基于改进的Canny算子和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷藕合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进Canny算子和Zemike矩的图像亚像素边缘检测新方法.该算法先利用改进的Canny算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向,然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,...     

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法研究

针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。     

基于改进Canny算子的双水平集医学图像分割

医学图像常常伴有噪声以及灰度不均匀等问题,且图像边缘具有复杂性,因此传统的双水平集模型无法达到理想的分割效果.针对该问题提出了一种基于改进Canny算子的双水平集医学图像分割算法,首先在Canny算子的基础上加入梯度模板,用来解决传统Canny算子无法完全检测出复杂图像边缘的问题,然后将检测后的图像融入到双水平集模型中...     

基于C-Canny算子与灰度空间的彩色图像边缘检测

提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny算子进行了改进,在计算梯度幅值时采用了3×3邻域,改进后的Canny算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细.采用了两种算法将彩色图像转换为灰度图像,利用C-Canny算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础上,完成彩色图像的边缘检测.经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩色图像有较好的边缘检测结果.     

基于Canny算子和K-L变换的改进SIFT匹配算法

在分析了经典SIFT算法的基础上,提出了一种基于Canny算子和K-L变换的改进SIFT匹配算法。该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,与SIFT算法检测出图像关键点的坐标进行对比以去除不稳定的边缘点;其次通过K-L变换,将特征描述符进行降维处理,降低算法复杂度;最后使用RANSAC算法剔除误配点。通过实验表明,该算法能有效去除不稳定的边缘响应特征点,减少图像匹配时间,提高图像匹配的准确性和鲁棒性。     

基于改进Canny算子的铁轨边缘检测方法

边缘检测是铁轨异物入侵检测的关键技术,针对铁轨图像边缘检测效果不佳的问题,设计了一种基于改进Canny算子的边缘检测算法.通过极值中值滤波平滑图像,提出加权系数梯度幅值和方向计算方法,并采用改进的迭代式阈值分割方法来确定Canny算子的最优高、低阈值,从而实现铁轨边缘的精确检测.对检测结果进行定性定量分析,结果表明,该方法提高了边缘检测定位精度,有较好的连续性、抗噪性能和清晰度.     

基于鱼群的边缘检测改进算子

为了在对鱼群进行边缘检测时获取相对封闭的曲线,提高鱼群目标的检测效率和精准度。在比较分析了常用的Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法的基础上,选取检测效果较好的Canny算法。但Canny算法会误将图像中一些真实的高频边缘平滑掉,造成检测的边缘缺失,针对这点对该算子进行改进。将Canny边缘检测算法与霍夫变换相结合的改进算子,能更好的获取鱼群的封闭边缘。     

用B样条小波进行图像的多尺度边缘检测

提出了一种基于B样条小波理论的多尺度图像边缘检测算子,并与传统的边缘检测算子:Carnny算子和Sobel算子,进行了比较.计算机仿真结果显示,该算子性能优于Sobel算子,与Canny算子性能相当,但比Canny算子算法简单,效率高.     

基于Nonsubsampled Contourlet变换的SAR图像形状特征检索

Nonsubsampled Contourlet变换是一种非抽取得具有平移不变性的多尺度多方向的变换。将Canny算子和Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)[1]相结合,对图像运用Canny算子[2]提取边缘特征,再进行Nonsubsampled Contourlet变换,引入了三阶中心矩作为特征向量提取形状特征的算法。实现了基于Nonsubsampled Contourlet变换的图像形状特征检索,并将结果与基于2-D小波变换和基于Contourlet变换的图像形状特征检索作了比较,实验结果证明该方法的图像形状特征检索效率有较大的提高。