基于导向滤波Retinex和自适应Canny的图像边缘检测

机器视觉识别常用金属制品边缘时,表面亮度不均易导致边缘误识别,且传统的边缘检测算法去噪的同时也抑制了大量边缘信息,降低了边缘检测质量。本文提出一种基于导向滤波Retinex和自适应Canny的图像边缘检测算法。该算法采用基于导向滤波的Retinex法得到金属制品图像的反射分量,通过加权分布的自适应伽马校正提升反射分量图像对比度;然后,采用自适应各向异性扩散滤波对增强后图像进行去噪处理,抑制增强后图像的噪声及低对比度纹理,再采用改进四方向Sobel梯度模板提取图像边缘;最后沿用传统Canny算法的非极大值抑制及双阈值分割进一步细化边缘。实验结果表明,新算法检测典型金属小零件时,图像锐度指标由原图的47.11提升至68.39,金属表面的亮度标准差从原图的44.76下降至20.16;噪声指标从原图的1.1下降到0.15左右,并且在去噪的同时较好地保留了图像边缘锐度。新方法有效改善了金属表面图像因亮度不均导致的边缘误识别问题,并且提取的边缘连接性较好。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种改进型Canny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;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制了噪声的影响;最后采用平均方差阈值法选取阈值,从而提高了对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,该改进算法对含噪图像的边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理一个重要的环节,为了有效提取目标边缘,提出一种基于canny算法的改进算法,主要从两方面进行的改进,采用中值滤波代替高斯滤波对图像的噪声进行滤除和采用迭代法计算高低双阈值。实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能:在保留边缘信息的同时,很好地抑制了噪声的干扰,可以提高图像边缘检测效果。     

基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究

针对Canny算法的图像边缘检测技术,提出用中值滤波和均值滤波合成的混合滤波器代替传统高斯滤波器,加强了对复杂噪声的平滑降噪;在边缘连接细化中,采用基于Ostu提出的最大类间方差法的自适应阈值选择法,提高了效率和适应性。并进行MATLAB仿真,结果表明提出的改进算法明显提高了图像边缘检测的精度。     

基于Canny理论的自适应阈值彩色图像边缘检测

传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性.     

改进Canny算法在码垛机器人视觉图像处理中的应用研究

针对实际应用过程中码垛机器人视觉图像处理易受车间光照不足、噪声干扰等因素影响的问题,对码垛机器人视觉系统视觉图像检测原理进行了研究。通过对比常用边缘检测算法的检测性能,提出了一种改进的Canny算法;通过改进梯度幅值的计算方法,提高了去噪效果和边缘定位精度,并通过双阈值的自适应提取的方法,实现了自适应设定阈值对图像进行边缘检测;通过实验,对边缘检测算法的检测效果进行了测试分析。研究结果表明:改进的Canny算法能有效克服光照不足、噪声干扰等因素影响,避免边缘检测过程中出现的断边和虚假边缘,其检测效果优于传统的Canny算法以及其他几种边缘检测方法。     

一种新的边缘保持局部自适应图像插值算法

为了尽可能降低噪声的影响和保持图像的边缘信息,提出了一种新的边缘保持局部自适应图像插值算法。算法首先对分割成部分重叠的各子图像进行整数小波变换,然后对于高频子带进行逐点BayesShrink阈值去噪和中值滤波去除高斯和椒盐噪声,同时对于低频子带进行亮度保持的直方图均衡增强图像的对比度,最后根据自适应阈值Canny边缘检测将子图像划分为平坦和边缘区域,分别进行施用双线性插值和非线性插值。实验结果表明,MBW图像插值算法得到的插值图像有较好的主观图像质量,其峰值信噪比(PSNR)比传统方法平均提高了2.23～2.96dB。     

