基于方向滤波的超声图像边缘增强

由于斑点噪声的存在,传统的边缘增强算子常常会强化超声图像的斑点噪声,降低对比分辨率。针对这种情况,提出基于方向滤波的超声图像边缘增强算法。算法首先进行斑点去噪,然后基于纹理分析进行图像分割,判定图像的强边缘、弱边缘及反射伪影,最后以方向滤波为基础,计算强边缘和弱边缘的局部方向,设计方向滤波器,根据图像的方向自适应选择滤波器进行滤波,增强图像边缘。实验结果表明,原超声医学图像得到有效增强,边缘细节得以保留。该算法能有效地提取需边缘增强区域,获得满意的组织边缘增强效果,同时图像的反射伪影部分保持不变。     

基于边缘检测的SAR图像快速滤波

对SAR图像的滤波方法进行了研究,在研究SAR图像经典滤波方法的基础上,研究了一种在边缘保持、滤波效果及滤波速度上综合效果最佳的滤波方法。首先使用一种边缘检测算子检测边缘方向,然后在边缘区沿边缘方向进行滤波,在非边缘区域使用统计局域方差系数方法滤波,最后以实验证明了这种方法是有效的。     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数,用该乘积与原图像进行卷积运算,然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声,而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

运用边缘方向直方图进行图像拷贝检测

基于内容的图像拷贝检测已经成为图像版权保护的重要手段之一。提出一种基于图像边缘直方图的拷贝检测方法：采用小波模极大值算法提取源图像和待认证图像边缘,然后结合边缘点梯度主方向重新计算其区域点的梯度方向并生成直方图,最后根据源图像与待认证图像所得边缘直方图间的相似性检测待认证图像是否为源图像的拷贝。实验表明：这种图像拷贝检测方法可有效检测出拷贝图像,并可容忍由缩放、旋转、噪声等操作引起的失真。     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数，用该乘积与原图像进行卷积运算，然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声，而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

边缘保留的图像滤波方法

传统的高斯滤波在去除图像噪声的同时产生了边缘模糊的问题。本文通过对传统高斯滤波算法的改进，不仅考虑距离的影响，而且还考虑图像灰度值的影响。尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时，则它们对结果有较大的影响。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘。     

基于形状边缘方向直方图的图像检索算法研究

描述了一种基于边缘方向直方图(Edge Direction Histogram,EDH)的图像形状特征提取方法,算法提取的特征向量同时满足尺度、平移和旋转不变性.实验证明该方法对于具有单一背景、形状特征明显的图像具有较好的检索效果.     

边缘保留的图像滤波方法

传统的高斯滤波在去除图像噪声的同时产生了边缘模糊的问题。本文通过对传统高斯滤波算法的改进,不仅考虑距离的影响,而且还考虑图像灰度值的影响。尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时,则它们对结果有较大的影响。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘。     

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。     

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Gabor滤波器的图像边缘检测算法

采用Canny算子进行边缘检测时,需人工设定高低2个阈值.对不同的图像采用相同的阈值,边缘检测效果差异很大,这一点限制了Canny算子在实际中的应用.针对这一问题,提出了一种基于cabor奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用Canny算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为地设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了Canny算法中人为设定阈值的缺陷.而且能有效去除图像中的伪边缘.     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像,根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较,实验表明该算法抗噪能力强,能得到更精细准确的边缘。     

基于粗集理论的含噪图像边缘检测

文章提出了一种基于粗糙集的图像边缘检测算法。首先，利用粗集理论将一幅图像划分为不同的子图，然后对子图分别去噪，再将两个去噪子图叠加得到最终去噪图像，最后，利用边缘条件属性对去噪图像做边缘检测。实验结果表明，该方法能满足对噪声图像进行边缘检测的要求。     

无抽样方向滤波器组用于图像去噪的方法研究

提出一种基于无抽样方向滤波器组的图像去噪新方法,首先,将一维半带滤波器（half band filter）转换成二维低通滤波器,通过对此滤波器的各种操作获得4方向、8方向和16方向等无抽样方向滤波器组,同时,将各频域方向滤波器转换成空域模板;其次,采用Contourlet变换中的多尺度分解方法,利用上述空域模板实现图像方向分解,获得噪声图像的各尺度多方向系数;最后,根据各方向系数的统计特性,合理设定去噪阈值,方向合成只需各方向子带图像相加,多尺度合成过程与Contourlet变换相同,完成图像去噪。实验结果表明：该方法不仅有效地去除了图像噪声,而且能很好地保留图像的边缘纹理信息,并很好地去除了Contourlet变换去噪中无法避免伪吉布斯现象所引起的视觉失真,与现有阈值去噪方法相比,图像信噪比明显提高。     

基于尺度空域相关性的图像边缘检测

根据小波分析多尺度空间的相关性,在模极大值边缘检测的基础上提出一种新的图像边缘检测方法.该方法不需要对图像进行预处理就能较精确的检测出图像的边缘.取相邻尺度的小波系数相乘进行相关计算,在抑制噪声的同时提高边缘的定位精度.方法快捷,算法简便,克服了直接对图像进行模极大值边缘检测造成的误差.实验结果表明,该方法得到了满意的效果.     

基于直方图包络的红外图像边缘检测

针对高压输电线路红外图像的特点提出一种基于直方图包络曲线的图像边缘检测新算法。为了抑制红外图像中噪声的影响,利用Savitzky-Golay（S-G）滤波器求取灰度直方图的包络曲线来平滑噪声,根据包络曲线的极值点对红外图像进行边缘提取。实验结果表明,该方法简单有效、定位精度高、优于传统的几种边缘提取算子。     

采用梅花采样方向滤波器组的多光谱图像融合

利用梅花采样方向滤波器能够提供丰富的方向信息的特点,提出了一种基于此方向滤波器组的多光谱图像融合方法。该方法通过IHS变换,将多波段影像从RGB空间转换到IHS空间,对I分量及全色影像进行梅花采样方向滤波器变换,得到相应的低频子图像和高频不同方向的子图像,将它们按一定的融合规则得到新的I分量,通过IHS逆变换得到RGB融合图像。实验结果表明,该方法在图像边缘等细节上有较好的视觉效果,取得了优于IHS方法和基于梅花形采样离散小波变换方法的融合效果。     

基于边缘检测的多文本页图像分割方法

图像分割是图像处理中最困难的问题之一.针对光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的要求,提出了一种基于边缘检测的多文本页图像分割方法.先检测出由图像中边缘点构成的边缘直线,然后寻找出图像中每个文本页的4条边缘直线所构成的边界矩形,从而可将每个文本页准确分割出来.实验表明,该方法具有较快的速度和很高的正确率,是一种有效的方法.