多尺度下的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声鲁棒性较差的问题,根据Canny算子滤波器的尺度较小可以检测较小的边缘,但对噪声的抑制能力较差,反之检测较大的边缘对噪声的抑制能力较强的特点,提出了一种多尺度下的噪声图像边缘检测方法。运用Canny算子在不同尺度下检测边缘的优点,对含噪图像进行不同尺度的Canny边缘检测,对不同尺度边缘检测结果进行跟踪实现噪声图像的边缘检测。仿真实验结果表明,与传统的方法相比,改进的算法能较清晰地提取出图像的边缘,降低高斯噪声对图像边缘的影响。     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

融合小波变换与数学形态学的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。     

一种基于改进算子的形态学边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法存在的不足,文中基于修正的边缘检测算子和形态滤波思想,采用多尺度和多结构元素,提出了一种新的多结构多尺度形态学灰度图像边缘检测算法,通过构造新算子实现边缘检测。在该算法中,分别将各个结构元素下的检测结果进行加权求和,得到图像的边缘。实验表明,和其他的传统或形态学边缘检测算法相比,文中方法具有更好的噪声抑制能力,而且边缘定位准确,检测到的边缘轮廓更加清晰完整。     

基于多结构元的数学形态学的边缘检测

针对传统边缘检测算子具有对噪声敏感、提取出的边缘细节特征没有得到很好的保持等不足,文中在 Canny 算法启发下提出了一种基于多结构元的数学形态学边缘检测算法,并经过数学形态学细化算法提取图像边缘,并与 Sobel 边缘检测算法和 Canny 边缘检测算法得到的图像边缘仿真结果进行对比,分析比较其优点不足,得出结论:文中算法得到的图像边缘其定位准确且较平滑,轮廓清晰,很好地保留了边缘细节特征,比较容易并行实现,而且由于此种边缘检测算法抗噪能力较强,能较好解决性噪比和单边缘响应之间的矛盾     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

二维A Tuous算法图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理的重要内容。由于图像边缘和噪声都具有高频特性,而且噪声的分布往往是未知的,所以用单一尺度的边缘检测很难准确地检测图像边缘。而基于小波的二维A Tuous算法可以检测不同尺度下的图像边缘。在小尺度下检测边缘细节,大尺度下检测边缘轮廓。该文介绍了二维A Tuous算法的基本原理和算法实现,并通过实例与传统方法比较。实验结果表明,该方法可以有效地检测图像的边缘,并优于传统方法。     

沥青路面裂缝图像检测算法研究

针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,设定了一种自适应确定权重的算法,使得此算子在平滑滤波的同时又检测到各种类型的边缘。与传统裂缝图像检测算法相比,该算法有效抑制了各种噪声的影响,实现了多种类型边缘的精确提取;理论分析和实验结果表明该算法是可行且有效的。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.     

改进的彩色图像边缘检测算法仿真研究

研究彩色图像边缘检测准确性问题,因图像边缘保护能力较差,且图像在传输过程中特别容易受到噪声的干扰,造成了图像边缘模糊等问题缺陷.针对传统边缘检测算法存在的边缘分辨率较低的问题,提出了数学形态学彩色图像边缘检测改进算法.首先将采用数学形态四运算,膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及组合,并根据不同的结构元素的尺度大小和结构元类型,给出了一种改进型形态学抗噪型边缘检测算子,有效地检测出完整的图像边缘信息,并保持图像边缘的平滑性.仿真实验结果证明,改进的算法能有效提取准确的边缘信息,且又具有很强的抗噪性,为图像边缘检测提供了参考.