基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。图像边缘化可以采用多种算子进行处理。例如Roberts算子、Sobel算子、Kirsch算子、Prewitt算子、Laplace算子和Canny算子等。这里采用的是Kirsch算子,它带有特定八方向边缘信息的图像增强模板。能对图形的八个方向作边缘提取．从检测结果中可以看出．基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测能够较全面地提取边缘信息。这说明,用该方法检测彩色图像的边缘是有效的。     

几种边缘检测算子的比较研究

主要对Gradient算子、Krisch算子、LoG算子等几种典型的图像边缘检测算法进行研究，分析了其原理和各自的优缺点，提出应根据实际需要来选择适当的算子。     

几种边缘检测算子的性能比较研究

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的重要的环节.文章具体考察了7种常用的边缘检测算子.根据实验结果对其特点和性能进行了比较研究.分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较.在对各种图像进行边缘检测时,为选择检测算子提供指导.     

边缘检测算子在断口图像识别中的应用

边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术。不同的微分算子对边缘的敏感程度是不同的,如何选用适当的边缘检测算子得到准确的边缘信息,就成为断口图像处理的关键步骤。通过M ATLAB进行仿真研究,比较和分析几个不同算子的边缘处理结果,从中得出C anny算子较适用于断口图像的识别与分类过程。     

融合Canny算子和形态学的 齿轮图像边缘检测研究

针对含噪齿轮图像边缘检测中存在的难以有效抑制噪声和准确检测出更多真实边缘等问题,将改进的Canny算子和数学形态学算法应用到含噪齿轮图像边缘检测中,提出了一种融合Canny算子和数学形态学的含噪图像边缘检测算法。首先利用了改进的Canny算子边缘检测,接着运用了多尺度多结构数学形态学边缘检测;然后对两幅边缘图像进行了小波分解,得到各层子图像;最后分别对子图像采用了自适应加权融合,并使用小波逆变换重构图像得到了最终的边缘检测图像。实验及研究结果表明:融合算法比单独使用改进的Canny算子、数学形态学去噪效果好、定位精度高、边缘连续清晰,并且当噪声浓度升高时依然具有良好的去噪效果,是一种可行的无监督融合算法。     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统中边缘检测技术的对比研究

以高斯模糊的仿真图像和薄片零件图像为评价图像．分别用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算子、数学形态学边缘检测方法进行边缘检测,对边缘检测结果进行了深入分析,对算法的边缘定位精度、抗噪声能力和计算时间进行了比较。数学形态学边缘检测方法能获得单像素宽连通的轮廓,检测时间分别为0．0521s、0．457s。选择数学形态学边缘检测方法作为薄片零件尺寸机器视觉检测系统的边缘检测方法是合适的。     

红外图像几种边缘检测算法对比分析

文章对Robert、Sobel、Prewitt、Log和Canny五种边缘检测算子原理进行分析,并将其应用于红外图像边缘检测,对比了检测中出现的问题,分析其对应的理论基础,总结不同算子的检测效果,为红外图像边缘检测算子的选择提供了理论依据。     

基于改进LOG算子的图像边缘检测方法

针对传统基于LOG算子的边缘检测算法中高斯系数σ不确定性的问题,提出了一种改进的LOG算子边缘检测方法,该算法通过引入极坐标参数θ,计算不同方向θ的1阶导数,并求得导数最大值所对应的θ,进而确定图像边缘点。研究结果表明,利用该改进算子对图像进行边缘检测时,边缘信息丰富,细节体现明显,伪边缘较少,相对传统LOG算子其具有更好的检测效果,同时与Prewitt算子、Canny算子等算法相比较,所提算法也具有明显的优越性。     

小波变换在螺纹边缘检测中的应用

螺纹牙型图像的边缘是检测螺纹的主要特征，边缘提取的质量将直接影响检测精度。根据螺纹图像边缘的特点，利用小波变换对目标图像进行降噪和边缘特征处理。其效果明显好于用经典的边缘检测算子，实验说明，小波变换对于提高螺纹的检测精度有重要价值。     

X射线焊缝底片数字化图像边缘检测方法

从X射线焊缝底片数字化图像缺陷识别的实际需求出发,针对焊缝缺陷图像边缘提取,进行不同边缘检测方法的对比研究,分析各类边缘检测算子边缘提取效果的特点及阈值的取值对边缘检测算子的边缘提取效果的影响,提出基于数学形态学的多方位结构元素边缘检测方法.实验表明：综合采用阈值优化的Canny算子和基于改进的形态学梯度算子及多方位结构元素的数学形态学边缘检测方法,能够获得完整全面的边缘信息,有利于对焊缝缺陷的分类及缺陷等级识别.     

