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一种基于数学形态学的图像边缘检测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对经典形态学方法在边缘检测时可去除图像噪声,但难以保留边缘细节的问题,提出一种能有效去除噪声且能准确检测图像边缘的方法。该方法首先利用大尺度的轮廓结构元素对图像进行滤波开、闭运算,接着用小尺度结构元素在进行经典形态学的膨胀、腐蚀运算后对图像进行梯度运算,从而得到含噪声图像的边缘信息。实验表明,该方法在准确检测图像边缘的同时,能够有效地去除图像中的噪声,且运算量相对较小。 相似文献
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多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法 总被引:8,自引:0,他引:8
数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法,该算法通过构造4个不同方向的结构元素,应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果进行加权平均,得到最终的图像边缘。为验证算法的效果,给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明:本文算法成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果明显优于经典的Sobel算子,Laplace算子和Canny算子。 相似文献
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彩色图像边缘检测改进算法 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了梯度的概念和度量方法,分析了常用梯度算法,对其中的Sobel算子进行改进,从灰度算法改进到RGB三维空间,提出了一种针对彩色图像的边缘检测算法.本算法在Delphi平台上实现,与同类算法做了多次实验对比.实验证明,该算法能有效增强彩色图像的边缘,耗时较少,经过封装后可以直接用于二值图像、灰度图像和彩色图像,具有一定的通用性和实用价值. 相似文献
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结合数学形态学和图像融合的边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
工业CT图像边缘检测是工业CT图像处理中一项十分重要的工作和预处理步骤,图像的最终处理结果取决于边缘检测的优劣程度。本文首先介绍了几种经典的图像边缘检测方法,并用这几种算法对工业CT图像进行了计算机仿真。通过对仿真结果的对比和分析,作者提出了基于数学形态学和图像融合相结合的图像边缘检测算法MDY并在ImageJ软件上编程实现。实验结果表明该算法能够有效地抑制噪声,完整的检测边缘,且优于其他传统边缘检测算法。 相似文献
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基于数学形态学的二值图像的边缘检测 总被引:4,自引:0,他引:4
主要介绍了数学形态学的基本原理,将这些基本运算组合应用到图像对象的边缘检测,并在MATLAB6.5中进行仿真实验,得到了满意的结果。 相似文献
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传统的边缘检测算子对灰度图像进行边缘检测时存在图像细节被丢失,边界不连续等问题。针对上述问题,提出一种基于数学形态学和最小均方差滤波相结合的图像边缘检测方法,该算法先利用小均方差滤波的方法可以有效地滤除图像中的噪声,然后利用形态学中的腐蚀运算对图像进行边缘检测处理。实验结果表明:该方法能够有效地去噪,精确地检测图像中的细节,并且边界的连续性好。 相似文献
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将小波变换与基于多结构元素的数学形态学相结合的方法应用到玻璃瓶图像边缘检测中。首先利用小波变换的原理对图像做增强处理,然后利用基于多结构元素的数学形态学方法对处理后的图像进行边缘检测,最后通过实验验证方法的有效性。 相似文献
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针对左聚焦和右聚焦彩色图像的融合问题,设计了一种基于边缘检测的彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换为NTSC图像,再利用Canny方法检测出亮度信息图像的最优边缘,然后对亮度信息图像的边缘部分采用平均法进行融合,其余部分采用相关系数的权值法进行融合,最后将融合之后的饱和度图像、亮度图像和色调图像转换为彩色图像。从融合效果来看,文中算法能够将两幅左右聚焦的彩色图像融合成一幅信息量饱满且清晰的单一聚焦彩色图像。实验结果和信息熵客观评价结论表明,该彩色融合算法能够将信息熵提高2.13%~2.51%。 相似文献
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基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。 相似文献