图像模糊边缘检测算法的改进

边缘检测是图像处理的重要内容之一,从算法速度和检测效果等方面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出一种新的快速模糊边缘检测算法,利用遗传算法确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值,采用简单的隶属函数,提高了算法速度,优化了传统的边缘检测,避免使用单一算子检测边缘强度较弱的缺点,给出了利用该算法的Lena图像边缘检测实验。仿真结果表明,该算法检测边缘能力较强且提取边缘较精细,是一种实用高效的边缘检测算法。     

基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法

通过对Pal King边缘检测算法的分析,提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强,然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度,设计了一个分类器,通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值,对像素进行边缘分类;最后锐化所得的边缘像素,剔除噪声。算法抛弃了Pal King方法中复杂的迭代运算,同时也克服了Pal King算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失,还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明,该快速算法比Pal King算法的边缘检测能力更强,同时运算速度提高了约20倍。     

一种快速模糊图像边缘检测算法

针对传统模糊方法处理速度慢的弱点,该文建立了一种新的快速图像处理算法,包括模糊图像增强、模糊平滑和模糊边缘检测,该方法利用相应算法建立快速查找表,通过简单的查表运算,大大提高了图像处理速度。所提方法的快速性和有效性在B-超图像应用后得以证明,并取得了比其他处理方法好的效果,为这种新的快速模糊图像边缘检测算法在B-超临床应用打下基础。     

一种改进的图像模糊增强算法

针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种改进的算法。该算法中隶属函数和模糊增强算子均采用连续分段函数,利用OTSU法将图像分为高灰度和低灰度两个区域,对高灰度区域像素进行灰度增强运算,对低灰度区域像素则进行灰度衰减运算。仿真结果表明,该算法具有较强的模糊边缘和细小边缘分辨能力,是一种实用、高效的图像对比度增强算法。     

多灰度层次图像的的快速模糊边缘检测算法

模糊边缘检测算法一般是在某个灰度级附近的边缘得到增强的同时,其他一些边缘会受到抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,本文提出一种改进的快速模糊边缘检测算法。利用边缘的一般特征和图像中邻域像素的关联性,根据不同的灰度区域自适应地选取算法参数,用于对多灰度级边缘的图像进行边缘提取。本文算法简洁合理,可以检测到不同灰度层次的边缘,而且速度较快。     

一种模糊集图像增强的改进算法

图像增强是图像预处理中最重要的内容之一,本文通过对Pal模糊图像增强算法进行改进,提出一种改进的新的模糊图像增强算法。该算法采用简单的隶属函数,并且克服了Pal算法对图像中部分低灰度值边界信息损失的缺点。实验结果表明,该算法不但能够提高图像对比度,突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,其运算速度也远远快于Pal模糊增强算法。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。     

一种新的模糊边缘检测算法

提出了一种简单有效的模糊边缘检测算法，此算法和常用的基于图像增强技术来进行模糊边缘检测的算法有所不同，它采用缩短模糊边缘的宽度来提取模糊边缘，克服了一些基于增强技术来提取模糊边缘的缺点。最后给出了对红外热像的边缘检测实验，实验表明，此算法是一种简单、实用、有效的边缘检测算法。     

一种模糊增强图像边缘提取算法

在分析Pal模糊边缘提取算法的基础上,为克服Pal算法图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息损失且没有做抑噪处理的缺陷,提出一种新的基于模糊增强的图像边缘提取算法.新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算子,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷,取得了优于基于传统Pal算法进行图像边缘提取的效果.     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

自适应模糊边缘减宽增强算法

针对形态边缘减宽增强算法的不足,提出了一种自适应模糊边缘减宽增强算法。它对非边缘区采用局部均值滤波来抑制噪声;对于边缘区域,根据梯度方向及当前点在斜坡边缘的位置,自适应的采用边缘方向均值、边缘梯度方向的高灰度均值和低灰度均值来代替当前像素灰度值,从而缩短斜坡边缘的宽度来达到增强图像边缘的目的。采用模糊策略决策,推理合成得到增强结果,在增强的同时,抑制噪声。实验结果表明,该算法能有效地增强边缘并平滑噪声,明显地改善视觉效果。     

自动图象边缘检测方法的研究

本文提出了一种新的自动图象边缘检测方法,该方法使用新的隶属函数将图象转化为等效的图象模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,然后再转换为空域图象,顾后进行边缘提取,模糊增强提高了低灰度区域和高硬功率和高灰度区域之间的对比度,从而使提取的边缘效果更好,最后本文对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测问题进行了
了推广。     

双线性广义模糊增强边界图像检测算法

在模糊集和广义模糊集理论的基础上,给出了用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子,实现了图像的双线性快速无损边界检测算法．该算法利用线性左半梯形模糊分布函数和线性广义模糊算子实现灰度图像空间、普通模糊空间和广义模糊空间之间的转换,同时对广义模糊空间进行区域对比度增强,最后在灰度图像空间中提取边界．大量实例表明：利用文中算法提取图像边界速度快、效果好,并且在多项指标上均超过了Pal算法、陈武凡算法和王晖算法．     

基于过渡区域模糊增强的合成孔径雷达图像边缘提取算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达（SAR）图像小边缘、赘余边缘多的问题。本文针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡跃点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点,能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

基于Canny算子的改进型边缘检测算法

该文在对Canny的最佳边缘检测算子进行理论及实验研究的基础上,分析了高斯滤波与样条滤波的优劣,以及缓变边缘丢失的原因,提出了用样条滤波代替高斯平滑滤波,减少缓变边缘丢失的改进算法。实验表明,改进算法具有高的信噪比,能达到比较理想的边缘检测效果。     

一种基于模糊逻辑的图像多层次增强算法

在分析图像传统单层次模糊增强算法（Pal算法）的基础上,为克服Pal算法仅增强图像阈值参数附近某一部分边缘的不足。提出一种新的基于模糊逻辑的图像多层次增强算法。新算法通过引入模糊熵,进行有目的选取不同灰度层次的阈值,同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,另外新算法对Pal算法中的复杂变换进行了简化,采用了新的增强算子,克服了Pal算法速度慢且损失图像部分灰度信息的缺陷。将新算法应用于图像边缘提取中,取得了优于基于传统单层次模糊增强算法进行图像边缘提取的效果。