图像边缘检测的分数阶微分算子研究

针对常用整数阶微分边缘检测算子不能较好保持图像纹理细节的不足,在4-方向的Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的基础上利用0~1阶分数阶微分替换一阶微分,构造了3种用于图像边缘检测的0~1阶分数阶微分新算子。实验结果表明,所构造的3种分数阶微分算子不仅能有效地提取出图像的边缘信息,而且还能较大程度地保留图像的纹理细节。检测效果优于常用整数阶微分算子及现有的一些0~1阶分数阶微分算子。     

结合分数阶微分和Canny算子的边缘检测

目的 传统的边缘检测算法对于具有分形结构等复杂纹理的图像和弱边缘图像检测精度较低。方法 针对该问题,将Grünwald-Letnikov（G-L）分数阶微分引入到Canny算子中,设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,在分数阶阶次的选取上更灵活（阶次可取正数和负数）,分析了分数阶微分掩模中的参数与边缘检测精度之间的关系,并引用了3种评价指标来评定算法的性能。结果 将G-L分数阶梯度代替Canny中传统的梯度算子,不但可以增强图像的细节信息,而且可以增强灰度均匀和弱纹理区域的梯度信息,从而提高了边缘检测的精度和稳定性;设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,该掩模在分数阶阶次的选取上更灵活,具有差分方向可调性,其应用范围更广;并通过实验给出了边缘检测精度与模板参数之间的关系,从而为最佳模板参数的选取提供了依据。用综合图像和真实图像进行了实验,并与传统的5种边缘检测算子和3种基于分数阶微分的边缘检测算法进行比较,从检测精度,检测效率和抗噪性能3方面验证本文算法性能,大量的实验结果表明,本文算法在检测精度,检测效率和抗躁性能方面都有较大的提升。结论 理论分析和实验结果均表明,该算法可用于检测图像中的纹理细节和弱边缘,且检测精度和稳定性都有明显的提高,本文算法是Canny算法应用的一个重要延伸。     

融合边缘流和模糊区域聚类的岩心图像分割

提出一种融合边缘流和模糊区域聚类的图像分割方法。选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,通过曲线演化得到初始分割图像;在初始分割产生的小区域上,综合小区域的色彩空间特征和图像空间特征,进行了模糊区域聚类;将聚类结果用于修正初始分割图像,去除过分割。实验表明,在对岩心图像的分割中,该方法能取得良好的效果。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

遥感图像边缘提取微分方法及其应用

遥感图像处理过程中,边缘提取一直是研究的热点与难点。通过介绍边缘的概念及种类,对传统的一阶微分方法和二阶微分方法进行了深入的探索,对各种微分方法的原理及过程,以及各种方法对图像的处理结果进行了对比分析,最后对遥感图像边缘提取方法所面临的问题和今后的发展方向表达了自己的观点。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

结合图像融合的地图分割方法研究

传统的地图分割主要是对单幅图像进行分割,在实际的公安工作中我们往往能拿到不同比例尺的图像,基于此,本文提出了一种结合图像融合的地图分割方法,在传统的FCM算法的基础上引入多层级城市地图综合分割的概念,对不同层级图像像素点隶属度的选择进行了相关探索。首先,对传统的模糊c均值理论进行介绍;其次,介绍结合图像融合的分割思路及具体实施过程;最后,通过仿真实验验证用这种算法进行地图分割提取路网的效果。本方法的思路主要是实现图像信息的互补,在不同层级图像中选择较为清晰的分割结果。     

基于模糊聚类的图像分割方法

本文分析了模糊聚类在图像分割领域的应用,介绍了模糊集和聚类分析的作用,最后引出了模糊C均值聚类图像分割算法。     

一种新的分数阶微分的图像边缘检测算子

为了提取出更加精确和细微的边缘信息,同时为了具有更好的抗噪性能,提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义,推导出了非整数步长的分数阶微分方程,并采用拉格朗日插值方法确定非整数步长像素点的灰度值,进而构造出八个方向的微分掩模,实现了图像边缘检测。实验表明,该方法更好地利用了图像的自相关性,比传统的边缘检测算子能更好地提取图像边缘细节,且对噪声具有更好的鲁棒性。     

用形态学边缘检测算子实现图像的浮雕显示

提出了一种以数学形态学为基础进行图像浮雕显示的新方法，该方法利用数学形态学的非线性处理能力和擅长处理图像几何结构的优势，在其基本的形态学腐蚀差和膨胀差边缘检测算子中使用特殊结构的结构元获得图像的浮雕显示效果。该方法原理简单，易于实现。其浮雕显示实验表明，与使用广义模糊算子实现的图像浮雕显示方法相比，本文所提方法能获得更为满意的浮雕显示效果，且计算的时间耗费大大降低。     

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。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于神经网络的颗粒图像边缘混合检测方法

针对颗粒图像的特点,提出一种基于神经网络的边缘混合检测方法,该方法包含边界候选象素提取和神经网络边缘检测两部分,神经网络由用于图像信息压缩与图像信息编码的自组织竞争子神经网络（ＡＳＣＳＮＮ）和用于获取图像边缘矢量信息的基于径向函数子神经网络（ＲＢＦＳＮＮ）组成,实验结果表明,该方法分割颗粒图像得到的边缘图像封闭性好,边界描述真实,适用于堆积颗粒物料图像的边缘检测。     

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．     

基于拉普拉斯边缘检测算子的图像分割

通过分析作为二阶梯度的拉普拉斯公式,得出可应用到实践图像分割中的拉普拉斯边缘检测算子,并通过VC＋＋6.0加以实现。分析图像分割结果,并对拉普拉斯边缘检测算子进行利弊分析。     

图像边缘检测方法的比较和研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理领域的研究热点。通过选择有代表性的三种边缘检测方法进行实现，比较和分析了它们的检测结果，并对各自的优势和缺点进行总结。     

基于Sobel算子的图像边缘检测实验分析

本文首先介绍了数字图像处理传统边缘检测算子,然后详细描述了其中具有代表性的Sobel边缘检测算法的原理,并从模板遵循的原则和数学原理两个方面分析了Sobel算子的模板权值取定。实验结果表明,Sobel算子模板的关键权值取2时,边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度。     

基于模糊聚类的缺损图像的边缘检测

模糊聚类算法(FCM)应用于数字图像的边缘检测已取得了较好的效果。通常情况下要进行检测的图像是完整的,但也存在边缘不完整或模糊的情况,这时原来的FCM算法就难以直接应用。该文提出了不完整数据的模糊聚类算法,对原FCM的算法公式进行了修正,并将其应用到局部域上有缺损的图像边缘检测中。实验结果表明,修正后的算法能较精确地恢复边缘缺损部分的信息,并实现其边缘检测。     

基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究

提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法.     

基于边缘算子的有效子序列分割方法

在深入分析时间序列中边缘算子的特点后,以划分不等长子、具有相对完整变化趋势的时间序列为目的,提出基于边缘算子的有效子序列分割方法。该方法能有效分割出具有相对完整变化趋势的、不同长度的子序列,同时具有高效、实现方法简便、效果直观的优点,对于不同领域的数据适应性良好。