灰色关联度和Prewitt算子相结合的边缘检测算法

本文提出了一种新的灰色关联度和Prewitt算子相结合的边缘检测算法,该算法通以Prewitt模版作为参考序列,利用灰色关联度判别该象素是否为边缘点,应用非极大抑制方法,则可得到单像素边缘图像.仿真结果表明,该算法能够有效检测图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,精度较高,具有一定的杭嗓能力.     

一种基于Sobel算子和灰色关联度的图像边缘检测方法

把灰色关联度与图像的边缘检测相结合，提出了一种利用Sobel算子作为参考序列,通过计算灰色关联度来检测图像边缘的新方法，并介绍了其原理和算法实现过程。仿真实验表明，该方法对图像边缘的检测精度较高，抗噪声能力强，提高了图像边缘检测效果。     

灰色关联分析在工程图纸除噪预处理中的应用研究

提出了一种基于灰色关联分析的工程图像除噪预处理算法.该算法首先对含噪工程图像的特点进行分析,利用图像中噪声点与边缘点的空间分布连续性不同和图像为近似二值图像的特征,确定了两个非边缘点的参考序列和一组待比较序列;然后通过这两个参考序列与各比较序列之间的灰色关联度将含噪图像的像素重新分类,从而在保留尽可能多边缘的情况下除去噪声.实验表明该除噪方法具有简单易行、效果显著,而且能同时除去多种不同类型的噪声及可动态控制去除噪声与保持边缘的折中度等优点.这对于改善细化、骨架化、识别和矢量化等后继处理结果有着重要意义和实用价值.     

一种改进的Roberts 和灰色关联分析的边缘检测算法

针对Roberts 算子容易漏检及对噪声较敏感的问题,提出一种改进的基于灰色关 联分析方法的边缘检测算法GRA-Roberts。通过改进Roberts 算子提高其检测精度和抗噪性能, 结合灰色关联分析方法,将改进后的Roberts 算子作为参考序列,通过计算灰色关联度来检测 图像边缘。实验结果表明,GRA-Roberts 算法能有效克服Roberts 算子算法易漏检和对噪声敏 感的问题,且比其他灰色关联结合算法具有更好的检测效果。     

基于灰色关联分析和Canny算子的图像边缘提取算法

基于灰色关联分析和Canny算子,提出了一种有效的边缘提取策略。相对于传统边缘检测方法中的梯度图像,首次提出灰色关联度图像的概念,并对两种图像进行了对比和分析。指出并讨论了灰色序列方向对边缘方向的敏感性,采用不同方向的灰色序列可以得到和梯度方向算子相似的效果。由各方向序列下的灰色关联度图像进行边缘方向判断,沿各方向进行非极小值抑制,对灰色关联度图像进行细化,然后设定自适应高低阈值进行边缘连接。实验表明该算法具有很好的处理效果。     

基于灰色加权绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况，提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度．该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。     

基于灰色加权绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度计算方法在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色加权绝对关联度的灰度图边缘检测算法。实验结果表明在基于灰色系统理论的边缘检测过程中采用加权灰色绝对关联度其效果明显优于采用一般关联度,该算法为基于灰色系统理论的边缘检测的新思路做出了有益的发展和补充。     

一种基于δ函数的图象边缘检测算法

提出了一种基于δ函数的图象边缘检测算法 .首先提出了正则化的 Shannonδ函数 ,它是低通滤波器 ,且其傅立叶变换是无限可微的 ,接着推导了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数的时域和频域公式 ,研究了正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数与参数 s和 t的关系 .然后根据正则化的 Shannonδ函数及其一阶导数 ,提出了两种边缘检测算法 :一种是用于精细地检测边缘的 D算法 ;另一种是用于从含噪图象中检测边缘的 C算法 .D算法用正则化的 Shannonδ函数的一阶导数检测边缘 .C算法用正则化的 Shannonδ函数平滑噪声 ,用正则化的 Shan-nonδ函数的一阶导数检测边缘 .最后进行了仿真实验 ,仿真实验表明 ,D算法的性能由其参数决定 ,且该算法优于Sobel算法和 Prewitt算法 ;C算法优于 Sobel算法和 Prewitt算法 ,且与 Canny算法的性能相当 .总之 ,该算法是一种能有效地从无噪声图象中检测细节边缘和从噪声图象中检测边缘的边缘检测算法     

基于子块特征的遥感图像边缘灰提取

遥感图像为地理信息系统数据的更新和应用提供了有利条件,遥感图像的特征提取是其中的关键问题.针对灰色绝对关联度计算模型的特点,提出一种基于灰色绝对关联度和图像子块标准差的边缘检测算法,实现遥感图像边缘灰提取过程中阈值的自适应调整.实验结果表明本文算法能有效提取图像弱边缘,具有很好的实用性.     

基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法*

针对IHS融合算法的光谱畸变问题,提出一种基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法.该算法利用灰色关联分析法检测出SAR图像像素中的边缘点和非边缘点;通过IHS变换,在线性加权融合时赋予边缘点较大的权值.实验表明,该算法在保持光谱信息方面具有显著的优越性,并且能够有效提高融合图像的空间分辨能力,具有简洁性和抗噪性,明显优于传统的IHS融合算法和改进的基于直方图匹配的IHS融合算法.     

