广义模糊算子法用于图象的浮雕显示

广义模糊算子法是一种用于图象边缘检测的全新而有效的方法。它能与不同的图象预处理方法相结合从而产生不同的图象显示效果。此文提出一种预处理方法，首先对一幅图象进行预处理，然后将广义模糊算子作用于该图象，能得到较好的浮雕显示效果。调整预处理中的参数，所显示的效果也有所不同。     

基于曲线坐标系的图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理中一种重要的处理手段,目前普遍采用的方法是基于直角坐标系下的Laplacian算子,取其零交叉位置来检测。而现实中往往可见到许多曲面上的图像,比如柱面帖图、球面帖图,处理此类图像采用基于直角坐标系的微分算子显然不能胜任。该文采用基于微分几何曲线坐标系下普遍的Laplacian算子进行边缘检测,从结果可以看到处理效果明显优于普通的方法。     

一种面向显微图象的双阈值边缘检测算法

文章将微分、LOG、熵等几种边缘检测算子用于显微图象的处理,介绍了显微图象边缘检测的一般过程。并在熵算子的基础上,提出了一种基于边缘采样和阈值曲线分析的双阈值选择方法。通过对几种算法处理结果的比较,将熵算子做为最终的检测算子。     

基于Gauss-Laplace算子的灰度图像边缘检测

在分析常用的图象边缘检测算子基础上,为更精确地检测具有灰度渐变和噪声较多的灰度图像,论文首先引入一种改进的灰度图像的边缘检测算子,接着实验验证该算子得到的图像比别的边缘检测算子处理效果更好,更清楚和更符合人或计算机识别要求。同时,给出了在VC++6.0编程环境下BMP位图处理的方法和介绍的边缘检测算子的实现方法。     

基于多尺度彩色形态矢量算子的边缘检测

数学形态学在图象处理中已经得到广泛地应用，但传统的形态学常应用于二值图象处理，后来发展应用到灰度图象处理，对于其用于彩色图象处理的研究还不是很多，通过对传统的数学形态学的几何描述，以及对目前形态学在边缘检测中的应用分析，提出了一种新的多尺度的彩色形态矢量边缘检测算子，该方法是利用不同尺度形态边缘检测算子来检测不同尺度下的边缘强度，再对不同尺度下的边缘强度图进行合并，从而得到新的边缘强度图象，利用该算法对实际图象和合成图象进行了实验，将实验结果与传统的边缘检测算法相比较，由于新的多尺度彩色形态矢量算子能检测出更多的细节边缘，因此将更有利于图象的进一步分析处理，同时将实验图象人为地增加噪声后，再利用该算法进行实验，其结果表明，该算法对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于自适应免疫遗传算法的边缘检测

为了使检测的图象边缘结构定位好 ,并且产生连续的精细边缘 ,同时能滤除边缘图象中的噪声干扰 ,基于费用函数最小化方法 ,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图象的边缘检测 .为了保持群体中个体的多样性 ,同时加快算法的收敛速度 ,该算法中交叉、变异和免疫算子采用了自适应变化而非固定的概率 ,同时免疫算子采用了几何形式的退火选择方案 .由于该算法能够有效地利用局部边缘结构的一些先验知识和特征信息制作成免疫疫苗 ,其局部搜索能力较经典的遗传算法有很大的提高 .该方法用于灰度图象时产生了令人满意的检测效果 ,并对噪声有较好的抑制作用     

非平滑血管形态检测方法

为了对数字减影血管造影图象中的血管形态进行准确的检测，提出了一种基于数学形态学与自适应跟踪的对数字减影血管造影图象中血管形态进行检测的算法，该方法首先采用自适应跟踪和匹配滤波来求得图象中指定血管段的中心线，然后使用腐蚀梯度算子实现血管边缘的检测，另外，为了比较不同检测算子的优点，还对其他几种形态学边缘检测算子；如膨胀梯度、Beucer算子、VVL算子的性能进行了分析讨论，实验结果表明，该方法具有重要的临床应用价值，由于它不需对所得到的数字减影血管造影（DSA）图象进行平滑，即可直接对DSA图象进行血管形态检测，且不至丢失图象中血管形态的一些有用信息，因此不仅能够获得较高的精度，并且对血管段的形状也不需严格限制。     

