍,主要对其边缘检测算法进行了研究.给出了对常用的几种算子进行边缘检测后的轮胎激光剪切散斑干涉图像,并分析了其在处理图像时的不适用性,设计出基于模糊理论的小波多尺度边缘检测算法.在多尺度边缘检测过程中,设计了适合的模糊算子,改善了轮胎气泡边缘检测的效果.由仿真结果可知:本文设计的算法与常用边缘检测算法相比,更好地标记出了轮胎气泡的边缘图像,滤除图像中的伪边缘.     

Automated registration of brain images using edge and surfacefeatures

We present an automated multimodality (CT & MRI) registration algorithm based on hierarchical feature extraction. Two kinds of shape representations-edge and surface-are extracted hierarchically from different image modalities. The registration then is performed using least-squares matching of the user-specified (but automatically extracted) corresponding features. In our implementation, the 3-D version of the Canny edge detector is employed in the extraction of corresponding edge information. An automatic segmentation algorithm is introduced to extract the corresponding surfaces from the edges efficiently. The geometric matching of those extracted shape features then is performed using the iterative closest-point matching method     

基于机器视觉的光纤几何参数检测算法设计

为了满足工业检测中快速检测光纤横截面几何参数的需求,运用数字图像处理技术实现光纤几何参数测量。最大类间方差法用于分割高对比度光纤二次涂覆层区域;改进Canny算法用于提取低对比度光纤一次涂覆层和包层边缘,该算法在传统Canny算法的基础上运用局部区域距离阈值法代替双阈值法中的高阈值,实现单一边缘响应原则;结合使用二次曲线标准化法和齐次方程法用于边缘曲线拟合,并用高斯-牛顿迭代法求解光纤几何参数。检测结果与高精度光纤测试仪FGM-502进行对比,结果证明本文研究的光纤检测算法的有效性及准确性,满足企业光纤几何参数检测需求。