基于Matlab图像边缘检测算法效果对比

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种经典常用的边缘检测算子以及最小二乘支持向量机提取边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。最小二乘支持向量机结合图像的梯度和零交叉信息,选取一定的参数条件,可以获得比Canny方法更好的性能。     

数字图像几种边缘检测方法的比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理的基本问题之一.就几种经典的图像边缘检测算子以及数学形态法进行了综述,并利用Canny算子以及数学形态法进行边缘检测,总结出相对比较好的图像边缘检测方法,为在实际应用中某些要求边缘宽度较细的检测场合提供了参考.     

基于Canny理论的自适应阈值彩色图像边缘检测

传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性.     

基于改进形态学梯度的齿轮边缘检测

经典的边缘检测算子算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子和Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理过程中不涉及变换,其原理是利用结构元素检测图像,并直接处理图像的特征信息。在形态学梯度的基础上,提出了一种基于改进形态学梯度的图像边缘检测算法,选取合适的形状以及尺寸的形态学梯度结构元素,并组合使用以检测出较理想的图像边缘信息。试验结果表明,该算法在含噪图像中能较好地保存图像边缘信息,有更好的定位精度和抗噪性。     

融合分数阶微分边缘特征的自适应跟踪

为提高跟踪方法对背景信息、光照变化的抗干扰能力,提出融合分数阶微分边缘特征信息的改进跟踪方法。将R-L分数阶微分边缘检测算子与Laplacian边缘检测算子进行融合,构造出对高、中频信息提升,而对低频信息能够非线性保留的混合边缘检测算子,并利用其实现目标模板及场景图像的边缘特征信息检测。基于目标色度特征和边缘特征两种直方图模型,分别建立场景图像的反向概率投影值,根据背景信息的动态变化,以抑制背景干扰信息为目的,建立自适应融合的反向概率投影图,提高算法对不确定环境变化信息的鲁棒性。实验结果表明,混合边缘检测算子能够提高边缘图像的信噪比,改善边缘提取的效果。边缘、色度特征信息自适应融合的跟踪方法单帧跟踪时间小于20 ms,满足实时性要求。该方法能够在光照变化明显和与目标颜色相似背景等情况下有效实现目标识别与跟踪功能。     

基于视觉图像的机加工零部件亚像素边缘定位

首先介绍了LOG算子的快速定位方法以及二维理想图像边缘模型的空间矩亚像素细分算法的基本原理;在此基础上给出了符合实际图像采样的三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,并推导了该算子的原理误差公式。最后利用试验对空间矩算子亚像素定位方法的有效性、精度进行了研究,并给出了该方法的亚像素定位与实测尺寸的对比结果。结果表明该方法比传统的边缘检测算子的边缘定位精度有较大提高。     

An image processing method for scanning electron microscopy based on the information transmission theory

Based on the information transmission theory, topographic image signals in scanning electron microscopy are used to evaluate contrast, gradient, acutance, and Laplacian operator, the total of which represent the image sharpness of an edge line. One may consider the impulse and step functions as an input to the Gaussian system function of a low-pass filter, the impulse and step response functions possibly representing a single spot and image contrast of an edge profile, respectively. It is shown that the response function of acutance defined as the power of the gradient normalized by density is a more realistic representation of image edge sharpness. Also, edge sharpness can be greatly enhanced by utilizing the Laplacian operator through digital image processing for a disk specimen model with a rounded edge. Contrast increased by specimen tilt, and an edge effect due to side-scattered electrons, as well as the signal attenuation by specimen collection, are consistently obtained as the response function in the system. The exact measurement of spot size and edge-to-edge resolution, and image sharpness improvement, are derived by digital image processing.