基于Canny算子的图像边缘检测算法

图像边缘检测是一种非常经典的基于计算机视觉技术的图像处理技术,主要是根据图像的某种特定信息,把目标的边缘与周围的区分开来。回顾了几种传统的边缘检测方法,并分析它们的优缺点,详细阐述了Canny算子的检测原理和实验方法。实验结果表明Canny算子是最优的边缘检测算子,能够较稳定地对目标图像进行边缘信息提取,得到较好的检测效果。     

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。     

Kirsch边缘检测算子快速算法

本文利用经典边缘检测模板算子８个方向模板之间的内在联系。提出了一种快速Ｋｉｒｓｃｈ算法。实验表明。采用ＦＫＣ算法可将图像的处理速度提高到采用经典Ｋｉｒｓｃｈ算法所达到的运算速度的３倍以上。     

基于方向可控滤波器的图像边缘检测算法研究

传统图像处理中的边缘检测方法只在一个边缘像素周围的8邻域中寻找8个方向的边缘像素,而实际的边缘方向理论上可以是360°中的任意方向.本文利用方向可控算子原理,使用一个包含最少基本滤波器的二阶拟合x-y分离滤波器,进而将Canny准则与矩恒定的阈值选择原则相结合,对图像进行边缘检测.实验结果表明,所提出的检测策略在效果上明显优于其它方法.     

基于参数化对数图像处理模型的光照不均匀图像的边缘检测算法

由于低照度以及场景光不均匀的环境下图像的成像特点,普通的边缘检测方法无法有效检测出完整清晰的边缘图像.本文结合参数化对数图像处理(PLIP)模型对低亮度图像敏感、处理效果接近人眼视觉观察的结果等优点提出一种新的边缘检测算法.首先,利用PLIP模型理论推导出新的梯度算子,然后分析传统Canny算法检测边缘过程的不足并加以改进,并将推导出的新梯度代替了传统Canny算法中的梯度,运用Canny算子的三个最佳边缘检测标准提取图像的边缘.最后,通过对微光实验平台获取的低照度和场景光不均匀环境下的图像进行边缘检测对比验证.实验结果表明,新算法边缘检测的线型连接程度相较于传统Canny算法、Sobel算法和原对数图像处理模型(LIP)算法分别提升了约10％、30％和4％,其检测效果更佳.     

基于多重分形分析的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于多重分形分析的边缘检测算法。该算法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个象素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息。经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,并能突出主要的图像边缘细节信息。     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度。     

彩色Canny算法的实现

在分析Canny算法后,将其改进为适用于彩色图像的算法,并在Delphi平台上实现.改进算法不但可以直接用于二值图像、灰度图像和彩色图像,而且减少了边缘数据量.实验结果表明,新算法具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

基于Canny边缘检测的图像预处理优化算法

在图像的边缘检测算法中,Canny算法虽然可以大概勾勒出图片内图像的具体轮廓,但是一些不够清晰的轮廓可能会出现断开的现象,导致局部失真。文中对Canny算法进行进一步优化,采用抑制孤立的弱边缘方法实现边缘检测,图像内一些不太清晰的轮廓可以得以保存,相互连接,使得获得的图像边缘轮廓更加清晰,整体的感观效果更佳。文中给出优化方法并进行仿真验证了结果的有效性。     

基于canny算子的改进边缘检测算法

本文提出了一种基于Canny算子的改进边缘检测算法。该算法既具备传统Canny算子信噪比高、定位精确的优点,又具备较强的去噪能力和较好的边缘检测效果。实验表明,本文算法增强了Canny算子在噪声干扰情况下的去噪效果,提高了边缘定位的精确度,能够得到更加完整的边缘轮廓。     

基于Canny算子的红外图像边缘检测研究

在红外图像处理中,提出了尺度相乘的Canny边缘检测器,定义了尺度相乘函数,该函数是两个尺度检测滤波器响应的乘积.通过确定尺度相乘后的梯度图像,采用非最大值抑制方法得到边缘图像.实验结果表明,该算子提高了传统Canny检测算子的性能,具有良好的检测精度,在定位和噪声抑制两方面得到了较好的折中.     

