边缘检测算子在帘子布疵点检测应用中的研究

介绍四种数字图像处理中具有代表性的边缘检测算子．通过对比基于这四种算子进行边缘检测的帘子布图像,发现Canny算子是一种性能较优的边缘检测算子。同时,使用非线性扩散滤波和图像的线性变换对传统Canny边缘检测算子改进．改进后的Canny算子对图像有很好的预处理效果,在检测精度、准确度和边缘的细化程度方面都优于传统的Canny算子。     

基于边缘检测的图像分割算法的研究

本次课题所研究的图像检测主要采用边缘检测的方法来进行的。本文对这次课题中所使用的四种检测方法--Sobel边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子和Roberts边缘检测算子进行了详细的介绍和具体的算法设计,并对整个系统结构做了说明。然后对四种检测方法编写MATLAB程序。     

基于多尺度形态梯度的灰度图像边缘检测

研究了一种基于多尺度抗噪型形态梯度的灰度图像边缘检测算法。该算法通过构造5个不同的结构元素,结合多尺度合成对图像进行边缘检测。为验证本文算法的效果,用几种传统的微分算子对实验图像进行了边缘提取的实验,并把结果与用本文算法提取的结果进行了比较。结果表明:本文算法比较成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果在完整性和细节的丰富性方面优于经典的Sobel算子,LOG算子和Canny算子,但在某些边缘的连接性和平滑性方面不如Canny算子,在这方面还有待改进。     

沥青路面裂缝图像增强与边缘提取算法研究

针对模糊图像增强算法存在运算速度慢以及丢失部分图像信息等问题,提出一种封闭性和移植性好的广义模糊增强算子.该算子结合梯度算子将图像增强处理集中在敏感区域,并构造四种结构元素求出敏感区域内的数学形态学梯度来提取图像边缘,实现一种图像增强与边缘提取算法.将新算法应用于沥青路面裂缝图像检测系统中,实验结果表明,该算法的图像增强和边缘提取效果优于现有的模糊图像增强算法和传统边缘提取算法.     

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.     

基于改进的Laplacian算子的图像边缘检测

分析了图像边缘特性以及Laplacian算子检测图像边缘的基本原理,并对经典Laplacian算子进行改进,提出了一种新的边缘检测算法,以便准确地检测出图像中的目标边缘,利用该改进算法来检测图像的边缘。     

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。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。     

基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究

针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进：（1）采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。（2）采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。（3）基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。     

模糊边缘检测算法在储粮害虫图像中的应用

介绍了基于机器视觉的储粮害虫检测方法．论述了粮虫图像边缘检测是该方法的关键。对Roberts算子和Sobel算子在粮虫图像边缘检测中的应用作了简要介绍。在此基础上，文中提出了一种基于模糊理论的边缘检测方法。计算表明，该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。     

基于灰关联分析的储粮害虫图像边缘检测算法研究

对储粮害虫进行实时监测是非常必要的,其中基于图像识别的检测是目前研究较多的一种方法。该文提出了一种基于灰关联度分析的图像边缘检测算法,并将其应用于储粮害虫图像的边缘检测,计算表明,该方法能较好地检测粮虫图像的有效边缘信息。     

基于数学形态学的储粮害虫图像边缘检测算法研究

对储粮害虫进行实时监测是非常必要的．其中基于图像识别的检测是目前研究较多的一种方法。本文简述了数学形态学方法。对数学形态学在粮虫图像处理边缘检测中的应用进行了研究。计算表明，该方法较好地解决了粮虫图像的去噪和边缘检测问题。     

基于数学形态学的储粮害虫图像边缘检测算法研究

对储粮害虫进行实时监测是非常必要的，其中基于图像识别的检测是目前研究较多的一种方法，本文简述了数学形态学方法．对数学形态学在粮虫图像处理边缘检测中的应用进行了研究。计算表明，该方法较好地解决了粮虫图像的去噪和边缘检测问题。     

基于机器视觉的储粮害虫图像模糊检测方法研究

本文阐述了基于机器视觉的储粮害虫检测系统,表明了粮虫图像边缘检测方法是该系统的重要组成部分。提出了一种改进的快速模糊边缘检测方法,计算表明,该方法对粮虫图像边缘检测的效果较好。     

基于形态学小波变换的图像融合算法

在给出基于小波变换图像融合算法的基础上,为了增强图像的质量,提高图像分辨率,提出一种基于数学形态学的小波变换图像融合算法。对读入的图像进行小波变换分解,将分解后的高低频系数用一个扩展矩阵进行存储。在低频分量系数选择中,采用数学形态学方法进行边缘检测,得到边缘图像后,对边缘图像中的尺度系数采用加权平均法进行融合。在选择高频系数时,基于绝对值最大的原则。对多组图像进行实验,实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,有效提高了图像的分辨率。     

基于支持向量机的图像边缘检测研究

将支持向量机应用于储粮昆虫图像的边缘检测中,利用支持向量机两类分类的思想,借助“支持向量”分辨出图像的背景和目标从而检测了图像的边缘,探讨了图像的边缘检测的一种新方法。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

基于DCT压缩域的图像边缘检测算法

目前,大多数边缘检测算法都是在像素域内进行的,而图像数据大多以压缩格式传输和存储,因此要进行边缘检测,必须先经解压缩,变成非压缩格式,再进行处理,这无疑增加了计算量,影响了处理的速度和性能。给出了一种直接在DCT压缩域中进行边缘检测的方法,通过推导出的边缘检测矩阵算子,直接对反量化后的DCT系数进行处理,进而判断出图像边缘点。与传统的像素域边缘检测方法相比,文中算法由于不需要完全解压缩,因而大大降低了计算复杂度。     

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．