LOG算子边缘检测方法的改进方案

本文对LOG算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。针对LOG算子的缺陷,提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声;提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法,抑制了图像中的大部分其它噪声,并保持了边缘定位精度;还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。实践证明该方法具备有效性和实用性。     

图像边缘检测算法比较与分析

图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题,文章分析了几种经典边缘检测算子的算法和性能特点,通过实例运用MATLAB工具进行算法仿真,并对结果进行比较分析.     

基于Gauss-Laplace算子的灰度图像边缘检测

在分析常用的图象边缘检测算子基础上,为更精确地检测具有灰度渐变和噪声较多的灰度图像,论文首先引入一种改进的灰度图像的边缘检测算子,接着实验验证该算子得到的图像比别的边缘检测算子处理效果更好,更清楚和更符合人或计算机识别要求。同时,给出了在VC++6.0编程环境下BMP位图处理的方法和介绍的边缘检测算子的实现方法。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

基于灰度共生矩阵的自适应图像边缘检测

纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。通过纹理分析,利用灰度共生矩阵惯性矩特征值能够反映图像灰度空间复杂度的特性,成功获取了LOG边缘检测算子最佳空间系数,抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明,采用这种方法可以取得很好的噪声抑制效果,并且检测出的边缘精度高,实时性强,便于实现。     

图像边缘检测综述

边缘检测的任务是将亮度变化明显的像素点识别为目标边缘,是计算机视觉低层级问题,并且边缘检测在对象识别和检测、对象提议生成、图像分割有着重要应用。如今,边缘检测已经产生了多类方法,如基于梯度的传统检测方法、基于深度学习的边缘检测算法,还有结合新兴技术的检测方法等。对这些方法进行更精细的分类,让研究者更清楚地了解边缘检测的发展趋势。对传统边缘检测的理论依据及实现方法做出介绍;详细介绍近年来主要的深度学习边缘检测方法,根据使用的方法进行分类,并对其中所使用的创新技术进行说明,如分支结构、特征融合和损失函数。衡量算法性能采用评估指标：单图最佳阈值（ODS）和帧数（FPS）,在基础数据集（BSDS500）上进行对比。对边缘检测的研究现状进行分析和总结,对未来可能的研究方向进行展望。     

图像边缘检测

图像边缘是图像最基本的特征之一,它包含了图像上目标物体的主要信息。所谓边缘是指一组相连的像素的集合,这些像素周围灰度具有显著变化的部分,即在灰度级上发生急剧变化(灰度突变)的区域。边缘检测是从图像中提取感兴趣对象的边缘信息,同时尽量去除不需要的图像信息,是在图像的局部区域上针对像素点的一种运算,在图像处理中有着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征,包含着有用信息,因此边缘检测通常成为了图像分析和图像理解中特征提取的主要手段,在一些预处理算法中有着重要的作用。随着科技的迅速发展,边缘检测技术也越来越多运用到生产和生活中。因此,对边缘检测的理论与应用研究很有必要。本文叙述了边缘检测的基本步骤,对灰度图像的几种边缘检测算法,作了简单的介绍、评价与分析。     

几种经典的图像边缘检测算子分析比较

图像是人类相互交流和认识客观世界的主要媒体,它的大部分信息都存在于图像的边缘中,图像边缘检测在实际中有着重要的应用。本文首先对几种经典的边缘检测算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子及Canny算子等进行理论分析,然后通过Matlab 2010进行算法仿真,分析比较了他们各自的优缺点,这对具体工程应用具有很大的参考意义。     

图像边缘检测算法比较研究

图像的边缘检测是图像处理领域的经典研究课题之一.边缘检测结果的正确性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解.文章介绍了几种常用的边缘检测算子,并对各种算子的实验结果进行比较.     

图像边缘检测算法的对比分析

对一些常用的图像边缘检测算法进行简单的介绍,并通过实验对各种算法进行比较,分析了这些算子边缘检测的优缺点,以及导致它们差异的具体原因.这对于进一步学习和寻找更好的数字图像边缘检测方法具有实用意义.     

一种精确的袋装粮图像边缘检测算法

基于图像识别的国家储备粮仓袋装粮食数量自动监管与稽核系统的技术核心是智能识别各种粮仓场景图像中粮袋的数量,杜绝人为的弄虚作假。边缘检测是袋装粮图像识别的首要问题,在分析了经典的以及在其基础上进行各种改进的Laplace算子缺陷的基础上,提出了1种改进的Laplace算子,该算子通过设置合理的模板参数克服了原有算子的不足,提高了图像边缘检测的精度。实验结果证明,该算子检测效果优于其他模板,并且能够精确地检测出各种类型的边缘信息。     

基于Laplacian算子的一种新的边缘检测方法

本文在分析经典Laplacian算子作用原理的基础上对其进行改进，提出 了一种新的边缘检测算法，实践证明，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

Marr边缘检测算法的研究

针对Marr边缘检测算法中LOG模板的构造进行了研究.根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了不等间隔采样和非均匀量化相结合的数字化方法;导出了构造LOG模板的一般公式;给出了调整公式中参数的方法.实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求.     

基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的基础内容,也是至今仍未得到圆满解决的一类。目前图像处理大多数都是针对数字图像,本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,设计了一个边缘检测演示系统,主要包括图像文件管理、图像边缘检测等功能模块。本文主要做了以下工作：第一部分,介绍边缘检测的基础;第二部分,分析设计边缘检测演示系统;主要是开发工具的介绍和详细设计过程;第三部分,本次设计的收获和展望。     

基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的基础内容,也是至今仍未得到圆满解决的一类.目前图像处理大多数都是针对数字图像,本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,设计了一个边缘检测演示系统,主要包括图像文件管理、图像边缘检测等功能模块.本文主要做了以下工作:第一部分,介绍边缘检测的基础;第二部分,分析设计边缘检测演示系统;主要是开发工具的介绍和详细设计过程;第三部分,本次设计的收获和展望.     

一种改进的LOG边缘算法研究

对Marr边缘检测算法中LOG算子性能进行了分析和评估,并研究了LOG模板的构造及二值化处理图像的过程。根据实际应用中LOG模板的设计要求,导出了构造LOG模板的一般公式。针对传统LOG边缘检测算法并不能使目标与背景较好分离的不足,文中利用待二值化像素与其4连通区域像素进行比较对算法中二值化方法进行了改进。经实验验证,此改进获得了较好的边缘检测图。实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求,较好地区分目标与背景,同时还保持目标区域的连通性。     

一种血管内超声图像边缘提取的新方法

血管内超声图像的血管壁内外膜边缘检测是IVUS图像处理中必不可少的步骤与重要环节, 基于主动轮廓模型的血管壁边缘提取的效果好坏很大程度上依赖于初始轮廓能否较为精确的选取. 提出了一种提取血管壁边缘的新方法, 以自适应阈值分割的方式降低目标图像的复杂度, 结合marr边缘检测算子找到血管壁内外膜边缘的初始轮廓, 在此基础之上, 采用改进的GVF-snake算法使初始轮廓线精确收敛于真实的血管壁边缘, 实验结果验证了此方法的有效性.