基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程，是计算机视觉领域研究热点，也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来，针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题，业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状，首先，介绍了传统边缘检测的实现理论及方法；然后，总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法，并依据实现技术对这些方法进行了分类，对其涉及的关键技术进行分析，发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较，可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828，接近人类视觉水平。最后，展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程，是计算机视觉领域研究热点，也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来，针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题，业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状，首先，介绍了传统边缘检测的实现理论及方法；然后，总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法，并依据实现技术对这些方法进行了分类，对其涉及的关键技术进行分析，发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较，可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828，接近人类视觉水平。最后，展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

图像边缘检测

图像边缘是图像最基本的特征之一,它包含了图像上目标物体的主要信息。所谓边缘是指一组相连的像素的集合,这些像素周围灰度具有显著变化的部分,即在灰度级上发生急剧变化(灰度突变)的区域。边缘检测是从图像中提取感兴趣对象的边缘信息,同时尽量去除不需要的图像信息,是在图像的局部区域上针对像素点的一种运算,在图像处理中有着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征,包含着有用信息,因此边缘检测通常成为了图像分析和图像理解中特征提取的主要手段,在一些预处理算法中有着重要的作用。随着科技的迅速发展,边缘检测技术也越来越多运用到生产和生活中。因此,对边缘检测的理论与应用研究很有必要。本文叙述了边缘检测的基本步骤,对灰度图像的几种边缘检测算法,作了简单的介绍、评价与分析。     

自适应图像边缘检测算法

对LOG算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。针对LOG算子的缺陷，提出了依据图像友度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法，成功抑制了图像中的大部分噪声；并通过用图像友度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值，实现了图像边缘的自动提取。     

浅谈图像边缘检测技术

图像的边缘检测技术是数字图像处理领域的重要研究内容,其效果直接影响其后的图像分析.本文介绍了4种经典的边缘检测算子:Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子、LOG算子,并对其检测结果进行了分析和比较.     

图像边缘检测算法比较研究

图像的边缘检测是图像处理领域的经典研究课题之一.边缘检测结果的正确性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解.文章介绍了几种常用的边缘检测算子,并对各种算子的实验结果进行比较.     

简单的图像边缘检测和增强方法

针对灰度图像的边缘检测问题,不同于传统的或是流行的模糊图像处理方法,利用Matlab的滑动邻域块和Robert梯度算子相结合的方法提出了一种简单的灰度图像边缘检测思想,实验结果证明该方法能够快速且有效地检测出图像的边缘信息,为计算机进一步识别奠定了基础.同时,为了使图像的轮廓更加清晰,引入高斯型函数对结果再进行增强处理,并通过对高斯函数的两个参数的对比分析,获得了显著的增强图像边缘效果.     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

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．     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明，该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

图象处理中边缘检测技术的研究

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术 ,归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法 ,以实际图象为例比较了这些方法。     

数字图像几种边缘检测算子检测比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理基本问题之一,本文就数字图像的边缘检测的具体内容及常见的数字图像边缘检测方法进行了综述。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。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

一种图像边缘检测算法的改进和实现

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。     

基于蚁群优化的图像边缘检测算法

为提高图像边缘检测的精度与抗噪性能,提出一种基于蚁群优化的图像边缘检测算法.将图像像素梯度值和像素圆形邻域统计均值的相对差共同作为蚁群的启发信息,引导蚁群搜索图像边缘.实验结果表明,该算法能最大限度地保留边缘细节,并能抑制噪声和纹理,具有较好的鲁棒性.     

一种B超图像的边缘提取算法

B超图像中存在着大量噪声,传统的边缘检测方法效果都不理想。本文提出将经典的Sobe算子与Canny算子融合检测边缘。实验表明这种方法提取的边缘具有对噪声不敏感、定位精确以及检出的边缘连续等特点。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。