基于融合的显微图像Gabor边缘提取算法

不同参数Gabor滤波器都具有各自的频率选择和方向选择特性,图像中纹理基元可以利用多个方向和中心频率Gabor滤波器组提取出来的频谱值来表示.据此提出一种适应于显微图像的Gabor滤波边缘检测算法.使用特定不同方向Gabor滤波边缘提取算子对图像进行边缘信息提取,获得不同方向上边缘特征信息,对其进行分析和融合提取图像边缘.运用该方法时所获不同方向的图像边缘进行自适应融合,获得的图像边缘较理想,模糊的边缘得到增强,并有效地消除了噪声.实验结果表明,该算法对显微图像处理有效,检测到的边缘清晰.     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

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.     

基于形态学多结构基元的含噪图像边缘检测

为了研究基于多结构基元构成形态学结构基,提出了一种图像边缘检测算法.首先,定义由开-闭运算、以及闭-开运算加权组合形成复合形态学滤波器,应用该滤波器对图像进行滤波;其次,不同形状的结构元素能检测出不同方向和结构的边缘信息,对定义多方向结构元素以组成形态学结构基,应用此结构基对滤波后的图像进行边缘检测.通过仿真重建形成理想的图像边缘,仿真结果表明,应用于含噪图像边缘检测算法,使抗噪的MSE性能较"开-闭运算"方法减少了7.82%和6.38%,PSNR性能提高了14.68%和8.05%,在检测精度方面得到了连续和封闭的边缘信息,与经典算子检测算法比较边缘信息更清晰.     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理中很重要的一步。因合成孔径雷达图像通常带有较强的噪声,用传统的边缘检测方法效果不理想。采用小波方向性检测技术并结合顺序统计滤波的方法,设计了一组方向可调滤波器,根据方向滤波的信息,对其进行边缘检测。实验证明本算法计算有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。     

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。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象,提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像,以有效地去除图像中的噪声,然后计算梯度算子的幅值和方向,最后用极大值抑制和高低阈值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法提高了边缘检测准确性,获得比较理想的边缘检测效果。     

结合邻域方差和各向异性窗的引导滤波算法EI北大核心CSCD

针对引导滤波会导致边缘附近出现光晕且难以识别精细边缘的问题,提出了一种结合邻域方差与各向异性窗的引导滤波算法.首先,利用各向异性高斯滤波器的方向选择性实现对边缘的精细识别,并利用滤波器的狭长空域结构可实现局部窗口内不同像素信息融合,以抑制边缘模糊和光晕效果;其次,基于局部结构相似性原理,引入邻域方差以实现对局部线性变换参数的优化,同时保证强边缘结构和非边缘区域的最大扩散.实验结果表明,在102类花卉图像数据集上,文中算法的视觉效果、定量评价(PSNR和SSIM)均优于其他边缘保持滤波算法,并且测试图像的失真度比引导滤波、加权引导滤波和各向异性引导滤波分别小46.72%,48.64%和29.61%,能够在识别精细边缘的同时有效地抑制伪影现象的发生.     

伪球滤波和边缘检测

提出了一种图像滤波器——伪球滤波器.在伪球滤波器中,除了尺度参数外,还引入了边缘保持参数,因而它能较好地解决传统滤波器的平滑性能与边缘定位精度之间的矛盾.以伪球滤波器取代经典Canny边缘检测算子中的高斯滤波器,得到一种基于伪球的边缘检测算子.模拟图像和真实图像的实验结果表明,与经典的Canny边缘检测算子相比,在具有相当平滑性的条件下,基于伪球的边缘检测算子对边缘定位具有更高的精度.     

基于自适应多尺度焊缝X光图像缺陷分割研究

焊缝X光图像中的缺陷包括近似圆形和近似条形缺陷。由多尺度边缘检测理论可知：在适当尺度下,圆形缺陷在相互正交的两个方向上都是屋脊边缘,而条形缺陷只在一个方向上是屋脊边缘。利用区域一致性测度自适应确定小波滤波尺度。并在缺陷存在区域自适应确定LOG算子和方向可调滤波器的滤波尺度用以分割两种缺陷。理论分析和实验结果表明,算法有较好的分割效果。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。     

可保持图象细节的改进的全方位多级组合滤波器

针对传统全方位多级组合滤波器在去除噪声的同时,会严重模糊图象边缘这一问题,分析了其原因,并指出为了更准确地判断出边缘细节信息,应考虑转角线条走向等特殊情况。提出了一种在去除噪声的同时,可以很好的保持图象边缘细节信息的改进的全方位多级组合滤波算法,实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,能更好地保持图象边缘细节,取得较好的处理效果。     

基于统计处理和B样条小波变换的毫米波图像边缘检测

针对毫米波图像噪声强、分辨率低的特点,提出了一种新的边缘检测方法。该方法首先根据统计信号处理理论定义了标准化梯度强度这一物理量;然后采用3次B样条函数的一阶导数作为边缘检测算子,由小波变换后得到的图像水平、垂直方向的高频信息,并根据这些信息确定出标准化梯度强度;接着采用单门限的处理得到图像粗边缘;最后对粗边缘施行非最大抑制处理和滤波来得到检测结果。实验证明,该方法可用固定的单门限自动、快速地检测出毫米波图像中人体背景下物体的边缘,满足安检需要。     

一种新颖的基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测方法

首先介绍了坐标逻辑运算的基本概念，并就其在图像边缘检测方面的应用提出了一个新颖的利用多结构元进行边缘检测的非线性算子。然后分别对标准的Lena图像和真实照片扫描图像进行边缘检测实验，其结果与Sobel边缘检测算子、形态学边缘检测算子相比较，表明本文所提出的检测算子具有边缘定位准确、运算速度快、对噪声不敏感等显著优点。     

可保留细节信息的全方位多级组合滤波法的研究

传统全方位多级组合滤波法在抑制噪声的同时会严重模糊图像，通过分析该问题产生的原因，提出了一种改进的滤波方法，该方法先对图像象素进行是否为边缘点、孤立噪声点或平滑区域点的预判断，然后再根据判断结果分别进行处理。实验结果表明，该方法能很好地保留图像边缘细节信息，取得了较好的处理效果。     

基于局部曲率函数的角点检测

角点检测是计算机图像处理领域的基本问题之一,在全局曲率函数角点检测的基础上,提出一种基于局部曲率函数的快速角点检测算法.通过Canny算子提取图像的边缘,在边缘的基础上计算轮廓的局部曲率函数,由于Canny算子首先用高斯滤波器对图像平滑处理,尽可能的去除了噪声而不损失角点,计算局部曲率函数的最大峰值,通过设定阈值检测出角点.对算法进行仿真,试验结果表明该算法可以稳定的检测角点,并对旋转、尺度和噪声具有较强的鲁棒性.     

基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取

医学图像边缘提取,尤其是病灶部位的边缘提取,是医学图像处理中非常重要的预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。人们一般习惯于用微分算子和梯度形态学算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,也不能提取边缘细节。文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。实验结果表明,这一方法比微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声并将肺部轮廓和肿瘤的大小与边缘准确地提取出来。     

图象处理中边缘检测技术的研究

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术 ,归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法 ,以实际图象为例比较了这些方法。     

一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法*

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN）是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具。改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性。将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、