基于图像融合的年轮细胞边缘检测算法研究

提出一种基于图像融合的边缘检测算法。首先对源图像进行小波分解,在不同分解层用小波模极大值法对高频子图像进行边缘检测,用数学形态学对低频子图像进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘检测图像融合在一起。实践结果表明,这种方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法提取高频图像的边缘,采用一定的融合规则将两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波变换法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波变换法。     

融合小波变换与形态学的车身刮痕边缘检测

针对车身表面外部噪声干扰的影响,导致无法准确提取到车身刮痕边缘有效信息,提出一种融合小波变换和数学形态学的边缘检测方法。首先,为减弱车身刮痕边缘提取过程中受光照等外界噪声干扰影响,对刮痕源图像利用小波模极大值边缘检测方法,消除部分噪声干扰,提高边缘检测定位的准确性;然后,为了优化刮痕边缘的连续性,避免在多尺度小波检测下边缘有效信息的丢失,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法;最后,将小波模极大值与数学形态学两种方法的检测结果进行小波分解,分别得到图像的高频和低频分量。两图像低频分量根据图像能量大小分配权重进行融合,对应的高频分量通过绝对值取大的方式融合,将融合后的高频和低频分量重构,获取最终的刮痕边缘。通过实验分析,该融合方法能保证在去噪的同时,获得更完善清晰的边缘特征信息,效果优于传统边缘检测算法,能为后续刮痕精确定位修复提供理论与技术支持。     

基于小波变换和数学形态学的边缘检测法

提出一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.对于遥感图像的边缘检测,利用小波变换的特点,先对遥感图像进行分解,获取高频分量的详细细节.然后通过对遥感图像特点的研究,文中提出一种适于遥感图像的L形结构元素.利用小尺寸结构元素对边缘细节的检测能力,从而得到相对较好的图像特征和细节.     

基于二进小波和抗噪形态学的烟雾边缘检测算法

针对枪口烟雾图像的不规则性以及烟雾扩散速度快等特点,传统的边缘检测算法无法高效地提取烟雾边缘轮廓的问题,对烟雾图像采集技术、烟雾图像预处理技术以及烟雾图像边缘检测技术进行了研究,提出了一种改进的二进小波和抗噪形态学融合的边缘检测算法.首先,在 B 样条二进小波基础上,将二进小波消失矩的阶数提高到四阶;其次,选取方向不同的结构元素,得出改进的形态学算子;最后,用小波逆变换重新构造枪口烟雾图像,对其进行锐化处理,输出边缘信息.仿真结果表明,该算法检测出来的枪口烟雾图像边缘定位准确且清晰完整,能有效抑制噪声,在客观方面优于传统的边缘检测算法.     

基于改进小波变换的多方向图像边缘检测算法

在对图像的小波变换原理讨论的基础上,针对传统小波变换在图像边缘检测中的不足,提出了基于改进小波变换的图像边缘检测算法.该算法从多个方向对图像进行多尺度小波变换;采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点;将这多个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘.仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法.     

小波变换模极大值多尺度边缘检测

以Canny边缘检测框架为基础,分析小波变换模极大值边缘检测算法.给出了一种快速二进离散小波变换实现多尺度边缘检测方法.给出了简便计算小波模方向和模极大值阈值门限选定方法.实验表明给出的算法可以有效获取多个尺度下的边缘信息.     

基于小波变换的零件图像融合与边缘检测

提出基于小波变换的零件图像数据融合和边缘检测的方法,对图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取图像边缘,或对图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。     

基于机器视觉和改进形态学边缘检测算法的钢球缺陷检测技术研究

为提高钢球表面缺陷检测的效率和准确性,设计一种基于机器视觉的钢球表面缺陷分拣系统。对钢球表面图像进行图像分割、平滑去噪和二值化预处理,获取钢球表面图像的准确信息,并采用改进的中值滤波算法去除噪声;利用小波变换和多尺度形态学融合算法进行钢球表面缺陷的边缘检测;通过该融合算法和其他算法的检测结果对比和客观数据评价,验证了本文所提算法能够有效保留图像真实细节,并满足钢球分拣系统的需求。     

基于圆周拉普拉斯算法的机械零件边缘检测方法研究

针对传统零件边缘检测方法中存在的边缘不连续、不清晰的问题,研究了图像边缘检测算法的抗噪性、边缘连续性和边缘细节的完整性,在分析、研究了传统拉普拉斯算法高效优点的基础上,提出了一种新的算法,即圆周拉普拉斯算法.针对采集到的齿轮和手表零件图片,设计了边缘轮廓提取的实验:采用圆周拉普拉斯算法对图片进行了边缘锐化,得到了初步的...