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1.
基于Canny算子的边缘检测及评价   总被引:42,自引:0,他引:42  
详细介绍了Canny算子边缘检测理论的基本原理,给出了Canny算子的具体算法过程。在此基础上,本文提出了一种基于4-连通成分、8-连通成分与边缘点数的比值的边缘评价方法。对实验结果从主客观方面分析、对比表明,Canny算子提取边缘的效果较理想。  相似文献
2.
边缘检测技术的发展研究   总被引:28,自引:0,他引:28  
边缘检测是图象分析识别前必不可少的环节,是一种重要的图象预处理技术。本文主要回顾了图象边缘检测技术的发展历程,讨论了一些典型的边缘检测算法的特点,分析了他们的机理和优劣,并对边缘检测算法的研究方向进行展望。  相似文献
3.
图象边缘检测技术概述   总被引:28,自引:0,他引:28  
阐述了微分、基于小波与分形理论和基于形态学等多种图象边缘检测方法,分析了以上各种方法在图象边缘检测应用中的发展状况及优势与缺陷,分析结果表明,对于图象边缘检测这样一个非良态问题,寻求算法较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法,一直是图象处理与分析研究的主要问题之一,还有许多工作有待进一步探讨。  相似文献
4.
一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性.同时引入多尺度的概念,对形态结构元素尺度的大小进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘.实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性.  相似文献
5.
一种新的改进Canny边缘检测算法   总被引:23,自引:0,他引:23  
对Canny边缘检测算法的性能进行了分析和评价, 针对传统Canny算法在梯度幅值计算上的缺陷, 提出了一种通过计算像素八邻域内图像一阶偏导数有限差分来确定梯度幅值的方法, 改善了传统Canny算子利用2×2邻域内求有限差分均值对噪声的敏感性, 提高了边缘定位的精度. 在此基础上, 在基于非极值抑制原理检测边缘点时, 将像素的八邻域分为4个像限结合双线性插值的方法进一步提高了边缘检测的精度和准确度. 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.  相似文献
6.
基于多结构元的噪声污染灰度图像边缘检测研究   总被引:22,自引:0,他引:22  
提出了具有多结构元的灰度形态学边缘检测梯度算子,根据图像的几何特征,采用多结构元对图像细节进行匹配,既能提取精细的边缘,又能很好地抑制噪声。实验结果表明这种方法效果优于经典的边缘检测方法。  相似文献
7.
计算机视觉技术在大米轮廓检测上的应用   总被引:14,自引:0,他引:14  
分析了使用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子夏模板匹配法和快速模糊边缘检测法对大米轮廓进行边缘检测。并通过对大米图像的分割实验。验证了快速模糊边缘检测法最为有效。为大米等级的分类作了前期准备。  相似文献
8.
基于方向信息的多尺度边缘检测方法   总被引:12,自引:0,他引:12  
对噪声图像进行不同方向的滤波,根据方向滤波的信息,定义了方向信息测度作为判定噪声点与边缘点的度量.使用了二次B样条小波进行边缘检测,根据方向信息测度调整边缘检测中的滤波尺度,实现了多尺度边缘检测的自适应尺度调整.最后给出了实验比较结果,表明该方法对于方向特征明显的一类图像是比较有效的  相似文献
9.
基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力.  相似文献
10.
基于灰色预测模型的图像边缘检测   总被引:11,自引:0,他引:11  
简要地介绍了灰色系统理论和灰色预测模型GM(1,1),并将该模型和图像边缘检测有机地结合在一起,提出了一种新的图像边缘检测算法,对提出的算法进行了相应的仿真实验。仿真结果表明,该算法能有效地检测出图像的边缘,尤其在检测细密的条纹方面有明显优势。  相似文献
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