图像边缘检测算法研究

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。首先介绍和分析了常规的边缘检测算法,包括基于梯度的边缘检测和检测二阶导数的零交叉点,同时进一步介绍了基于小波变换的多尺度边缘检测,同时分析了该方法的性能和特点。     

改进阈值选取方法的上肢图像Canny边缘检测

目前,研究人员己经针对静止的图像提出了一些边缘检测的算法,如Sobel算子、LOG算子和Canny算子等方法。对于单独的一幅图像,可以通过设定一个合适的阈值来取得较好的检测结果,但在视频图像的处理过程中,每帧图像的前景目标不尽相同,随着时间的推移光照也会发生变化,这些都将导致各帧图像的结构发生改变,传统的静态图像边缘检测算法无法自动设定合适的阈值,因此无法对每帧图像都取得较好的检测结果,得到的结果中必然存在许多背景的边缘和人体内部的伪轮廓。针对以上问题,文章将提出改进阈值的Canny边缘检测算法,它可以自动地获取适合被测图像的阈值用于视频图像的处理,并且能够更好适用于复杂背景中人体边缘点的提取问题。     

基于改进Canny算法的边缘检测技术应用及发展趋势

Canny算法是边缘检测中常用的算法之一,Canny算法经过有效改进,可快速、高效地完成对图像边缘位置的准确识别,因此在计算机视觉、图像分析等领域发挥着较为重要的作用。基于边缘检测的概念及过程,着重介绍了Canny算法的各种改进方法,根据不同的改进方式对Canny算法进行分类与总结,并对改进前后的边缘提取结果进行了对比分析;阐述了改进Canny算法的应用与发展前景,总结了目前所面临的问题以及进一步的研究内容。     

一种改进型的Canny边缘检测算法

针对传统Canny边缘检测算法中固定双阈值的问题,本文提出一种改进的Canny算法,运用动态双阈值代替传统Canny算法固定双阈值,在不损失边缘图像准确度和清晰度的前提下,大大减少了边缘数据量。仿真结果表明改进Canny算法对于边缘检测效果较好,数据量较小,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

基于FPGA的深空图像实时边缘检测算法与实现

航天器的导航控制是深空探索的重要关键技术之一。随着探索距离越来越远,传统地面站控制的局限性越发明显,因此航天器自主导航成为深空探索的发展方向。边缘检测是光学自主导航系统中定位天体目标的关键算法之一,为了满足星载计算机计算的实时性要求,文中提出了一种优化的Canny边缘检测算法和FPGA电路架构来优化Canny边缘检测算法中的非极大值抑制并采用动态单阈值,使其能够以较少的资源占用在FPGA上以流水线架构实现。该方法在保证边缘提取精度地前提下满足光学自主导航实时性的要求,对复杂的星体目标也具有较好的鲁棒性。     

基于Canny边缘检测算子的图像检索算法

针时依赖传统Canny算子的基于边缘的图像检索系统所存在的不足,提出一种基于Canny边缘检测的图像检索算法.使用改进的Canny算子提取图像边缘特征,将该特征通过傅里叶描述予转化为向量,根据向量闯的Manhanttan距离进行图像检索.试验结果表明,改进的Canny算子能够检测到低强度的边缘并保持边缘清晰连贯,而且该图像检索算法具有良好的检索效果.     

基于Canny算子的边缘提取改善方法

通过对Canny算法进行改进,提出一种对原图像开窗统计后再进行局部灰度变换的方法.该算法改善了Canny算法对灰度分布不均匀的图像进行边缘检测的效果,并与传统Canny算法进行了比较,试验结果证明了该算法能有效改善灰度分布不均匀图像的边缘检测效果.     

基于最优离散滤波器的边缘检测算法

边缘检测已经成为图像理解和计算机视觉中的一个主要领域,其检测的质量直接影响后期理解的效果。寻找一种对噪声不敏感、定位精确、能有效区分真假边缘的方法,一直是研究的重点。从理论上来说．Canny算子是连续域最优的边缘检测算子,但在离散域中却并非最优,对于数字图像可能存在误差。为此,提出一套完整的离散域边缘检测算法。在最优滤波器理论基础上,推导出离散域的最优平滑算子,抑制了图像的分割错误、噪声和伪边缘的影响。实验表明,该算法能有效实现灰度图像的多尺度边缘检测。具有高的信噪比．更清楚和更符合计算机识别要求,是一个理想的边缘检测方法。