基于改进 Canny 算子的锂电池极片表面缺陷检测

针对目前锂电池极片表面存在低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进Canny算子的锂电池极片表面缺陷检测方法。首先,使用双边滤波改善高斯滤波在降噪时可能造成的图像边缘模糊问题,并在此基础上引入多尺度细节增强算法来增强低对比度图像;其次,基于Sobel算子的3×3梯度模板计算极片图像的梯度幅值和梯度方向;最后,基于最大熵和Otsu算法自动获取图像的高、低阈值,通过逻辑与运算对两种算法阈值分割后的检测结果进行边缘融合,并利用形态学闭运算和细化算法修复不连续边缘,得到最终检测边缘。实验结果表明,传统Canny算子和Otsu-Canny算法难以有效检测不同类型的暗斑、露箔和划痕缺陷,而本文算法对这些缺陷均取得了较好的检测效果,能够在突出目标缺陷区域的同时,有效减少同色度背景噪声,正确检测率达98%,具有一定实用价值。     

一种改进的Canny自适应边缘检测算法

针对原始的Canny边缘检测算法高低阈值不利于选择的问题,提出一种改进的Canny自适应边缘检测算法。该方法采用3×3的Sobel边缘算子模板代替2×2邻域内求有限差分来计算梯度幅值;利用梯度直方图来选取高低阈值,提高了算法的自适应性;在边缘的连接上采用边界追踪的方法,来保证边缘的连续性和唯一性。以20m m量块图像边缘检测为例进行了实验。结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度,细化图像边缘和抑制伪边缘噪声方面的性能也得到了提高,是一种有益的边缘检测改善方法。     

结合Canny算法和Hough变换的轴类零件边缘提取

针对轴类零件的边缘提取存在易受噪声、表面质量和边界条件影响的缺点,提出了Canny边缘检测和Hough变换算法相结合的边缘提取方法。首先利用自适应中值滤波对图像去噪,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;然后在3×3的窗口模板内计算梯度幅值和方向,提高了算子的抗噪性能;再采用自适应双阈值算法求取高低阈值,实现边缘的检测和连接。最后利用Hough变换算法进行边缘拟合。实验结果表明,这种方法可以对不同直径的轴类零件图像进行边缘提取,能够获得比较完整而连续的边缘。     

强噪声下自适应Canny算子边缘检测

针对传统Canny算子不能有效滤除图像在解码处理和传输过程产生的椒盐噪声、无法保留边缘细节的问题,提出强噪声下Canny算子图像边缘检测算法.依据椒盐噪声的极值性、灰度差值性,将像元点划分为噪声点、疑似噪声点;根据分类之后的像元点自适应地改变滤波器窗口的大小和权值,在降低噪声影响的同时能较好地保留图像细节.引入8个方向...     

无人机遥感山区公路图像去噪方法

为实现对遥感图像较好的滤波去噪效果并有效保持图像边缘细节,提出一种自适应开关均中值融合滤波方法,可有效处理无人机拍摄的公路遥感图像.首先,选定遥感图像的局部区域,并设定梯度变换阈值大小,同时为标记该区域内的各个像素点,定义标志数组.然后,与阈值进行比较,若当前用于比较的像素点的值比梯度阈值大,则进行自适应开关均中值融合滤波,利用自适应选定阈值来替代传统开关均中值滤波器的固定阈值;若当前像素点小于梯度阈值,则选取改进梯度倒数进行加权平滑处理,即针对图像局部区域建立相关函数,将权值参数按照局部统计特性适应性进行调整.由实验结果可知,与传统梯度倒数加权平滑算法相比,自适应开关内中值融合滤波算法能够滤除遥感图像中的脉冲和椒盐噪声,对其他类型的噪声也有较好的效果,同时保留了图像的边缘细节信息.实验结果表明,滤波处理的图像平均梯度指数提高了 ３．１６％ ,且参数均方误差( MSE )减少了约 ５％ ,具有较高的应用价值.     

