基于迭代阈值和形态学的图像边缘检测

提出了一种迭代阈值和数学形态学相结合的微生物图像边缘检测。这种边缘检测方法,不但有效地抑制了噪声,而且检测出的边缘连续、清晰。实验结果表明,本文所用的边缘检测方法要优于传统的边缘检测方法。     

CT图像的分形特征和Facet边缘检测

Facet模型能够获得准确的图像边缘信息,但运用Facet模型对目标进行分割时,时间复杂度比较高。针对该问题,从CT图像目标特征的角度,将分形维数特征引入Facet模型。首先利用图像边缘分形维数较大的特点,获得大致的边缘候选点,然后对边缘候选点集运用Facet模型进行分割,得到边缘点的准确位置。实验结果表明,该方法不仅能获得准确的边缘,而且提高了处理速度。     

基于提升方案和浮动阈值的含噪图像边缘检测

分析了传统图像边缘检测算法。在激光探测系统中,微弱的回波图像淹没在强背景噪声中,为更好地检测这类含噪图像的边缘信息,首先应用特征方向非线性中值滤波技术,滤去高斯噪声;其次,选择(3,1)双正交样条小波作为原始小波滤波器,采用提升方案构造最优双正交小波滤波器,应用构造的双正交小波进行多尺度小波边缘检测;同时,通过定义浮动阈值,并应用于图像边缘检测,较准确地定位了边缘位置。仿真结果表明,该算法应用于图像边缘检测,检测速度较快,检测效果较好。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法

边缘检测是图像预处理中最重要的内容之一,本文使用遗传算法对阈值优化得到最佳阈值参数,对模糊边缘检测算法进行改进,根据此最佳阈值来定义一个新的简单隶属度函数,简化了Pal.King算法中复杂的G和G-1运算。不仅使复杂计算简单化,还减少了迭代次数。仿真结果表明:该算法具有较强的检测模糊边缘能力,是一种实用、高效的边缘提取算法,同时此方法很容易扩展到多阈值图像边缘处理。     

基于分形和数学形态学的图像边缘检测方法

图像处理是视觉测量方法必需的技术,图像处理结果的好坏直接影响到了测量的质量。其中,边缘检测是重要的一步。视觉测量不仅需要较好地检测到边缘,还需要边缘尽可能是连续的。该文提出了一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像,采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明,采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。     

基于分形理论和数学形态学的图像边缘检测方法

提出一种基于分形理论和数学形态学的边缘检测方法。该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场来抑制噪声得到按分形维分布的灰度图像，采用数学形态学检测连续的特征边缘。试验表明，采用该方法比经典的边缘检测算子能够更好地达到视觉测量的要求。     

棉纤维截面图像的自适应阈值Canny边缘检测

提出了一种适用于纤维截面类图像的自适应阈值Canny边缘检测方法。该方法不仅继承了Canny算子的优点,还能在对象分布数量不明、分布密度不均匀的情况下自适应地计算Canny算子的高阈值T1和低阈值T2,在保证了纤维边缘检出率的同时,更大程度上抑制了背景噪声引入的伪边缘。     

改进多重分形法的环境图像边缘检测

分形是最接近自然的算法,广泛应用于生活各个领域。研究发现简单的分形算法能很好地处理图像信息,但精确度有所欠缺。为了提高图像精确度,我们运用多重分形,使得处理的效果更好。由于环境的复杂度、难识别,现实中人们对环境图像的处理很少。介绍实现对多重分形理论算法分析,通过改进的多重分形法对图像边缘检测处理,运用传统的边缘检测算法、毯子法、多尺度盒维数、多重分形法进行实验比较,最后再运用中值滤波处理,得到改进多重分形处理的精确度高、速度快、效果好,适合对复杂的环境图像处理。     

融合双阈值和改进形态学的边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出一种融合双阈值和数学形态学的边缘检测方法。首先对原图像进行小波分解,利用双阈值法处理高频分量,利用多尺度多结构数学形态学算法处理低频分量;然后采用差影法对高低频边缘图像融合。实验结果表明,对比单一使用小波模极大值法或数学形态学法,该算法具有更好的抑制噪声能力,检测出的边缘更加连续、清晰。     

基于局部期望阈值分割的图像边缘检测算法

传统图像边缘特征检测通过梯度算子卷积计算获取梯度图,并根据梯度变化情况设定阈值得到边缘信息,但图像的各局部区域梯度变化不均匀,采用统一阈值分割边缘信息往往会造成获取的边缘信息不准确。本文提出一种基于图像局部区域期望的自适应阈值方法,首先采用Sobel算子获取图像梯度矩阵,然后将梯度矩阵分割为多个子区域,并计算每个子区域的局部期望作为该区域阈值,进行边缘特征提取。实验表明,提出的方法提高了图像主要目标物边缘特征的识别度,区域边缘信息划分准确。     

