基于统计滤波的自适应双阈值改进canny算子边缘检测算法

通过介绍传统Canny算子边缘检测算法的基本原理,针对传统算法中存在的缺陷和问题,提出一种基于统计滤波的自适应双阈值的边缘检测算法;它通过统计滤波去除噪声有效的提高了算法的运算效率同时进一步抑制噪声对边缘检测的影响,以及基于简单统计的阈值选择算法,不再是人工选取阈值而是根据图像自身的特点自动选取合适的阈值,两者结合有效的提高了边缘检测算法的准确度和运算效率;这为图像分割技术的发展奠定了坚实的基础。     

基于改进Canny算子的树障与导线边缘检测算法

针对目前输电线路通道树障检测中,树障与导线的边缘信息难以提取、不清晰以及连续性差等问题,提出一种基于改进Canny算子的树障与导线边缘检测算法。首先使用可以去噪保边的双边滤波取代传统Canny算子中的高斯滤波,使得树障与导线图片的边缘信息得以确保清晰,同时图片边缘更加细腻;然后使用基于Scharr算子3×3的梯度模板代替2×2的模板来改进梯度计算方法,在水平和垂直方向上扩充了45°和135°,两个方向的梯度模板加权求和;其次,对改进后的梯度幅值实施非极大值抑制,减少边缘检测带来的不利影响以使边缘变细;最后使用双阈值算法确定真实与虚假边缘,实现目标图片的边缘检测,减少干扰。实验结果表明,图片的边缘清晰度分别为8.53、0.474、12.93。改进后的算法对树障与导线边缘检测的结果相对于传统算法具有更好的边缘清晰度,可以清晰地观察树障与导线。     

一种基于最小交叉熵的canny边缘检测算法

考虑传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种融入最小交叉熵的Canny边缘检测算法.传统Canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;利用最小交叉熵计算图像的高低阚值,可以得到理想的阈值;利用图像灰度的均值和方差计算Canny算子的高斯滤波参数.实验结果表明,算法较好地提取了图像的边缘信息,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性.     

基于Canny算子的图像边缘检测算法

图像边缘检测是一种非常经典的基于计算机视觉技术的图像处理技术,主要是根据图像的某种特定信息,把目标的边缘与周围的区分开来。回顾了几种传统的边缘检测方法,并分析它们的优缺点,详细阐述了Canny算子的检测原理和实验方法。实验结果表明Canny算子是最优的边缘检测算子,能够较稳定地对目标图像进行边缘信息提取,得到较好的检测效果。     

基于改进Canny算子的手势图像边缘检测

针对手势检测不准确,手势边缘检测有偏差等问题,文中提出了一种改进的Canny算子用于检测手势图像边缘。改进的Canny算子使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法去除图像噪声,并在Sobel的基础上扩展45°和135°方向的梯度幅值计算,自适应获取最佳阈值判别图像边缘。最后,使用哈夫变换与像素点的梯度方向相结合检测边缘,连接边缘、增强边缘。实验表明,改进后Canny算子检测的结果8连通数比传统Canny算子检测的结果8连通数多,边缘连续性较好,检测精度更高且自适应性增强。     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。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。     

基于Canny边缘检测算子的图像检索算法

针时依赖传统Canny算子的基于边缘的图像检索系统所存在的不足,提出一种基于Canny边缘检测的图像检索算法.使用改进的Canny算子提取图像边缘特征,将该特征通过傅里叶描述予转化为向量,根据向量闯的Manhanttan距离进行图像检索.试验结果表明,改进的Canny算子能够检测到低强度的边缘并保持边缘清晰连贯,而且该图像检索算法具有良好的检索效果.     

基于Sobel算子的改进边缘检测算法

提出了一种基于Sobel算子改进的边缘检测算法。该算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度。在计算图像梯度时结合了方向拆分法,将每个方向梯度与两个子方向半个模板对应的像素点之和分别求比值,选择最大者作为该方向的梯度值,然后将四个方向梯度的最大值作为窗口中心点的梯度,最后对梯度图像进行阈值分割和细化,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、图像边缘较细的优点。     

基于改进的Canny算子和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷藕合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进Canny算子和Zemike矩的图像亚像素边缘检测新方法.该算法先利用改进的Canny算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向,然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,...     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

基于改进Canny算子的铁轨边缘检测方法

边缘检测是铁轨异物入侵检测的关键技术,针对铁轨图像边缘检测效果不佳的问题,设计了一种基于改进Canny算子的边缘检测算法.通过极值中值滤波平滑图像,提出加权系数梯度幅值和方向计算方法,并采用改进的迭代式阈值分割方法来确定Canny算子的最优高、低阈值,从而实现铁轨边缘的精确检测.对检测结果进行定性定量分析,结果表明,该方法提高了边缘检测定位精度,有较好的连续性、抗噪性能和清晰度.     