基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色图象边缘检测方法

在矢量Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的基础上,引入多凡度组合正则化处理,提出了一种新的彩色图象边缘检测方法,实验表明,若对检测精度,边缘完整性,抗噪性等方面进行综合评价,该方法优于标量算子和单一尺度下的矢量算子。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。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，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测

图象边缘检测是计算机图象处理的最基本步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响,目前的图象边缘检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边缘。在分析了几种常用边缘检测方法及其存在的检测精度不高,抗噪声性能较差等不足基础上,给出了一种基于遗传算法和梯度算子的图象边缘检测算法,该算法明显提高了检测精度和抗噪声能力。     

数字图像边缘检测的Java实现

介绍几种经典的边缘检测算子，并用Java语言实现数字图像的边缘检测。由于JaVa语言在图像处理方面有其自身的优势，因此整个实现过程具有简单、灵活、适应性强的特点。     

数字图像边缘检测的Java实现

介绍几种经典的边缘检测算子,并用Java语言实现数字图像的边缘检测。由于Java语言在图像处理方面有其自身的优势,因此整个实现过程具有简单、灵活、适应性强的特点。     

基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

现有的图像边缘检测方法效果不太理想,得到的图像边缘可能模糊。针对此问题,将分数阶微分理论和现有的Laplacian算子方法相结合应用于图像边缘检测,提出了一种基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型。实验结果表明,相比现有的整数阶微分边缘检测方法,该模型不仅能较好地检测出图像的边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用,尤其对于纹理细节丰富的图像而言,能够检测出更多的纹理细节信息,是一种比较有效的边缘检测方法。     

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。     

基于Riemann-Liouville改进的1~2阶分数阶边缘提取新模型

针对数字图像的处理中采用整数步长与0~1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题,在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子。该算法从Riemann-Liouville(R-L)定义出发,推出1~2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0~1阶分数阶微分并显著提升了高频信号,最终得到精确的检测效果。仿真结果表明:提出的算子能更好地提取边缘信息,尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像,该算子检测到的信息优于现有0~1阶微分算子,针对主观识别有更高的准确率;客观上采用扫描法的定位误差统计,该算子的综合定位误差率为7.41%,低于整数阶微分算子(最低为10.36%)与0~1阶微分算子(最低为9.97%),有效提高了边缘定位精度。该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中。     

一种基于核密度估计的图像边缘检测方法

进行图像边缘检测的算法有很多种,其中基于Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等的图像边缘检测方法当属经典。但所提方法不同于这些差分算子方法,而是对灰度图像素进行小窗口区域的核密度估计,从而得到一幅核密度图,然后通过核密度图,选择出合适的带宽或阈值来控制图像边缘的检出。实验表明该方法可行且简单快速。     

基于曲线坐标系下扩散方程的形态学开.闭运算

形态学开、闭运算以腐蚀和膨胀为基础。图像的腐蚀和膨胀统一为笛卡尔直角坐标系下几何制约扩散方程对图像灰度等值线的演化。针对许多曲面上图像，比如柱面帖图，球面帖图，结合深度信息采用曲线坐标系下的几何制约扩散方程(曲面上曲线的演化)来进行形态学运算是一种新的尝试，从结果可以看到处理效果明显优于普通的方法。     

Towards a novel image denoising method with edge-preserving sparse representation based on laplacian of B-spline edge-detection

To address the edge structure preservation problem in sparse representation image denoising, a Laplacian of B-spline (LOBS) edge detection operator was brought out, which solves the problem of singleness of existing edge-detection operators under noise environment and lack of robustness to noise to some extent. Based on LOBS operator, a novel sparse-based edge preservation image denoising method (ESRIDM) was proposed. It determines edge region by computing gradient with LOBS operator. The non-edge region was denoised normally, while noise in edge region can be filtered by setting appropriate threshold. Simulation experiment compared with Laplacian-of-Gaussian (LOG) operator and Canny operator shows that the LOBS edge-detection operator has better robustness and lost less edge. Denoising experiments on general images and video monitoring images show that this novel method can achieve better denoising effect in subjective vision.     

痰液显微图像细胞边缘提取的数学形态学新方法

根据痰液细胞图像的边缘灰度变化特点,在经典微分算子检测基础上,运用适当的改进的数学形态学方法对痰液细胞进行边缘提取。在实验中对同一幅痰液细胞图像分别用Sobel算子、Roberts算子、Laplacian算子和基于数学形态学的方法进行边缘检测。结果表明,基于数学形态学的边缘提取算法对于痰液细胞图像边缘提取有很好的效果。