基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理一个重要的环节,为了有效提取目标边缘,提出一种基于canny算法的改进算法,主要从两方面进行的改进,采用中值滤波代替高斯滤波对图像的噪声进行滤除和采用迭代法计算高低双阈值。实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能:在保留边缘信息的同时,很好地抑制了噪声的干扰,可以提高图像边缘检测效果。     

数字图像处理中边缘检测算法的对比研究

图像边缘检测长期以来都是图像处理与分析领域的研究重点.对5种常用的经典边缘检测算子进行了理论分析,并通过VC++编程实现了5种算子在微内孔边缘提取中的应用;通过对检测结果进行比较分析,得出各种算子的优劣和适用范围,为实际应用提供了对照和参考.     

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。     

基于梯度算子的边缘检测方法的研究与改进

图像的边缘检测是图像处理和计算机视觉领域中最重要的技术之一,其算法的优劣影响整个视觉系统的好坏。研究了经典的基于梯度算子的边缘检测方法,并且将Sobel算子与Canny算子进行比较,根据它们各自的优点提出了一种新的算法,新算法既有一定的精度,也满足实时性要求。     

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。     

基于自适应滤波的改进Canny算子图像边缘检测

为解决图像的椒盐噪声污染,可以采用滤波算法滤掉椒盐噪声。滤波算法中最常用的是中值滤波算法,其对椒盐噪声几乎没有过滤效果。本文引用自适应中值滤波算法,通过MATLAB实现,应用Canny提出的边缘检测评价的指标对图像做出评价。自适应中值滤波算法对椒盐噪声的过滤效果较好。     

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.     

基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法

系统基于Altera DE2-70开发平台,选用500万像素COMS摄像头进行图像采集,图像信息经Sobel算子图像边缘检测算法处理后由液晶显示器显示.算法采用了可编程宏功能模块与Verilog HDL语言相结合的方法实现,实验结果表明,基于FPGA的硬件系统能够很好的实现Sobel算子边缘检测算法,通过设置合适的梯度比较阀值,较为理想的提取图像边缘信息.     

几种边缘检测算子在半导体器件视觉检测中的应用分析

边缘检测是图像处理中的重要环节。针对半导体器件视觉检测中的实际需要,使用C语言编写处理程序,应用几种经典的边缘检测算子对一幅半导体图像的管脚区域进行检测,并对实验结果进行比较,结果表明,Prewitt算子能够快速的提取出边缘,满足实际需要。     

基于数学形态学和MATLAB的车道线边缘检测方法

针对道路图像中的车道线边缘检测问题,提出了利用数学形态学和MATLAB进行车道线边缘检测,讨论了对其中出现的灰度图像转化、图像预处理、二值化图像、边缘检测等问题进行处理的关键方法,给出了基于数学形态学和MATLAB的车道线边缘检测方法。实验结果有效地显示和验证了此方法的高效性。     

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。     

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。     

基于小波模极大值的工件图像边缘检测

为给数控机床上下料机器人提供准确定位信息,实现机械手准确抓取工件,需要对工件进行图像抓取并处理图像,同时为了获得抓取信息,对工件进行边缘检测以提取出清晰的轮廓。在工件实际图像采集中,噪声往往比较多,本文采取小波模极大值边缘检测算法,将图像进行小波变换后计算模值及相角,求出模的极大值点并判断是否为边缘点后对边缘进行提取,最后对实际工件进行边缘检测。该方法抗噪性良好,并具有一定的实用性。     

基于数字图像处理技术的螺纹检测

介绍了基于数字图像处理技术的螺纹非接触式测量方法，数字图像处理包括图像的平滑、边缘检测、二值化及轮廓提取，通过对螺纹轮廓的分析、测量得出螺纹的几何参数。探讨了利用数字图像处理技术对螺纹进行几何参数测量的方法，并给出了测量后的尺寸结果。从理论上和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

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.     

图像测量中快速边缘亚像素定位研究

研究了一种图像测量中边缘点的快速亚像素定位的方法,采用先阈值分割再边缘提取进行粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到一定长度的灰度值向量,对向量进行处理实现边缘的亚像素定位。分别采用三次多项式拟合法、二次曲线拟合法和灰度矩法三种亚像素定位算法进行了理论分析和实验对比,结果表明,灰度矩算法具有较短的运行时间和较高的定位精度。     

基于MATLAB图像处理的非结构化道路识别

应用MATLAB图像处理工具箱,针对非结构化道路的彩色图像,在颜色空间对道路进行识别处理。首先在颜色空间中使用Otsu法（大津法）对道路图像进行分割,再利用数学形态学和阀值面积消去法对图像进行去噪处理,然后利用Roberts算子检测出道路边缘,最后利用最小二乘法对图像进行曲线拟合,得到平滑的道路边界曲线。     

基于分形理论的林业害虫图像的边缘检测

将分形理论应用于林业害虫图像的边缘检测,通过判断DFBR场模型参数H值范围来获取边缘。实验表明,经直方图均衡化预处理后,该算法能更好地获取图像边缘。     

基于图像融合的年轮细胞边缘检测算法研究

提出一种基于图像融合的边缘检测算法。首先对源图像进行小波分解,在不同分解层用小波模极大值法对高频子图像进行边缘检测,用数学形态学对低频子图像进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘检测图像融合在一起。实践结果表明,这种方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。