Kirsch联合高低双阈值的多色彩空间图像边缘检测算法

边缘检测是计算机视觉中非常重要且实用的图像处理方法,被应用在各个领域。然而在图像采集或传输过程中,由于外界环境的干扰,容易出现结果边缘检测率较低或者伪边缘现象,学者们为此提出了很多改进方法。但是通用的边缘检测方法确很少,现有的算法都是以处理特定场景或特定情况下的问题为目的。Kirsch联合高低双阈值的RGB图像边缘检测算法正是针对上述问题提出的。首先,提取原图RGB色彩空间下的不同分量图,对每个分量图利用改进的Kirsch算子求取边缘强度;然后利用高低双阈值划分图像的边缘点和背景点,得到不同色彩空间的边缘结果;最后对不同分量的边缘检测结果进行融合,得到最终的边缘结果。利用基准数据集BSDS500数据集中的200张测试图像对算法进行验证评估,实验结果表明,本文算法相比于其他算法检测到的边缘更加清晰,细节更加完整,边缘连贯性更好,检测率更高,适用范围更广。     

分形插值结合边缘轮廓实现图像仿射变换

通过对边缘和平滑区域采用不同的插值处理方法，能获得清晰的变换图像．对自然景观图像、医学图像和人物图像进行了变换，得到的结果说明了文中算法的有效性．同时该算法容易编码。     

基于BEMD和自适应阈值的多尺度边缘检测

利用了一种称为经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的技术,在多尺度下对图像进行分解,得到了多尺度信息并结合自适应阈值提取不同尺度下的边缘.将此技术应用于图像过滤和边缘检测中,发展了一种基于二维经验模式分解(BEMD)的算法,在多尺度下或空间频率中提取信号特征.这些特征,称为内蕴模函数,可通过一个过滤过程得到.在二维过滤过程中,利用形态学算子来检测区域极大值并通过径向基函数(RBFs)进行曲面插值运算,然后利用边缘信息的多尺度特征合成多尺度边缘,得到了单像素宽边缘.通过计算机仿真实验,结果表明这种方法不仅能准确地检测出图像边缘,而且还有效地抑制了噪声,这种算法的性能优于传统的边缘检测算法.     

基于局部特征的图像边缘检测

针对传统边缘检测对噪声较敏感且不能准确定位的不足,分析了图像边缘邻域像素之间的关系,提出了基于局部特征的图像边缘检测方法,建立了判断该像素点是否位于边缘上的准则函数。本方法以像素点为研究对象,检测的边缘可能为噪声点或伪边缘点,因此利用图像边缘连续性和噪声点孤立性的特点,运用形态学提取图像边缘并克服了噪声对边缘检测的影响;然后运用形态方向梯度去除伪边缘点。实验结果表明该方法能够准确地检测出图像的边缘,并克服了传统利用微分算子检测边缘的不足。     

基于频谱分析的高分辨率遥感图像边缘特征检测研究

针对高分辨率遥感图像的边缘特征,提出了一种基于频谱分析的图像边缘检测方法.首先对南京市主城区典型地物QuickBird图像进行傅里叶变换,分析频谱能量的角向分布特征,对最大角向能量分布曲线求一阶导数,将其峰值作为边缘检测滤波器的中心频率.通过设计方向Gabor滤波器进行频域滤波,达到图像边缘特征检测的目的.结果表明,进行频谱分析能够确定图像边缘特征的最佳截止频率,从而为高分辨率遥感图像边缘特征检测提供一种新方法.     

基于多重分形的医学图像边沿分析

本文提出了应用在医疗诊断上的一种基于多重分形分析的边缘检测方法,并应用在变形性骨炎的诊断中,该方法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个像素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息.经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,而且与传统方法相比具有更好的局部性.并且在医疗诊断中有广泛的应用前景.     

基于图像特征的边缘检测

针对传统边缘检测算子在检测效果与抗噪方面的不足,提出基于图像特征的边缘检测方法,综合考虑图像的梯度特征、相位特征以及噪声的影响,以方向能量和由直方图差分算子计算的亮度梯度为图像特征进行边缘检测。对提取的特征值进行训练,得到边缘点与非边缘点的特征均值;依据近邻准则对检测图像的特征值分类,提取边缘;建立评价函数评价边缘的质量。仿真结果表明该算法可以取得很好的检测效果,同时具有一定的抗噪声性。     

基于边缘自相似特征的遥感图像边缘检测算法

据分形理论可知，物体或物体各组成部分的边缘应具有自似性，图像边缘上的像素应具有较大的灰度化值和自相似系数。本基于这种思想，提出了一种结合边缘自相似特征和图像灰度梯度变化进行边缘检测的新算法，并利用该算法对试验图像进行了边缘检测试验。试验结果表明，该算法有效地提取图像边缘，且对含有噪声的遥感图像仍能提取较为丰富的边缘细节，具有一定的抗噪声性能。这对于含有噪声的遥感图像边缘所取与检测，尤其是雷达遥感图像，具有一定的实用价值。     

基于小波耦合阈值的边缘检测算法

针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。     

双阈值法在图像边缘检测中的应用

在多尺度小波变换局部模极大值图的基础上,分别以图像边缘链的长度和按边缘链长自适应分块的块灰度作为双重阈值检测图像的边缘。实验表明,采用这一方法,可获得单像素宽、定位精准、抗噪声效果好的边缘图像。