小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于空频域联合闭值分割的轮廓检测方法

传统的边缘检测算子仅在空域上对梯度图像进行阈值分割来计算二值边缘图像,当应用在自然场景图像中时,检测结果中往往含有大量的干扰边缘。为了消除干扰边缘,提高传统边缘算子的轮廓检测性能,提出了基于空频域联合阈值分割的轮廓检测方法:首先对梯度图像进行频域阈值分割消除干扰边缘,然后进行空域阈值分割得到最终的二值边缘图。结合Canny算子,利用自然场景图像对该方法进行了性能评估,结果表明,该方法大大减少了干扰边缘,有效提高了Canny算子在复杂自然场景图像中的轮廓检测性能。     

基于尺度相乘的Canny改进算法

在Canny算法框架下,对图像进行多尺度滤波分析。定义尺度乘积函数为2个不同尺度滤波器的响应乘积,由相邻尺度近似性确定乘积后的幅值和相角,再选择阈值剔除伪边缘,由非极大值抑制得到图像边缘。实验结果表明,算法比传统Canny算子在噪声抑制和边缘定位方面具有更优的性能。     

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。     

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.     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于Canny算子图像边缘检测的改进方法

针对传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种基于Canny算子图像边缘检测的改进方法。传统Canny算子的高低阈值一般是人为地设定固定值,这容易造成虚假边缘。对此,利用最小交叉熵计算Canny算子的高低阈值,得到理想的边缘后,利用数学形态学对结果进行后处理。实验结果表明,改进后的算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。     

输送带跑偏检测方法研究

基于机器视觉的输送带跑偏检测方法检测的输送带边缘特征中包含伪边缘,现有研究难以识别伪边缘,且多场景适应性差。针对该问题,对输送带监控图像提取感兴趣区域（ROI）并进行归一化,采用较大阈值区间的Canny算法提取边缘特征点,以提高算法的场景适应性,并采用形态学滤波方法处理部分杂质及伪边缘;对于Canny算法无法检测到有效边缘的图像,对提取的ROI进行伽马变换和45,135°方向的梯度滤波,以增强边缘特征,之后进行基于Canny算法的特征点提取和形态学滤波。以边缘点像素值关系、邻域特征、紧密性特征,以及边缘线长度、相对位置、斜率等作为约束条件,采用基于分治搜索思想的直线筛选排序算法对提取的边缘特征点进行筛选及拟合,得到输送带实时边缘。将实时边缘的像素值与未发生跑偏时边缘像素值做差,得到当前跑偏的像素值。试验结果表明,针对多种场景下的输送带监控图像,基于Canny算法和直线筛选排序的输送带跑偏检测方法检测误差小于3个像素值,百张图像检测时间为6.945 1 s,边缘计算机处理4路视频图像的CPU占有率为132%,满足现场输送带边缘检测的准确性、实时性要求。     

改进的Canny算子与SIFT算法相结合的医学图像特征提取

微创外科手术中的图像特征快速提取与分析,可以使计算机具备图像实时识别的能力,提高手术的成功率。对常用的边缘与角点特征进行了分析,提出了边缘与角点相结合的特征提取方法。以二尖瓣索修复微创手术图像为例,对常用的几种边缘算法和改进的Canny算法进行了分析比较,利用改进的Canny算子所得到的较为完整的检测边缘信息,运用SIFT算法提取图像角点,剔除了一些伪特征点,得到了图像匹配时所需要的更加精确的信息。为后续的图像融合与复原以及三维图像重建打下了良好的基础。     

基于Canny算子的织物疵点边缘检测

介绍了Canny算子边缘检测的方法,运用Canny算子对织物疵点进行边缘检测,获得了织物疵点的二值化图像,准确地反映了织物疵点的边缘.通过对不同边缘检测算子仿真实验结果的比较,结果表明,该方法可以取得较好的疵点边缘检测结果,是一种实用有效的方法.     

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。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

一种针对含噪低对比度图像的边缘检测方法

主要研究了含有噪声的低对比度图像的边缘检测方法。通过对图像进行直方图均衡化、二值化、平滑及去噪处理后，利用膨胀腐蚀型检测算子对图像边缘进行检测。经实验证明，该算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果，与传统的Sobel、Canny算法相比，具有边缘连续、清晰的检测效果。     

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...     

舰船红外图像边缘检测方法对比研究

为了对海上舰船红外图像进行分割和目标识别,首先具体分析了六种边缘检测算子Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子的检测原理,给出了各种检测算子的计算模板。然后采用Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子对舰船红外图像进行处理,分析比较各个检测算法的检测优缺点。最后用Matlab语言编程实现各种检测算法,通过Matlab软件进行仿真实验,用各种检测算法处理舰船红外图像,直观的给出各检测算子的舰船图像处理效果,并对处理结果进行了比较,得出了在噪声干扰下,Canny算子更容易处理舰船红外图像的结论。     

Canny算子边缘检测的一种改进方法

传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会影响到去噪和边缘保持效果,用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波,不仅能降低噪声影响,而且可保持边缘强度和细节;滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,引入Otsu阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况,算法可根据图像自身特点选取阈值,使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。     

基于稀疏去噪的DTCWT火焰图像融合检测

燃煤火焰图像黑把子区域的边缘模糊或不完整,无法直接使用Canny检测算子准确检测出边缘信息。针对该问题,提出基于稀疏去噪的双树复小波变换(DTCWT)火焰图像融合检测方法。利用稀疏去噪对2幅单帧火焰图像进行DTCWT融合,采用Canny检测算子检测边缘。实验结果表明,该方法能够得到噪声较低的图像和比较完整的黑把子边缘信息。     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

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。