基于边缘移动匹配法的图像插值

论文介绍了一种保持图像边缘特征的插值方法。经典的插值算法常常使插值后图像边缘部分出现模糊或锯齿现象。为了获得图像边缘部分较好的视觉质量,算法对处于图像边缘部分的象素点首先在原图上寻找边缘方向,即利用边缘移动匹配法计算各象素点之间的相似程度来寻找到边缘方向,再使插值沿边缘方向进行。模拟试验证明,无论对机器生成的图像还是对自然图像,这种方法均能很好地保持图像边缘特征,从而使插值后整幅图像的视觉效果大大改善。该算法运算并不复杂,并且对于任何形式的图像几何变形都适用。     

自适应模糊边缘减宽增强算法

针对形态边缘减宽增强算法的不足,提出了一种自适应模糊边缘减宽增强算法。它对非边缘区采用局部均值滤波来抑制噪声;对于边缘区域,根据梯度方向及当前点在斜坡边缘的位置,自适应的采用边缘方向均值、边缘梯度方向的高灰度均值和低灰度均值来代替当前像素灰度值,从而缩短斜坡边缘的宽度来达到增强图像边缘的目的。采用模糊策略决策,推理合成得到增强结果,在增强的同时,抑制噪声。实验结果表明,该算法能有效地增强边缘并平滑噪声,明显地改善视觉效果。     

基于小波变换与灰色系统理论的图像边缘检测

多尺度边缘综合一直是多尺度思想中较难解决的问题。本文将灰色系统理论与多尺度边缘检测思想相结合．提出基于灰色关联分析和梯度方向的图像边缘宽度计算策略,并根据边缘宽度自适应地调整样条小波的滤波尺度参数,从而实现对有噪图像进行自适应尺度边缘检测。仿真结果表明本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且对细节边缘和模糊弱边缘均有较好的检测效果。     

基于二级修复的多方向加权均值滤波算法

针对目前算法不能有效去除高概率的椒盐噪声并保护图像边缘和细节特征的缺点,提出了一种基于二级修复的多方向加权均值滤波算法。在噪声检测阶段,首先利用一个方差参数判断当前像素点与其邻域像素点之间的灰度差异程度,再通过将方差参数和灰度极值相结合的方法检测出图像中的椒盐噪声点。在噪声修复阶段,提出一种二级修复方法来修复噪声点的灰度值。首先利用改进的自适应中值滤波器对椒盐噪声点进行第一级噪声修复;然后利用方差参数将第一级修复后的噪声点划分为两类,并采用不同的修复方法对这两类像素点进行第二级噪声修复,一类像素点采用均值滤波器进行再修复,另外一类像素点采用多方向加权均值滤波器进行再修复。数值实验结果表明,所提算法的滤波性能和边缘保护能力均优于当下很多先进的滤波器。     

基于棱边方向检测与运动补偿的视频去隔行算法

提出了一种基于棱边方向检测与运动补偿相结合的去隔行算法。首先通过Canny算子提取出棱边,将图像区分为棱边和非棱边两部分。对于棱边丢失的部分,分别在空域内沿棱边方向和时域内沿棱边移动方向插值,然后利用中值滤波得到丢失的棱边信息;对于非棱边部分,采用多级相位相关运动估计法,对当前场与前后两场计算出相应的运动矢量,然后在时域和空域中利用中值滤波计算出丢失的信号。实验结果表明,本文方法优于一般的去隔行算法,如线性空域插值等。同时本文提出了两个去隔行评价标准,可以定量检验去隔行方法的效果。     

实现图象边缘检测的改进广义模糊算子法

在相关文献的基础上提出一种邻域加权预处理方法,基本解决了运用广义模糊算子进行边缘检测时出现的断线等问题。实验表明本算法相对于几种常用的边缘检测算子而言能获得较好的效果。     

多灰度层次图像的的快速模糊边缘检测算法

模糊边缘检测算法一般是在某个灰度级附近的边缘得到增强的同时，其他一些边缘会受到抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息，本文提出一种改进的快速模糊边缘检测算法。利用边缘的一般特征和图像中邻域像素的关联性，根据不同的灰度区域自适应地选取算法参数，用于对多灰度级边缘的图像进行边缘提取。本文算法简洁合理，可以检测到不同灰度层次的边缘，而且速度较快。     

新的模糊边缘检测算法及在煤车定位中的应用

针对煤车智能取样对车厢定位的要求,提出了一种改进的模糊边缘检测算法.该算法通过阈值计算分段定义隶属度函数模糊特征,使图像目标区域边缘的灰度级达到较大增强,适合对较大目标区域(车厢)的多级灰度图像边缘检测;另外,该算法根据边缘的一般特征及不同的灰度区域自适应地选取算法参数,实时性好.工程应用表明,该方法在车厢边缘检测中,精度高、实时性强,能满足实际需要.     

基于自治体搜索和区域相关性的图像边沿检测算法

图像分割在图像工程中位于重要位置 ,广泛应用于各个领域。提出了基于自治体搜索和区域相关性的图像边沿检测算法 ,算法中有 4个种类的自治体 ,分别完成 0°、4 5°、90°和 135°方向上相邻区域灰度相关性和其几何特征相关性的比较 ,来判别图像中的边沿点 ,完成边沿检测。利用该算法对样本图像进行处理 ,取得了较好的实验结果。此外 ,将该算法与同类算法 (例如 Prewitt算子、Sobel算子、Canny算子 )进行了比较 ,比较结果说明本文算法在某些方面具有一定的优势。     

基于改进Canny算法的局部自适应图像去噪

针对传统Canny边缘检测算法自动化程度不高的缺点,通过计算每个像素的含噪程度,使Canny算法具有自适应性.分析了Bayes原理及其不足,采用局部自适应阈值法.图像经边缘检测后,分为边缘与非边缘区域.对非边缘以平稳小波变换为基础,为每个小波系数选取合适的领域窗口,计算局部Bayes阈值,再通过软化处理收缩系数,对边缘...