数字图像边缘检测算子的性能实验比较

本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析，并通过VC编程实验，对各种算法进行实现，通过比较得出了各自的优缺点和适用范围。     

几种常见边缘检测算子的分析比较

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题.讨论和比较数字图像处理的几种边缘检测算子,分析各算子的特点.在进行图像边缘检测的实际应用中,应根据应用的需要对算子进行合理的选择.     

几种边缘检测算子的比较

边缘检测是图象处理中重要的一个环节。文章具体考察了 5种常用的检测算子 ,并加以实现 ,并对其特点进行了讨论和比较。梯度算子简单有效 ,LOG滤波器和Canny算子能产生较细的边缘。实践时要根据具体情况和要求选择合适的算子     

数字图像边缘检测算子的性能实验比较

本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析,并通过VC编程实验,对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围。     

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。     

边缘检测算子在铁路图像中的研究

边缘检测是数字图像处理与分析的基础内容之一,在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。介绍了边缘检测技术的基本原理,描述了几种边缘检测方法并将其应用到铁路图像中,研究了这几种方法处理图像的优缺点。     

基于Canny算子的织物疵点边缘检测

介绍了Canny算子边缘检测的方法,运用Canny算子对织物疵点进行边缘检测,获得了织物疵点的二值化图像,准确地反映了织物疵点的边缘.通过对不同边缘检测算子仿真实验结果的比较,结果表明,该方法可以取得较好的疵点边缘检测结果,是一种实用有效的方法.     

数字图像边缘检测的Java实现

介绍几种经典的边缘检测算子，并用Java语言实现数字图像的边缘检测。由于JaVa语言在图像处理方面有其自身的优势，因此整个实现过程具有简单、灵活、适应性强的特点。     

基于C#的模板算子法数字图像边缘检测技术分析与实现

边缘检测是图像处理中的重要内容,边缘是图像中灰度值不连续或突变的结果。边缘检测的方法有很多,本文仅就典型的模板算子法进行分析并对原Sobel算子、Prewitc算子边缘检测方向模板进行扩展,然后用C≠编程语言实现这些算法。     

基于Log_Prewitt算子的边缘检测算法

本文介绍了一种边缘检测算子 ,即 L og_ Prewitt算子 .它不是直接对光强度 ,而是对光强的对数 (光密度 )作Prewitt边缘检测的新方法 .具有检测边界区域与光照强度无关、抗干扰性强、处理速度快、适于在线检测等优点 .     

边缘检测算法在不同分辨率图像中的性能研究

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的重要内容之一,是实现图像分割、特征提取和图像理解的基础。也是仍未得到圆满解决的研究课题;图像分辨率是衡量图像质量的重要参数,分辨率越高图像质量越好,存储空间也越大;重点讨论了数字图像边缘检测中常用的几种经典的边缘检测算法对图像在不同分辨率时的性能变化,以及图像在不同分辨率条件下加入噪声时的性能变化,分析了造成这些变化的主要原因;同时,通过实验得出了这些边缘检测算法的优缺点和一些经验性结论,以便在实际应用中更好地发挥它们的特长;实验证明,这些边缘检测算法对图像和加噪图像在不同分辨率下的性能及其变化存在明显的差异。     

边缘检测算子在汽车牌照检测中的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析，并通过VC＋＋编程用各种算子对车牌图像进行边缘提取，通过比较得出了各种算子的精度及在检测中算子选定的参考条件，为实际应用采用哪种算法提供对照和参考。     

图象处理中边缘检测技术的研究

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术 ,归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法 ,以实际图象为例比较了这些方法。     

基于图像处理的几何零件边缘检测

随着计算机技术的不断发展,将数字图像处理技术广泛应用于测量领域是发展的必然趋势。基于图像处理的几何零件测量来说能够精确地提取它的边缘是保证测量的精度的很重要的条件之一,因此对于边缘检测算法的研究具有非常重要意义。通过大量实验对几种最常用边缘检测算法进行实验对比,从而得到一种满足要求较实用的算法。     

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。     

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。     

基于Sobel算子数字图像的边缘检测

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。文中用已在VC中实现图像的边缘检测方法来对其加以分析。目的是在给出图像的边缘检测实现的基础上，提高图像边缘检测的效果，试验表明此方法能有效地提高图像的边缘检测效果。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用,分析了几种常用算子(Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian,Canny)基本原理及算法实现,并对比各算子的优缺点,并用VC .NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取,会得到完全不同的结果,Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细,但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此,在不同的条件下,应根据具体情况,选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理,才能得到最佳效果。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．