基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测

数学形态学在图象处理中已经得到广泛地应用，但传统的形态学常应用于二值图象处理，后来发展应用到灰度图象处理，对于其用于彩色图象处理的研究还不是很多，通过对传统的数学形态学的几何描述，以及对目前形态学在边缘检测中的应用分析，提出了一种新的多尺度的彩色形态矢量边缘检测算子，该方法是利用不同尺度形态边缘检测算子来检测不同尺度下的边缘强度，再对不同尺度下的边缘强度图进行合并，从而得到新的边缘强度图象，利用该算法对实际图象和合成图象进行了实验，将实验结果与传统的边缘检测算法相比较，由于新的多尺度彩色形态矢量算子能检测出更多的细节边缘，因此将更有利于图象的进一步分析处理，同时将实验图象人为地增加噪声后，再利用该算法进行实验，其结果表明，该算法对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于尺度相关性的小波变换边缘检测

图象边缘检测的任务进就是检测和定位图象平面亮度的不连续,但夹杂在图象信号中的噪声,因其奇异性使得边缘检测成为一个既要保留边缘又要去除噪声的病态问题。本文利用多尺度小波变换对图象边缘及噪声的奇异性行了探讨。并根据小波变换的尺度相关性提出了一种新的边缘检测算法,通过试验验证本方法对保留边缘去除噪声有很好的效果。     

利用小波多尺度积实现裂纹缺陷的边缘检测

提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,即利用边缘信息的多尺度特性和小波变换模极大值对图像进行多尺度分解,将相邻尺度的小波系数相乘增强边缘,再通过双阈值去噪的方法,得到最终的图像边缘。实验结果表明该方法很好地解决了噪声和坏边的问题,边缘连续的同时又保证了边缘定位的准确性,采用双阈值的算法明显优于采用单阈值,可以有效用于结构件的检测。     

一种基于子波变换的图象尺度边缘提取方法

图象多尺度边缘是图象的重要特征，已广泛应用于处理和计算机视觉等多个领域。本文给出一种基于子小我的图象多尺度边缘提取方法。实验证明该算法是行之有效的。     

基于多尺度边缘增强的遥感图象融合

边缘是图象(尤其是遥感图象)的一种重要特征.如果能够在将遥感图象进行融合的同时,增强融合图象的主体边缘特征,这显然对融合图象的进一步分析和应用具有重要的意义.因此,本文根据小波多尺度边缘检测的特性,结合小波变换融合的原理,提出了一种基于多尺度边缘增强的遥感图象融合.实验结果表明,该方法确实能够显著增强主要地物的边缘特征,为图象分割、特征提取和地物识别等应用奠定了基础.     

图像边缘检测的多尺度Gap统计方法

基于Tibshirani等的“Gap Statistic”思想，利用样本灰度数据分布差分析了图像分布间隙的规律，并在讨论随机含义下屋脊边缘和阶跃边缘等概念的基础上，建立了图像边缘检测的多尺度随机模型，给出了图像边缘检测算法，最后通过实例验证了该模型的抗噪声与多尺度特性。     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像，根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较，实验表明该算法抗噪能力强，能得到更精细准确的边缘。     

一种Beamlet变换下的图像边缘检测算法

Beamlet变换是一种多尺度分析的有效工具。对基于Beamlet变换的线特征提取算法进行改进,提出一种表示Beamlet上图像灰度值加权平均的算式,提出在图像子块内沿Beamlet的各个方向搜索边缘,形成一种图像边缘检测的新算法。从检测到的边缘连贯性等方面对该算法的性能进行了评价,将该算法应用于车道线等图像的边缘检测和车道识别。实验结果表明,该算法检测到的边缘连贯性好,算法的错检率和漏检率低,且具有较强的提取线特征的能力;检测到的边缘线段包含位置、方向等信息,便于对车道等目标进行识别;算法的缺点是：抗噪性不够好且计算较为复杂,有待改进。     