全局阈值自适应的高亮金属表面缺陷识别新方法

高反射类零部件在其生产及后期处理过程中,可能会产生划痕、擦伤等表面缺陷,严重影响产品的使用性能和寿命。该类零件表面具有镜面反光特性,易导致检测过程中缺陷目标的漏检、错检。针对这类问题,基于数字图像处理技术,提出一种具备全局阈值自适应调整的高亮表面缺陷识别新方法。首先,构造利用空域和值域信息的滤波方式对原始图像进行处理,保护目标边缘信息;其次,以高斯函数的一阶导数构建Canny最优边缘检测器,结合全局阈值最大类间方差法和形态学图像分割法,完成图像分割以及相应阈值的自适应调整,实现对缺陷目标的识别。实验结果验证了算法的有效性及可靠性,能够在排除高光影响的基础上有效地识别缺陷目标,对高亮金属表面缺陷识别具有重要意义。     

自适应窗口形状的中值滤波

中值滤波去除噪声的同时,难免出现含有线形图像的边缘轮廓信息跟随丢失的情况。为了达到滤除图像噪声最大化,有用信息损失最小化的目的,根据图像边缘特征选择或设计了适当大小和形状的窗口来进行中值滤波等操作。一方面,创新性地提出将Hough变换应用到车轮裂缝CT图像的滤波窗口形状的选择上,针对单一方向轮廓的图像,利用Hough变换检测出裂缝的方向,从而采用与裂缝形状相应的窗口对裂缝进行有针对性滤波,将该方法与传统方法进行了对比实验,并将60层滤波后切片图像堆栈得到了三维图像;另一方面,针对含有多个方向轮廓的图像,为了进一步改善滤波效果,提出根据像素梯度设计斜向滤波器,对多方向的线对进行滤波,数据显示经改进方法滤波后图像的峰值信噪比(PSNR)较传统的中值滤波提高了4~6,结构相似性(SSIM)提高了1%~2%左右,最后用683层荞麦切片CT图堆栈得到三维图像,对比滤波前后图像,可知该方法滤波效果良好。     

基于改进Canny算法的LED晶片边缘提取

为了提高固晶机对LED晶片边缘提取的自动化程度和边缘质量,避免固定阈值Canny所必须的人工调整,增大检测方法的适应范围和稳定性,提出了一种基于大津法的Canny边缘检测算法进行晶片边缘提取。在分析了LED晶片的图像灰度分布特征之后,通过求得最大类间方差找到了自适应的分割阈值,并将其作为Canny算法的低阈值进行边缘的检测提取。实验结果证明,这种方法适合LED晶片的边缘提取,能够快速得到较为精确的晶片边缘轮廓和晶片两极边缘,对光线变化的鲁棒性好。     

低比度钢板微小缺陷的图像增强和分割

针对低对比度、微小的钢板表面缺陷，提出了基于图像增强的图像分割算法来有效分割和识别缺陷目标。采用小波变换与同态滤波结合算法对图像进行增强处理，不仅消除照度不均的影响，还突出了缺陷细节的信息，达到图像增强的效果。最后，利用粒子群算法优化最大类间方差法参数（PSO-Otsu）确定增强后图像的最佳阈值，并结合Canny算子进行缺陷检测。对比其他算法，该算法在检测低对比度的微小缺陷上取得了良好的效果。     

结合压缩感知和曲波的天文图像去噪

在天文图像去噪中,为了提高迭代曲波阈值算法的去噪重建性能,提出了基于循环平移和曲波维纳滤波的压缩感知迭代重构算法。首先,使用基于曲波阈值的循环平移方法对重构图像进行调整以抑制重构图像中的伪吉布斯效应;接着,用提出的曲波维纳滤波算子替代小波阈值在迭代过程中对图像曲波系数进行筛选以进一步提高重构图像的质量。通过对添加高斯白噪声的Lena图像和月球图像进行重构实验,分析本文算法和当前主流算法的性能。实验结果表明,与传统的压缩感知迭代曲波阈值算法相比,本文算法能够获得较优的去噪性能,有效地保护天文图像的细节信息,峰值信噪比大约提高了2.6~3.2dB。