改进的HSI空间形态学有噪彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,选择了更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出了一种改进的形态学有噪彩色图像边缘检测方法,将开闭的迭代运算和双结构元多尺度运算应用到传统形态学梯度算子中,然后计算图像H、S、I三个分量的边缘信息,根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘.实验结果表明,该方法所检测的边缘符合人眼视觉特性,在抗噪声方面的效果比传统方法及其他多种方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,计算量相对较小,有很好的实用性和通用性.     

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法

边缘检测对于彩色图像的处理是一个难题,文章提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测的算法,其思想是:对图像用一定的结构元素操作后,与原图像相减.对彩色图像进行腐蚀和膨胀操作的数学形态学算子是本文算法的关键.实验结果表明,本算法能较好地检测出彩色图像的边缘.在对色调的保护上明显优于Sobel和Prewitt算子扩展法,能较好的检测出图像中存在的特征与背景变换缓慢的边缘信息.     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法.该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像.然后通过分析噪声(主要是椒盐噪声)污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进.改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测.实验表明...     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中难以有效区分颜色相似性的问题,提出了一种基于共生矩阵和HSI空间形态学的彩色图像边缘检测方法。采用二维共生矩阵直方图均衡化方法,解决图像过渡不自然的现象;针对HSI的分量利用形态学方法进行加权分析和图像融合,得到彩色图像边缘。通过MATLAB实验表明,该算法检测准确率高,自适应性好,有较好的检测效果。     

基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测

该文提出了一种基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测新算法。文章首先分析了彩色图像与二值图像之间的关系,然后定义了新的基于彩色图像的形态学变换。并在此基础之上,引入了多分辨率分析的彩色图像形态学变换。试验结果表明该算法对彩色图像的边界检测效果明显地优于单尺度及Sobel等算子的边界检测。     

彩色图像边缘检测算法

本文分析了常用的梯度算法,提出了针对灰度图像和彩色图像的改进思路,并编程实现这些算法。在RGB空间上实现的彩色图像边缘增强算法,可直接用于二值图像和灰度图像。改进后的算法简单易行,能有效地增强图像的边缘,具有较好的实用价值。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明，该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于颜色和边缘方向的图像检索方法

提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值 ,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向 角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特 征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同 的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有 相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法 能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步 增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。     

基于Snake模型和四元数描述的彩色图像边缘提取方法

边缘提取在彩色图像处理过程中有着重要的作用,它会影响到后续对图像的分割、特征提取和识别等环节。活动轮廓模型（称Snake模型）大量应用于各种医学图像的分割。近年来,活动轮廓模型得到了不断的改进和发展,并在计算机视觉等诸多领域得到了广泛的应用。本文针对彩色图像边缘提取的实际需求,简要介绍了活动轮廓的原理及数学模型,并针对传统模型处理速度慢,运算量较大,对凹陷轮廓位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法,提出改进算法,利用改进的四元数描述方法所得到的边缘检测初始轮廓,并结合使用改进的GVF产生的外力场,对于图像中凹陷轮廓位置保证正确收敛,且提高了运算速度。实验证明,算法是可行有效的。     

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。     

彩色图像边缘检测方法的对比研究

本文对彩色图像边缘检测的多种方法进行分析与比较，包括经典算子的直接扩展、颜色空间变换方法、向量方法。并对颜色空间变换方法中的超复数空间变换方法提出了归一化的色差边缘检测算法。文中选取其中几种算法分别应用到人体的彩色切片数据，结果在文章的最后列出。     

多尺度形态学图像边缘检测方法

在深入地探讨数学形态学在边缘检测领域中的应用的基础上,提出了一种形态边缘检测算子,并用该算子提取图像边缘。然后进行形态结构元素尺度调整,综合各尺度下的边缘特征,得到了噪声存在条件下较为理想的图像边缘,实验证明了该算法的可行性和有效性。