基于Canny算子的红外图像边缘检测研究

在红外图像处理中,提出了尺度相乘的Canny边缘检测器,定义了尺度相乘函数,该函数是两个尺度检测滤波器响应的乘积.通过确定尺度相乘后的梯度图像,采用非最大值抑制方法得到边缘图像.实验结果表明,该算子提高了传统Canny检测算子的性能,具有良好的检测精度,在定位和噪声抑制两方面得到了较好的折中.     

基于Canny算子的红外影像边缘检测算法

针对传统Canny算子在提取红外影像边缘时会出现毛刺、不光滑等现象,提出一种增强边缘细节的红外影像边缘检测方法。在Canny算子基础上,用主成分分析得到的主算子代替Sobel算子,同时用基于二阶偏导的非极大值抑制方法进行边缘细化,最后由“参考白”方法设置阈值提取最终边缘。经MATLAB仿真表明,相比Canny算子,所提方法能够提取更加平滑的边缘,尤其对弧形边缘。     

基于改进Canny算子的CT图像边缘检测

结合CT图像的特点,在传统Canny算法的基础上提出了改进的Canny算法。该算法先用基于GCV准则的阈值函数平滑去噪,在得到非极大值抑制图像后用Otsu法自适应设定高低阈值,并用形态学结构元素细化边缘。实验证明,该方法能有效解决常见边缘检测算法对去除噪声和获取精细边缘之间的矛盾,使伪边缘现象大为减少,从而获得了比较理想的边缘检测效果,为提高医生诊断病情的准确率打下了良好的基础。     

基于Canny算子的高压输电铁塔图像边缘检测研究

为了实现高压输电铁塔架构健康状态的监测,文章提出了基于Canny算子的高压输电塔图像边缘检测方法。并使用了两种常用的边缘检测方法与提出的方法进行了对比试验,仿真实验结果证明文章中提出的基于Canny算子的高压输电塔图像边缘检测方法的边缘检测效果优于另外两种方法。     

基于最优离散滤波器的边缘检测算法

边缘检测已经成为图像理解和计算机视觉中的一个主要领域,其检测的质量直接影响后期理解的效果。寻找一种对噪声不敏感、定位精确、能有效区分真假边缘的方法,一直是研究的重点。从理论上来说．Canny算子是连续域最优的边缘检测算子,但在离散域中却并非最优,对于数字图像可能存在误差。为此,提出一套完整的离散域边缘检测算法。在最优滤波器理论基础上,推导出离散域的最优平滑算子,抑制了图像的分割错误、噪声和伪边缘的影响。实验表明,该算法能有效实现灰度图像的多尺度边缘检测。具有高的信噪比．更清楚和更符合计算机识别要求,是一个理想的边缘检测方法。     

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。     

基于改进Sobel算子的车牌边缘检测算法

针对车牌识别中车牌的边缘信息在Sobel算子的检测下易受到图像采集环境的影响,阈值难以确定,不具有自适应性且对噪声的敏感度高这一特点,提出了一种采用基于二次搜索寻优的阈值选取策略算法,并得出了一套完整的Sobel对车牌边缘检测的算法.实测结果表明:该方法能够更好的解决Sobel算法中存在的由于阈值不自适应性导致边缘检测出现伪边缘点和粗糙点,增强了检测的实时性和鲁棒性.     

一阶边缘检测算法的研究

在机器人视觉伺服控制系统中,用一阶边缘检测算法把目标物与图像背景分离出来,是实现目标物识别和定位的重要手段之一.在此,重点探讨和分析一些重要的一阶边缘检测算法的特点及其原理,用这些算法对车牌号码进行检测,通过分析它们最终的检测效果发现,坎尼边缘检测算子能够检测到真正的弱边缘,可以使边缘的线型的连接程度较好,能把带宽细化成只有一个像素点宽,并且具有较好的定位性能.把坎尼算法应用在机器视觉伺服中是一种较好的边缘检测方法.