一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

基于HSI空间颜色三角形的边缘检测方法

利用像素点的颜色坐标H、S、I构建像素的颜色三角形,计算该三角形的面积和边长.根据面积以及边长的差值确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法的新算法.实验证明,与传统的方法相比较,该方法能快速有效地检测出图像的边缘.     

一种新的彩色有噪图像边缘检测方法

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,提出一种在HSI空间基于广义形态滤波的彩色有噪图像边缘检测方法。首先将图像转换到HSI色彩空间,然后对H、S、I三个分量分别计算熵,并利用判决机制选择熵值最大的分量进行广义形态滤波,最后对滤波结果采用形态学梯度算子检测边缘。将该方法与基于传统形态滤波的边缘检测方法进行了比较,实验结果表明,本文提出的方法在抑制噪声的同时能较好地保持边缘和细节,并且大大提高处理速度。     

结合两个颜色空间的数学形态学边探测

分析了HSI颜色空间和RGB颜色空间应用于检测彩色图像边缘时的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在HSI颜色空间利用字典序给像素向量排序,然后逐对确定膨胀运算和腐蚀运算的像素,在RGB颜色空间利用这对像素计算边缘图像的像素点。实验结果表明,所提出算法检测的图像边缘轮廓清晰、连续平滑,细节丰富,边界完整,时间效率较高。     

彩色数字仪表图像二值化技术研究

针对石英晶体振荡器的计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对各种灰度及彩色图像二值化技术及HVS颜色空间特性的研究,提出一种在HVS颜色空间下进行彩色图像二值化分割技术,讨论了HSV颜色空间中H、S、V三分量对彩色图像二值化的影响及意义,分析并给出了H、S、V三阈值的计算方法,在实际使用中取得了满意的效果.采用该技术并结合校验神经网络,实现了数字仪表面板数字的高精度识别,达到了石英晶体振荡器的计量检定误识率低于0.001的项目要求.     

彩色数字仪表图像二值化技术研究

针对石英晶体振荡器的计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对各种灰度及彩色图像二值化技术及HVS颜色空间特性的研究,提出一种在HVS颜色空间下进行彩色图像二值化分割技术,讨论了HSV颜色空间中H、S、V三分量对彩色图像二值化的影响及意义,分析并给出了H、S、V三阂值的计算方法,在实际使用中取得了满意的效果。采用该技术并结合校验神经网络,实现了数字仪表面板数字的高精度识别,达到了石英晶体振荡器的计量检定误识率低于0．001的项目要求。     

基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中难以有效区分颜色相似性的问题,提出了一种基于共生矩阵和HSI空间形态学的彩色图像边缘检测方法。采用二维共生矩阵直方图均衡化方法,解决图像过渡不自然的现象;针对HSI的分量利用形态学方法进行加权分析和图像融合,得到彩色图像边缘。通过MATLAB实验表明,该算法检测准确率高,自适应性好,有较好的检测效果。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法*

提出了一种多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法,并将灰度模糊形态学推广到彩色图像。首先采用隶属度函数将彩色图像映射到模糊域;然后采用多方向模糊形态学在R、G、B三个分量上进行边缘检测;最后合成各分量的边缘,得到最终彩色图像边缘。仿真实验证明,该算法能够较好地检测彩色图像边缘,检测结果优于传统的边缘检测算子,并能够检测出彩色图像中的模糊边缘。     

基于模糊熵和BP神经网络的彩色图像边缘检测

在RGB颜色空间中,分别提取R、G、B三个分量并计算R、G、B三个分量的组合V,通过引入模糊熵,构造出4个基于模糊熵的信息测度分量来定量描述彩色图像的边缘特征,并将4个测度分量组成一个整体的特征向量,计算训练图像的特征向量作为样本对BP网络进行训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测。该方法充分考虑了颜色空间中各颜色分量以及它们之间的相关性;BP网络的结构和训练都比较简单;实验表明,改进方法具有较强的细节保持能力,对弱边缘具有较强的检测能力。     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

