一种基于边缘梯度的图像分割方法

利用Krisch边缘方向算子，实现了对彩色和服图片中的和服边缘检测，同时根据真实边界点处的梯度强度值大于其左右邻域的梯度强度值的特征，获得了边缘细化。在结合边界跟踪技术的基础上，有效地去除了和服中大量的与和服分割无关的花瓣图案，得到了和服的有效边缘。实用的边缘连接技术则成功地实现了和服图片中和服各部分的分割。实验结果表明该方法在和服分割上是一种实用的和成功的方法。     

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．     

磁共振医学图像边缘检测的一种方法

本文在对人体大脑磁共振医学图像进行噪声滤波的基础上，采用Ｐｒｅｗｉｔｔ算法，提取了边缘信息，并实现了灰度显示与与伪彩色显示。     

基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用

图像边缘检测是图像处理中非常重要的一个环节,它对图像整个轮廓的提取、目标物的识别以及图像分割等都产生深刻的影响。虽然在很久以前就有相关人员研究图像边缘的检测,提出很多方法,但是这些方法都不够完善,适用范围也不够广,所以,为了适应经济社会的快速发展,研究出一种更好的边缘检测方法是非常有必要的。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理中很重要的一步。因合成孔径雷达图像通常带有较强的噪声,用传统的边缘检测方法效果不理想。采用小波方向性检测技术并结合顺序统计滤波的方法,设计了一组方向可调滤波器,根据方向滤波的信息,对其进行边缘检测。实验证明本算法计算有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。     

一种新的图像边缘检测算法

提出了一种新图像边缘检测算法。与其他方法不同，该文从图像边缘的特性入手来解决边缘检测问题，为此定义了一系列边缘点约束条件作为算法基础，并用集合论的方法解决了这些约束问题，进而建立了整个边缘检测算法。     

一种基于核密度估计的图像边缘检测方法

进行图像边缘检测的算法有很多种,其中基于Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等的图像边缘检测方法当属经典。但所提方法不同于这些差分算子方法,而是对灰度图像素进行小窗口区域的核密度估计,从而得到一幅核密度图,然后通过核密度图,选择出合适的带宽或阈值来控制图像边缘的检出。实验表明该方法可行且简单快速。     

一种基于粗糙集的图像边缘检测方法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的软计算方法.图像边缘是一类灰度变化大的连续点的集合.在无噪声干扰的情况下,这一特性是区别边缘与非边缘的一个重要条件.而实际应用中,图像中难免混有部分噪声点,影响了边缘检测的准确性.本文提出基于粗糙集理论的图像边缘检测方法.根据粗糙集理论中的集合近似关系,首先利用灰度变化大的特点,找出可能边缘点集合,然后利用噪声点区别于边缘点的特性,找到噪声点集合,最后,两个集合的差就是最终要求的边缘点.实验结果表明,该方法相比于传统的检测方法,在检测准确度上得到了一定的改善.     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数，用该乘积与原图像进行卷积运算，然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声，而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数,用该乘积与原图像进行卷积运算,然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声,而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.     

一种基于边缘信息的车牌图像分割方法

为提高车牌预处理过程中字符与背景的分隔效果,提高识别准确率,从人类视觉分析的特点出发,首先根据车牌图像中汉字字符和字母数字不同的统计特性对最优的阶梯型边缘检测算法进行了改进;并提出了一种新的动态分割,区域处理的方法。实验表明本方法能够有效提取车牌字符特别是汉字中的较复杂的细节信息,保证了字符边缘的准确性以及内部联通区域的一致性,并对不同质量的车牌图像具有一定的普适性,为识别提供了良好的保证。     

基于腐蚀算法的图像边缘检测的研究与实现

边缘提取与检测在图像处理与识别中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能.现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待进一步的改进和发展.提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,并给出仿真实例,与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、prewitt算子和canny算子相比较,算法具有检测精度高和抗干扰能力强的优点.     

基于内容的贝叶斯自学习邮件过滤模型

简单贝叶斯算法在邮件过滤领域得到广泛的应用,但它的两个缺点限制了它的使用,首先它不能进行连续的自学习,当邮件内容发生较大变化时,准确性急剧下降.其次是没有考虑字,词,短语之间的联系,以及词语的表现能力,不能准确反映邮件本身的内容性质.因此提出一种自学习的贝叶斯邮件过滤模型:它能够不断地进行自学习,使模型内部参数能够随着邮件内容的变化而改变,而且它将邮件特征(词语)之间的关系以及它们的表达能力引入,作为模型计算的基础之一,并且对用户发送的邮件进行学习.     

基于贝叶斯公式的自适应垃圾邮件过滤方法

简单贝叶斯算法在邮件过滤领域使用得比较普遍.该算法的优点是简单、对特征较为恒定的垃圾邮件较为有效,但其适应性较差.谨提出一种以贝叶斯公式为基础的自适应垃圾邮件过滤方法,它采用基于词熵的特征提取方法,在过滤过程中不断地进行自学习,具有较强的自适应能力.     

基于自适应提升方案的图像边缘检测

图像边缘是由于灰度的不连续所致,是图像信息的一个最基本特征,也是图像处理中探讨的热点问题之一.分析传统的图像边缘检测算法及其存在的问题.通过采用自适应提升小波分析,根据处理图像信息的局部特征自适应地调整预测滤波器和更新滤波器,从而实现与处理信息的准确匹配;同时,改进了小波边缘检测算子,实现了一种适用于自适应提升小波分析的图像边缘检测的算法,并将此算法应用于医学图像的边缘检测.仿真结果表明,该算法比传统的图像边缘检测算法效果更优.     

基于人体关键部位检测的敏感图像过滤方法

目前多数敏感图像过滤方法对皮肤裸露较多或类肤色区域较多的图像容易产生误检。为降低对这类图像的误检率,提出一种基于人体关键部位检测的敏感图像过滤方法。该方法提取肤色特征、表征局部对象外观和形状的HOG(Histograms of Orien-ted Gradient)特征、空间分布特征及描述区域灰度分布的Haar-like等特征,利用Adaboost学习算法,训练得到人体关键部位的分类器,通过此分类器实现敏感图像的过滤。实验表明,该方法能够准确地检测关键部位,可以有效地降低敏感图像的误检率。     

边沿检测与噪声消除方法研究

应用灰度台阶的概念,对二值图像和灰度图像的噪声与边沿的特征进行分析,给出边沿与噪声的本质特征,并给出区分噪声与边沿的函数关系式,据此公式,可以比较简单地进行边沿检测与噪声消除。     

基于像素块的边缘直线检测算法

提出基于像素块的边缘直线检测算法.先在取定的像素块中建立模板,在原图上移动像素块并用模板进行比对,对累加变量进行累加,而后用阈值判定法则进行判断,最终确定出边缘直线段.通过编程试验证明了其算法的有效性.     

基于数学形态学的图像边缘信息分析

本文在讨论和分析数学形态学用于多值灰度图像的原理和几种基本运算的效果基础上,提出应用数学形态学进行图像边缘增强和提取的原理和方法,介绍了相应的结构元的构成方法及实验效果。