一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.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,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。     

基于Canny思想的Robinson边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算子是一种含有最优化思想的算子,它具有较高的检测精度,可以达到单像素级,但是因为它本身对噪声比较敏感,所以需要先利用Gauss滤波、均值滤波、中值滤波等滤波器进行去噪,然后再进行边缘检测,而Robinson边缘检测算子虽然具有抑制噪声的能力,但检测到边的缘不是单像素的。分析了原Canny边缘检测算子判断非极大值抑制条件存在的问题,提出了新的判断非极大值抑制的条件,将Canny边缘检测算子的思想与Robinson边缘检测算子相结合,既可以有效地抑制噪声,也可以得到单像素边缘,通过数据分析和实验结果说明了本文算法的有效性。     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...     

基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法在抑制噪声和定位精度方面的不足．提出一种将小波去噪和改进Canny算子相结合的边缘检测方法。采用小波去噪方法对含噪图像进行噪声过滤．再用改进的Canny算子实现边缘检测。仿真实验结果表明,该方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确。     

多尺度下的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声鲁棒性较差的问题,根据Canny算子滤波器的尺度较小可以检测较小的边缘,但对噪声的抑制能力较差,反之检测较大的边缘对噪声的抑制能力较强的特点,提出了一种多尺度下的噪声图像边缘检测方法。运用Canny算子在不同尺度下检测边缘的优点,对含噪图像进行不同尺度的Canny边缘检测,对不同尺度边缘检测结果进行跟踪实现噪声图像的边缘检测。仿真实验结果表明,与传统的方法相比,改进的算法能较清晰地提取出图像的边缘,降低高斯噪声对图像边缘的影响。     

医学图像边缘检测算法的研究

边缘检测是医学图像处理中非常重要的一个环节,通过对几种经典边缘检测算法的分析,提出了一种基于Canny算子的改进算法.该算法以图像增强法代替原算法中的高斯滤波,以去除图像中的计算噪声,达到更好的边缘检测效果.仿真结果表明,该算法边缘检测定位精度得到较大的提高.     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

一种基于Canny的边缘检测优化算法

针对传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失和假边缘的现象,提出用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法代替高斯滤波器对含噪图像去噪,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性。     

Canny边缘检测算法在颗粒边缘检测方面的应用

该文通过对Canny边缘检测算法的第一步进行改进的，即用一种自适应的高斯滤波器替代传统滤波器对图像进行预处理。然后应用在颗粒边缘检测方面，实验结果证明，与传统Canny算法相比，改进的算法在抗噪声干扰和精确定位等方面都取得了比较好的效果。     

基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法

论文提出一种基于高斯滤波器的尺度相乘边缘检测算法。该算法用两个不同尺度参数的高斯滤波器分别对图像进行滤波平滑,然后将所得的两个结果相乘后,再利用Canny算子对图像进行边缘检测。该算法具有算法简单、编程容易、计算量小等特点。论文最后通过实验验证了该算法能较好地抑制噪声干扰和有较高的边缘定位精度。     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声图像的去噪效果不佳,以及双阈值需要预先设定的问题,提出了一种基于改进Canny算法的噪声图像的边缘检测。首先构建自适应高斯滤波器对曲度算子进行改进,得到优化的二值边缘图;然后基于最大类间方差法构建了灰度梯度映射函数,确定最佳的双阈值;最后对二值边缘图进行双阈值检测以及边缘连接。实验结果表明,改进算法与现有Canny算法相比,在不同类型噪声和不同浓度噪声的环境下,改进算法提高了对噪声图像边缘检测的性能,其中PSNR值平均提高了1.9%,MSE值平均降低了1.6%,且具有自适应性强、运行效率高的优点。     

数学形态学的边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图像的边缘。     

基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法

针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。     

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。