一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

自适应Canny算子电池极片瑕疵边缘检测

瑕疵边缘是极片图像的最主要特征, 本文研究了Canny算子提取极片瑕疵的边缘特征,并针对传统Canny算子进行电池极片瑕疵边缘检测存在假边缘的同时还丢失了灰度变化缓慢的局部边缘问题,利用像素8邻域计算图像梯度,并根据图像边缘梯度特征信息,用二维最大熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值.试验结果表明:自适应Canny算子是一种十分有效的方法,适合于计算机视觉的电池极片瑕疵检测过程.     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明，该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对噪声对图像边缘检测的影响,为抑制虚假边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法首先采用分数阶差分方法来计算梯度,同时利用相邻像素的梯度及其梯度差两种信息来改进非极大值抑制过程,最后通过迭代计算的方法,自适应确定梯度图像的分割阈值。试验结果表明,改进算法的抗噪声性能与传统的Canny边缘检测算法相比有明显优势,提高了图像边缘检测的准确度。     

基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法

传统的Canny边缘检测算子采用全局阈值选取方法,当图像的背景和目标灰度变化比较大时,采用全局阈值法将丢失一些局部边缘信息。针对该问题,提出了一种自适应求取动态阈值的改进Canny边缘检测方法。该方法利用图像的梯度方差作为判据对图像进行分块,继而对各子块运用最大类间方差法求得相应的阈值,并通过插值得到阈值矩阵,最后结合改进的边缘连接法对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在具有良好的抗噪性能同时,具有很好的检测精度。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声图像的去噪效果不佳,以及双阈值需要预先设定的问题,提出了一种基于改进Canny算法的噪声图像的边缘检测。首先构建自适应高斯滤波器对曲度算子进行改进,得到优化的二值边缘图;然后基于最大类间方差法构建了灰度梯度映射函数,确定最佳的双阈值;最后对二值边缘图进行双阈值检测以及边缘连接。实验结果表明,改进算法与现有Canny算法相比,在不同类型噪声和不同浓度噪声的环境下,改进算法提高了对噪声图像边缘检测的性能,其中PSNR值平均提高了1.9%,MSE值平均降低了1.6%,且具有自适应性强、运行效率高的优点。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。     

基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究

针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进：（1）采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。（2）采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。（3）基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

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...     

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。     

基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法

提出了一种基于数学形态学和Canny算子的边缘提取方法。该方法利用数学形态学开运算估计背景,将原始图像与背景进行几何运算,在处理后的图像上运用Canny算子提取边缘。实验结果表明,该方法明显优于传统的经过中值滤波后再进行Canny算子的边缘检测效果,为后续的特征提取、目标识别提供了良好的基础。     

基于资格函数的模糊边缘检测算法

在分析Pal．King模糊边缘检测算法的基础上,引进资格函数,提出了改进的模糊边缘检测算法。通过实验,确定了各参数的最佳值,降低了算法的复杂度,提高了算法的效率。改进的算法不仅适用于普通图像,而且适用于各种医学图像,有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力。     

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。