数字图像中基于多尺度几何分析的圆检测算法

特征检测是图像处理和模式识别中非常重要的问题,其检测效果直接影响模式识别和分类。基于多尺度几何分析（MGA）的思想,提出了一种圆检测方法―圆特征域上奇异点算法。该算法首先将圆特征曲线变换到圆特征域上,然后在圆特征域上进行小波分析以找出奇异点,奇异点坐标即为待检圆的坐标。该方法克服了Hough变换对灰度图像圆检测需要考虑灰度阈值或梯度的限制,可直接对二值图像或灰度图像进行检测。最后分析、比较了该算法与Hough算法的不同。     

一种基于数学形态学的遥感图象边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图象中的边缘信息,该文提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法,首先利用开-闭形态滤波器降低输入图象的噪声,然后将二值图象的边缘提取算法推广到灰度图象中加以应用。实验结果证明,此方法优于灰度形态梯度法,同时也优于Canny算子。     

基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割

针对Chan-Vese模型（C-V模型）存在收敛缓慢等缺陷,给出一种基于边缘检测函数尺度变换的水平集图像分割算法。引入边缘检测函数对C-V模型进行改进,在不降低分割质量的前提下,提高图像分割的速度。为了增强改进模型的灵活性,提出对边缘检测函数进行尺度变换的方法。实验结果表明,改进模型有良好的分割效果,尺度变换能有效加快改进模型的演化速度,保持分割过程的稳定性。     

一种新的基于特征的图像内容认证方法

该文提出了一种新的基于特征的图像内容认证方法．它首先利用小波变换多尺度边缘检测方法抽取出光滑分量和边缘特征作为生成签名的图像特征集．这可以保证特征集与图像之间的一一映射关系，避免伪造攻击．然后它将光滑分量量化后生成128位的摘要，并将边缘特征以水印方式嵌入原图．验证图像时需同时通过与摘要的对比以及与水印特征的对比来确定内容是否被篡改．实验表明，该算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置，并可容忍由压缩、滤波等操作引起的失真．即使图像受一定噪声污染，它也可通过验证．     

基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。     

一种基于局部同态性分析的边缘检测算法

提出了一种新的边缘检测算法。首先利用局部同态性分析来获得同态性检测的标准，然后根据此标准做出一个“模板”，各个像素都用此模板来进行同态性检测，从而得出它经过同态检测后的值，这样就可以找到图像的边缘。实验结果表明此方法易于实现，对图像的边缘检测效果很好。     

水下人造目标线特征快速检测算法

为了从水下复杂场景中快速检测人造目标,提出了一种在图像小波变换低频子带上进行直线实时检测的算法。首先,利用小波变换确定显著线特征检测的合适尺度;然后在确定的低频子带小图像上进行边缘检测,利用梯度直方图和迭代法相结合自适应确定边缘检测的分割阈值,得到显著特征的边缘点;再利用改进的Hough变换检测人造目标的直线特征;最后在原始图像上标记出直线检测的结果。实验结果表明:提出的算法可以准确检测出水下复杂背景中人造目标的直线特征,并且具有良好的实时性,满足水下人造目标视频检测的应用要求。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

基于小波变换与改进的——Roberts算子融合的图像边缘检测

本文提出了一种改进的Roberts算子,并在此算子边缘检测框架基础上,采用了一种小波多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过改进的Roberts算子对子图像进行空间微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合运算得到最终的边缘图像.实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿...     

基于概率密度梯度的边缘检测

提出了一种新颖的基于概率密度梯度的边缘检测算法.新算法通过估计图像中各像素点的概率密度梯度得到图像的概率密度梯度场,然后根据图像的边缘点在概率密度梯度场中具有两侧梯度方向相反的特性实现边缘检测.与现有的算法相比,新算法检测得到的边缘点具有尺度不变性,并可以直接从图像中检测出具特定尺寸区域的轮廓,完好地保持物体的形状.     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。