Canny算法的改进

边缘检测是计算机视觉中重要的研究内容,Canny算法是其中较为典型的算法.文中分析了Canny算法,将其改进到彩色空间上实现,使得该算法可以直接用于处理二值、灰度和彩色图像,并且边缘数据量大为减少.实验结果表明,算法具有通用性,且提高了边缘检测速度.     

基于尺度相乘的Canny改进算法

在Canny算法框架下,对图像进行多尺度滤波分析。定义尺度乘积函数为2个不同尺度滤波器的响应乘积,由相邻尺度近似性确定乘积后的幅值和相角,再选择阈值剔除伪边缘,由非极大值抑制得到图像边缘。实验结果表明,算法比传统Canny算子在噪声抑制和边缘定位方面具有更优的性能。     

一种改进的Canny边缘检测算法

本文介绍了基于最优化理论的Canny算法在图像边缘检测中的实现,并且提出了传统Canny算法在边缘检测中所存在的问题和不足,在此基础上,本文对传统的Canny算法进行了相应的改进.改进算法采用了四阈值边缘检测方法定位边缘,同时对噪声也有明显的抑制作用,实验结果证明了改进算法的可行性和有效性,同时也提出了今后的研究方向.     

基于改进Canny算法的图像边缘检测

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。     

基于Canny算法的改进Kirsch人脸边缘检测方法

针对Kirsch边缘检测算法的不足,提出了一种基于Canny算法改进的Kitsch人脸边缘检测算法.该算法先对原始图像用高斯滤波器平滑,计算其梯度图像.然后将梯度图像用改进后的Kitsch算法进行计算,并根据和两个阈值进行边缘提取.试验结果表明,采用该算法提取人脸边缘不容易受噪声的干扰能检测到真正的弱边缘,效果优于经典Kitsch边缘检测算法.     

基于可调滤波器的Canny检测算法

在Canny边缘检测算法中，通过计算水平方向和垂直方向的梯度来分析当前像素点的梯度强度和方向。因为没有充分利用所有邻域的信息，在边缘较为复杂的区域结果就会出现较大的偏差。本文实现了基于方向滤波器的Canny算法，充分利用各邻域的信息，对图像进行多方向的分析。文中描述了具体算法并通过实例进行比较，证明了应用方向滤波器的算法在边缘检测能力和边缘保持能力上有一定程度的提高，并且改进算法具有较强的鲁棒性。     

基于改进Canny特征点的SIFT算法

在分析了传统SIFT算法的基础上,提出了一种基于改进Canny特征点的SIFT算法。该方法先用SIFT算法检测出候选关键点,再利用Canny边缘检测算法检测出图像的边缘点,通过比较生成的候选关键点和边缘点的坐标是否相等,从而判断是否去除候选关键点。实验结果表明,与传统SIFT算法比较,该方法可以有效地去除DOG算子生成的边缘响应点,进一步提高SIFT特征点的抗噪声能力,增强SIFT算法的稳定性。     

基于Canny改进的边缘检测算法

Canny算子受噪声干扰严重,检测噪声污染的图像边缘的效果较差。轮廓结构元素形态学变换能有效滤除图像噪声,同时能保持图像边缘细节。本算法先用轮廓结构元素形态学变换的方法抑制噪声,求取图像梯度并用非极大值抑制法求其局部模极大值,采用双阀值法二值化图像边缘并进行连接。实验表明,该算法能精确提取噪声图像边缘。     

一种改进Canny算子

提出一种改进的Canny算子,其应用动态阈值作为边缘检测的准则,有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测,很可能导致边缘在模糊处丢失等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

Canny边缘检测算法在颗粒边缘检测方面的应用

该文通过对Canny边缘检测算法的第一步进行改进的，即用一种自适应的高斯滤波器替代传统滤波器对图像进行预处理。然后应用在颗粒边缘检测方面，实验结果证明，与传统Canny算法相比，改进的算法在抗噪声干扰和精确定位等方面都取得了比较好的效果。     

基于Canny理论的多方向角边缘检测算法

传统Canny边缘检测算法通过计算水平方向和垂直方向的梯度来分析当前像素点的梯度强度和方向。该算法由于没有充分利用所有邻域的信息，因此在边缘较为复杂的区域结果会出现较大的偏差。该文提出基于方向滤波器的Canny算法，充分利用各邻域的信息，对图像进行了多方向的分析。实例比较证明，应用了方向滤波器的算法提高了边缘检测和保持的能力，有较强鲁棒性。     

基于Canny算法的列车轴承表面缺陷边缘检测

为了对列车轴承表面缺陷进行准确的边缘检测,提出了一种数学形态学和Canny算法相结合的边缘检测算法。通过对形态学结构元素及基本运算的选取,确定了形态学3菱形闭运算作为前处理,结合Canny算法对列车轴承表面缺陷进行边缘检测。同传统的边缘检测算法及形态学边缘检测算法进行比较,实验结果表明,所提算法不仅加强了抑制噪声的能力,还准确地保留了图像的边缘特征。     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

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。     

改进的Canny算法及其在图像编码中的应用

分析仅以梯度模值作为依据的Canny边缘检测算法的不足,提出一种以曲率加权梯度模值为判据的改进算法以满足基于边缘信息的图像编码压缩对边缘提取的严格要求。实验结果表明,改进的Canny算法能更有效地抑制对于表征图像对象无重要意义的杂乱边缘,更好地反映图像的结构特征,性能优于现行的Canny算法。     

基于Canny算子图像边缘检测的改进方法

针对传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种基于Canny算子图像边缘检测的改进方法。传统Canny算子的高低阈值一般是人为地设定固定值,这容易造成虚假边缘。对此,利用最小交叉熵计算Canny算子的高低阈值,得到理想的边缘后,利用数学形态学对结果进行后处理。实验结果表明,改进后的算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征。针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征。     

基于BEMD与Canny算子融合的自适应边缘检测算法水

针对传统Canny边缘检测算法缺乏自适应性和二维经验模式分解(BEMD)方法计算量大、运算时间较长的缺点,提出了一种改进的自适应边缘检测算法.首先通过改进的BEMD将图像分解成多尺度下的图像细节层(内蕴模函数IMF);再利用自适应Canny算子对各图像细节层进行边缘检测;最后对边缘检测后的图像细节层进行筛选,对筛选出的...