梯度矢量扩散控制实现边缘保持的彩色图像去噪

目的 在图像的获取过程中,由于受到噪声等因素影响,可能导致图像质量下降,给后期处理带来困难,为此提出一种梯度矢量扩散控制实现边缘保持的彩色图像去噪方法。方法 首先分析了彩色图像因灰度化带来的信息损失,为了更好地利用彩色图像信息,构造了RGB空间下的梯度矢量计算方法。其次分析了噪声邻域梯度矢量与边缘邻域梯度矢量间区域性结构差异,并指出现有扩散方程的不足,给出一种控制扩散矩阵的获取方法。最后通过推导矢量图像的边缘函数,给出了RGB空间下的PM方程,分解该模型去除法向扩散,并结合控制扩散矩阵改进边缘停止函数,以此获得更好的矢量扩散控制。结果 实验结果表明,采用这种方法得到的处理结果有着较高的信噪比,验证了该方法的有效性。结论 本文方法能够在去噪的同时,较好地保持图像对比度与边缘信息,具备一定的实用性。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

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。     

基于分数阶偏微分方程的彩色图像去噪新方法

为了克服现有彩色图像去噪方法不能有效抑制边缘噪声和保持纹理信息的缺点, 提出了一种结合了离散四元数傅里叶变换（DQFT）和分数阶微分理论的彩色图像去噪改进方法。算法采用四元数矩阵表示一幅彩色图像, 首先对该四元数矩阵进行离散傅里叶变换; 然后将其代入基于分数阶微分的能量泛函极小值求解过程中, 利用变分原理求解并推导出去噪模型, 并与两种传统彩色图像去噪模型进行实验比较。实验结果表明, 提出的模型在去噪效果和纹理保护方面都有更好的表现。     

鲁棒的形态学彩色图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出一种新的基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,设计出一种多尺度、多结构元素的抗噪型边缘检测算子,利用新算子对R、G、B三个分量分别检测出图像的边缘分量,对三个边缘分量进行融合得到最终的彩色边缘信息。仿真实验表明,该方法得到的边缘轮廓清晰,边缘定位精度较高,比传统的边缘检测方法具有更好的噪声鲁棒性和边缘细节保护能力。     

基于矢量相似性的多元滤波方法研究

为了避免彩色图像滤波时排序的难题,在探究矢量相似性的基础上提出一种针对彩色图像的多元滤波方法。首先,在RGB彩色空间中,利用彩色矢量间距离和角度定义其相似性测度,以刻画与人类视觉感知相一致的彩色相似性;其次,以上述彩色相似性为准则设计并构建一种彩色多元滤波方法,并就其相关参数对滤波性能的影响进行了深入分析和研究;最后,为了验证提出方法的有效性,将其应用于标准彩色影像和彩色遥感影像滤波。提出的方法不仅有效解决了传统滤波方法的排序难题,而且克服了因滤波使图像模糊、边缘不清等问题;另外,将提出的多元滤波与传统方法进行实验对比,结果表明其不仅能有效滤除多种类型噪声,而且较好地保持了原始图像信息,使图像信息保真清晰,其视觉效果优于传统,客观评价指标也有较大幅度的改善和提升。     

基于改进形态学算子的木粉边缘检测算法

针对木粉显微图像边缘复杂、细节模糊等问题,提出一种基于HSV空间目标提取和改进数学形态学多尺度算子的边缘检测算法。基于HSV空间提取目标,排除背景噪声干扰;通过最佳方向检测改进传统多尺度形态学检测算子,避免了多方向检测的权重选择,以此获得较好的木粉边缘。实验结果表明：形态学检测算子优于传统canny检测算子;改进的形态学多尺度检测算子不但取得了较好的边缘检测效果,而且提高了边缘检测精度和定位能力。     

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。