一种基于最小交叉熵的canny边缘检测算法

考虑传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种融入最小交叉熵的Canny边缘检测算法.传统Canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;利用最小交叉熵计算图像的高低阚值,可以得到理想的阈值;利用图像灰度的均值和方差计算Canny算子的高斯滤波参数.实验结果表明,算法较好地提取了图像的边缘信息,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性.     

基于Otsu算法与直方图分析的自适应Canny算法的改进

Canny算子在边缘检测领域被广泛应用,但传统的Canny算子需要人为设定梯度阈值和合适的高斯标准差,因此自动化程度不高。为解决Canny算子的自适应性,发展了包括Otsu算法在内的自适应算法。但传统的Otsu算法存在定位精度不高,易受高斯滤波标准差影响等问题。在Otsu算法的基础上,通过对高斯滤波后梯度图像的分析与研究,对最大类间方差进行改进,从而提高自适应算法的稳定性。将改进后的类间方差与类内方差的比值作为阈值选取的评价标准,从而有效提高了自适应算法的定位精度。仿真表明,所提出的改进算法能有效提高Canny算法的定位精度和鲁棒性。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法采用高斯滤波处理图像不能有效消除椒盐噪声的问题,提出改进Canny算子用于检测图像边缘.首先利用双滤波设计-融合自适应模糊中值滤波和双边滤波去除图像椒盐噪声,降低图像噪声同时保证图像边缘.然后在研究过程中遇到边缘检测人工阈值选取自适应不足的问题,采用最大类间方差(Otsu)算法计算得到高低...     

太赫兹成像三维块匹配自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点，提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法，并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进，用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失；另一方面，针对传统人工设定阈值的不确定性，将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理，发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151，验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量，同时保留了连接性较好的边缘点，改善了边缘细节信息的提取效果。     

基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法研究

针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

改进的Canny实时边缘检测算法在FPGA上的实现

针对高斯滤波会使图像过度平滑及高低阈值选取的主观性影响传统的Canny边缘检测效果,提出一种基于改进Canny算子的边缘检测方法.该方法采用了改进的中值滤波,且依据图像的幅值梯度直方图特性得到自适应的高低阈值,再结合FPGA(现场可编程门阵列)高速并行处理数据和多级流水的特点,设计了一个基于硬件平台的实时边缘检测系统....     

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。     

一种基于自适应Canny算子的舰船红外图像边缘检测方法

提出了一种用于舰船红外图像边缘检测的自适应Canny算子边缘检测方法。先利用图像的局部最大标准差值为参考值设定高斯滤波尺度参数,然后采用基于梯度幅度直方图的类间方差最大法计算Canny算子的高低闽值,从而实现边缘的自动检测。实验结果表明,采用该方法检测出的舰船边缘清晰连续,噪声较少,优于传统的Canny算子边缘检测方法,并且具有很好的工程适用性。     

基于改进Canny算子的手势图像边缘检测

针对手势检测不准确,手势边缘检测有偏差等问题,文中提出了一种改进的Canny算子用于检测手势图像边缘。改进的Canny算子使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法去除图像噪声,并在Sobel的基础上扩展45°和135°方向的梯度幅值计算,自适应获取最佳阈值判别图像边缘。最后,使用哈夫变换与像素点的梯度方向相结合检测边缘,连接边缘、增强边缘。实验表明,改进后Canny算子检测的结果8连通数比传统Canny算子检测的结果8连通数多,边缘连续性较好,检测精度更高且自适应性增强。     

融合模糊增强与改进Canny的植物叶脉边缘提取

针对植物叶脉边缘提取存在的问题,提出一种图 像模糊增强与改进Canny算子相结合的叶脉边缘提取方法。该方法首 先构造分段模糊隶属度函数对高低灰度进行不同处理,然后通过模糊增强函数来增强叶脉两 侧邻接区域灰度对比度,最后对 增强图像采用改进Canny算子提取叶脉边缘。改进Canny算子根据像素点与局部像素的均值差 来自适应的应用高斯滤波,以 减小滤波对边缘的平滑影响;采用Prewitt模板计算梯度幅值和方向,以减小噪声对梯度计 算的影响;采用线性插值技术实现 全向非极大值抑制,以更准确的实现边缘细化。实验结果表明,本文方法在低照度叶片和光 照不均叶片下提取叶脉边缘的 PSNR分别为51.136 dB和50.217 dB,与传统边缘提取方法及 相关文献相比,本文方法对边界模糊性不敏感,可以更加有效地提取完整精细的叶脉边缘。     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;利用类间方差最大值和梯度幅值直方图来进行高低阈值的自适应取值,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值。实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像边缘,具有较强的自适应性。     

Canny边缘检测算法的改进及FPGA实现

针对传统的Canny算子采用高斯滤波会造成图像的过度平滑并导致弱边缘检测能力降低的缺点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用中值滤波代替高斯滤波,利用中值滤波器能有效地清除脉冲噪声的优点以提高边缘检测精度.该算法在FPGA(现场可编程门阵列)上得以实现,实验结果表明改进后的算法提高了弱边缘的检测能力.     

基于小波去噪的返回散射电离图前沿提取

提出了基于小波去噪结合自适应阈值的Canny算子进行返回散射电离图前沿提取的方法;简单介绍了小波变换去除噪声和用Canny算子进行边缘检测的基本步骤,结合返回散射电离图的统计特性和基本全局阈值技术,提出一种自适应阈值方法进行Canny算子硬阈值的确定方法.所研究的方法可有效的降低噪声对返回散射电离图前沿提取的影响,将返回散射电离图前沿成功提取出来.     

基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法

提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。     

改进的Canny算法

Canny边缘检测算法是一种综合评价比较好的边缘检测算法,但在应用时由于用高斯滤波器对图像进行平滑,往往引起定位精度下降并使角点变圆。针对上述问题,采用各向异性高斯滤波对Canny算法进行了改进。实验结果表明,改进后的算法在对噪声的鲁棒性、定位精度和单一响应方面均优于原始的Canny算法。     

基于改进的蚁群算法的边缘连接方法

针对边缘检测得到的边缘通常存在不连续现象,基于改进的蚁群算法理论,在Canny算子得到边缘图的基础上,提出了一种有效的边缘连接方法。该方法利用能见度矩阵设置像素点的初始信息激素并调节信息激素的更新,根据像素点梯度幅值和梯度方向来确定引导函数,从而减小了在算法运行初期定位错误的概率,提高了迭代过程中信息更新的准确性。仿真实验结果表明,该方法能够有效地改善边缘检测后的边缘不连续现象,满足边缘检测的轮廓封闭性要求。