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。     

基于HSI空间的柔性形态学的彩色图像边缘检测

将柔性形态学用于检测HSI:空间的彩色图像的边缘中,并且拓宽柔性形态学的结构元素,采用多尺度多结构元素的方法.经过大量的实验证明,本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.     

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。     

改进的彩色图像边缘检测算法仿真研究

研究彩色图像边缘检测准确性问题,因图像边缘保护能力较差,且图像在传输过程中特别容易受到噪声的干扰,造成了图像边缘模糊等问题缺陷.针对传统边缘检测算法存在的边缘分辨率较低的问题,提出了数学形态学彩色图像边缘检测改进算法.首先将采用数学形态四运算,膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及组合,并根据不同的结构元素的尺度大小和结构元类型,给出了一种改进型形态学抗噪型边缘检测算子,有效地检测出完整的图像边缘信息,并保持图像边缘的平滑性.仿真实验结果证明,改进的算法能有效提取准确的边缘信息,且又具有很强的抗噪性,为图像边缘检测提供了参考.     

基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测

该文提出了一种基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测新算法。文章首先分析了彩色图像与二值图像之间的关系,然后定义了新的基于彩色图像的形态学变换。并在此基础之上,引入了多分辨率分析的彩色图像形态学变换。试验结果表明该算法对彩色图像的边界检测效果明显地优于单尺度及Sobel等算子的边界检测。     

基于数学形态学的彩色噪声图像边缘检测算法*

针对已有的数学形态学边缘检测算法对彩色噪声图像检测到的彩色边缘信息不够完整、清晰,提出了一种基于HSI色彩空间的多尺度多结构元的数学形态学边缘检测算法,采用以尺度和结构两个单位元素进行横向和纵向的拓展,以面的形式对彩色噪声图像进行全面的边缘检测。基于这种理念分别对H和S两个携带颜色信息的分量进行边缘检测,最后将两分量的边缘信息通过加权合成得到彩色图像的彩色边缘。实验证明,该算法的去噪效果明显,得到的彩色边缘轮廓清晰、细节丰富,对彩色边缘的提取具有可行性和有效性。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测

为了克服传统边缘检测方法对噪声敏感的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测新方法.该方法是在RGB空间内,把每个像素作为一个向量进行排序,将灰度形态学推广到了彩色图像.然后通过分析噪声(主要是椒盐噪声)污染图像的特点对彩色图像形态学基本算子进行了改进.改进后的算子有很强的抗噪性,可以直接实现边缘检测.实验表明...     

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。     

基于HSI颜色空间的单幅图像去雾算法

针对有雾图像对比度差、能见度低的情况,结合HSI颜色空间特点,提出一种单幅图像去雾算法。首先,将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异,建立相应的去雾模型;最后,通过分析图像饱和度,得到饱和度模型中权重的取值范围,再对亮度模型中权重进行估计,从而实现去雾效果。与其他几种算法的实验结果比较表明,所提算法运算效率提高1倍左右。同时该算法能有效增强图像清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾。     

一种基于HSI空间的异类传感器假彩色图像融合算法

提出了一种基于HSI空间的假彩色异类传感器图像融合算法。该算法从边缘、色彩这两个图像的基本特征着手,在灰度融合图像的基础上,基于HSI空间,用色彩体现特殊传感器的独有信息。选用laplacian金字塔融合算法及一致性融合规则得到边缘灰度融合图像,并将其送至HSI空间的通道;根据需要,将某特殊传感器获取的图像,送至H通道进行调制;最后将HSI空间的融合图像变换到RGB空间显示。仿真结果显示：本文算法得到的彩色融合图像不仅保留了与灰度融合图像相近的空间分辨率,而且突出了独有信息,是一幅信息量比较完备的融合图像。同时,对于HSI三通道的选择是固定的,具有很好的算法稳健性。     

基于边缘特征与HSI色彩特征的胸环靶弹孔识别

为解决胸环靶纸图像弹孔准确快速识别问题,提出结合弹孔边缘特征与色彩特征的胸环靶弹孔识别方法。采用形态学边缘检测算法确定胸环靶图像边缘,进行边缘图像增强处理,提高边缘图像与背景的对比度,提取弹孔区域色彩特征数据,实现胸环靶纸图像中弹孔识别。实验及计算分析结果表明：这种方法能准确从一次成像的胸环靶纸图像中进行弹孔提取,还能在一定程度上减少自然环境下光照、灰尘、振动对靶面图像造成的噪声、畸变影响。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。