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本文提出了一种快速抗噪声的边缘检测算法.首先对原始灰度图像应用快速Kirsch边缘检测算法.这样就得到了边缘的梯度和方向信息.然后基于这些信息进行边界跟踪,达到抗噪的效果,最后是细化和二值化,得到的是一个视觉上有意义的二值图像.用的是一个投票准则.为了检验本算法的有效性,将本算法与一些经典的边缘检测算子,如经典的Kirsch,Canny算子的性能进行了比较. 相似文献
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为了实现对金刚石砂轮磨粒边缘的有效提取,将基于粒子群优化算法的Canny算子应用在金刚石砂轮磨粒的边缘检测上。用最大类间方差作为目标函数,优化Canny算子的阈值,实现边缘的有效提取。分别对实测的单颗磨粒和多颗磨粒进行了边缘提取,实验结果显示该算法可以较好地提取金刚石砂轮磨粒边缘。该方法不需要人为设定阈值,可以实现阈值的自动获取和优化。最后,利用四连通成分和八连通成分与像素总数的比值,将阈值可优化设定的Canny算子与传统的Canny算子以及最大类间方差的方法做对比,结果表明所应用的方法有效地提高了检测的准确性。 相似文献
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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,与传统方法相比,该算法能够更有效地抑制噪声对边缘检测的影响,并较好地保持图像边缘细节。 相似文献
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短间隙真空开关电弧图像边缘提取研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了研究短间隙真空开关电弧燃烧及其热形态变化过程,通过图像视觉系统对电弧起弧、燃烧及熄灭过程中的电弧图像进行采集,阐述了该实验系统的组成,利用图像处理技术对电弧图像进行了预处理,并通过Prewitt、LOG和Canny五种微分算子的边缘提取和结果对比。结果表明:比较3种微分算子对电弧图像边缘提取的结果,Canny算子可得到连续性、完整性和准确性均符合控制要求的电弧边缘结果,为实现真空电弧的调控提供了技术基础。 相似文献
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一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法。该算法通过Canny算子检测出差帧图像的边缘信息,并结合当前帧与背景帧的边缘图像,提取出运动对象。在后续帧中通过建立前帧感兴趣运动对象与当前帧中各运动对象的帧间向量来跟踪当前帧中感兴趣的视频对象。实验结果表明,该算法可行,而且由于该算法简单、计算复杂度小,能很好地满足实时监控系统中对感兴趣运动对象的提取与跟踪。 相似文献
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目的设计贴片电阻方向检测系统,以解决当前贴片电阻排序编带过程中存在的检测效率低和检测精度低等问题。方法采用改进的基于形状的模板匹配算法,以机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny边缘检测算子和Sobel算子进行边缘检测和滤波,生成模板图像的边缘点位置向量和梯度向量,并以模板边缘点与图像搜索区域的对应点的内积和作为相似度量,进行模板匹配。结果检测系统的识别时间为33 ms,同时其平均识别准确率达99.5%以上,相比于传统人工检测有较大提高。结论该系统具有良好的速度和准确度,可满足工业生产要求。 相似文献
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一种尺度自适应Canny边缘检测方法 总被引:6,自引:1,他引:5
作为最优边缘检测算子,Canny算子在线性滤波及选取阈值方面具有一定的局限性.在其基础上,采用尺度可变的自适应高斯滤波器进行滤波,通过计算滤波器各滤波窗口内像素点灰度值的均值,以及该均值与当前像素点灰度值的差值,确定滤波窗口的平滑度,并将其作为高斯函数尺度的大小,在滤除噪声的同时确保了边缘信号不被平滑掉;同时采用基于简单统计法及梯度阚值法的双阈值分割方法检测经过非极大值抑制的梯度幅值图像的边缘.实验结果表明,该方法能够有效滤除噪声,且假边缘及丢失边缘的数量都比Canny边缘检测的少. 相似文献
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《成像科学杂志》2013,61(6):332-341
AbstractThe Canny edge detection algorithm contains a number of adjustable parameters, which can affect the computation time and effectiveness of the algorithm. To overcome the shortages, this paper proposes a new way to determine the adjustable parameters and constructs a modified Canny edge detection algorithm. In the algorithm, an image is firstly smoothed by an adaptive filter that is selected based on the properties of the image, instead of a fixed sized Gaussian filter, and then, the high and low thresholds for the gradient magnitude image are determined based on maximum cross-entropy between inter-classes and Bayesian judgment theory, without any manual operation; finally, if it needs, the object closing procedure is carried out. To test and evaluate the algorithm, a number of different images are tested and analysed, and the test results are discussed. The experiments show that the studied algorithm can achieve the better edge detection results in most of the cases, and it is also useful for object boundary closing as a pre-segmentation step. 相似文献