一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用。针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测。实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于Snake模型和四元数描述的彩色图像边缘提取方法

边缘提取在彩色图像处理过程中有着重要的作用,它会影响到后续对图像的分割、特征提取和识别等环节。活动轮廓模型（称Snake模型）大量应用于各种医学图像的分割。近年来,活动轮廓模型得到了不断的改进和发展,并在计算机视觉等诸多领域得到了广泛的应用。本文针对彩色图像边缘提取的实际需求,简要介绍了活动轮廓的原理及数学模型,并针对传统模型处理速度慢,运算量较大,对凹陷轮廓位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法,提出改进算法,利用改进的四元数描述方法所得到的边缘检测初始轮廓,并结合使用改进的GVF产生的外力场,对于图像中凹陷轮廓位置保证正确收敛,且提高了运算速度。实验证明,算法是可行有效的。     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

四元数与彩色图像边缘检测

本文将彩色图像像素的R、G、B分量作为彩色空间矢量的三个分量,利用矢量场通量以及四元数关于矢量旋转的相关知识,得到两种彩色图像边缘检测方法。基于矢量场通量最大的检测算法,较传统的利用Sobel算子的方法能更全面地提取图像的边缘细节,并且针对不同的图像具有很强的自适应效果;基于四元数的检测算法,利用四元数对矢量旋转的方便表示,提出一种全新的彩色边缘检测方法。实验结果表明,本文提出的两种方法针对彩色图像的边缘检测具有较好的效果,特别是四元数矢量旋转方法,能够提取很多传统的灰度化方法所不能提取的图像纹理细节。     

基于四元数和SOM神经网络的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测方法无法考虑到彩色图像各颜色分量的相关性,以及边缘提取效果受阈值影响的不足,提出一种四元数和自组织神经网络(SOM)相结合的彩色图像边缘检测算法。根据四元数柯西积分公式和四元数矢量积性质,构造图像的边缘特征向量对SOM神经网络进行训练,然后用训练好的SOM网络提取边缘。实验表明,该方法具有良好的边缘检测效果,并有较强的细节保持能力。     

结合四元数与小波的彩色图像边缘检测算法*

针对岩石节理裂隙图像噪声多、分割困难等问题,提出一种使用四元数卷积,由反对称小波系数加权的彩色图像边缘检测算法。该算法将彩色图像的R、G、B三个分量表示为四元数的三个虚部,通过四元数卷积后,其方向产生了一定角度的旋转;将旋转后的四元数与水平方向和垂直方向的结果相加,得到相应的幅值和角度;使用反对称双正交小波系数对这些幅值和角度加权后,再使用Otsu阈值并进行模极大抑制,即可得到彩色图像边缘。通过对常用彩色图像和岩石节理裂隙图像的实验结果表明,本算法对彩色图像边缘检测具有较好的效果。     

一种非常有效的彩色图像边缘检测方法

基于专门针对数字彩色图像的边缘检测方法比较少，本文提出了一种改进的基于四元数进行彩色图像边缘检测的有效方法，通过减少计算量提高它的检测速度．并将它与其他的图像边缘检测方法进行比较证明它的有效性和可行性。     

基于四元数的改进型最小核值相似区边缘检测

针对基于亮度和色度的彩色图像边缘检测在检测过程中忽略亮度和色度之间关联性而导致部分边缘不能有效地被检测出来的问题,提出了一种基于四元数的改进型最小核值相似区(SUSAN)边缘检测算法。首先,利用四元数矢量旋转原理将HSI颜色空间的三维信息映射成二维平面信息实现空间降维,同时引入标量V来综合表示H、S、I三通道之间的关系;然后,将标量V作为算子的核函数;最后,利用改进的SUSAN算子完成图像的边缘检测。实验结果表明,提出的算法针对色度相同、饱和度存在差异以及饱和度相同、色度存在差异的彩色图像,在边缘检测的定位误差率上降低了1.5%。在实际的应用中,能够更好地获得图像中的目标信息,同时也为后续的分割和识别研究提供更好的先验知识。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。