图像边缘提取的简单算法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用，Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法。     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1～62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10⁵个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。     

图像边缘提取的简单方法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用 ,Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法     

基于边缘提取的遥感图像自动镶嵌方法

为消除图像镶嵌中的接缝现象,提出一种基于边缘的优化镶嵌线选取方法。对两幅待镶嵌图像进行直方图匹配后,计算得到差值图像,将差值图像和方向作为约束,对基准图像进行边缘提取,对不连续过渡边缘采用插值修补,优化镶嵌线选取。采用LandSat遥感图像进行实验,比较平滑度及对比度等指标,比较结果表明,该方法能够优化镶嵌效果,具有较高的应用价值。     

基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法

为了提升遥感图像边缘去噪质量以及去噪效率,设计一种基于数学形态学算法的遥感图像边缘去噪方法。对遥感图像数据实施归一化处理、标准化处理、图像增强处理。以预处理后的数据作为研究基础,对原有形态边缘提取算子实施多次改进,采用加权自适应多尺度形态边缘提取算法提取遥感图像边缘,利用伞形算子进行递归局部邻域扩散,实现遥感边缘图像去噪。测试结果表明,该方法的最大去噪误差与平均去噪误差较小,边缘去噪时间较短,小曲率数据点的个数明显增加,而大曲率数据点的个数则明显减少,说明设计方法的遥感图像边缘去噪质量高,去噪效率高。     

用分数阶微分提取图像边缘

文章是分数阶微分在图像处理中的尝试性应用。首先通过理论上分析得出分数阶微分可以大幅提升信号高频成分,增强信号的中频成分,非线性保留信号的甚低频。据此分析得出分数阶微分应用于图像边缘信息提取将获得高于传统基于一、二阶微分的方法的信噪比。然后由经典的分数阶微分定义出发,推导出了分数阶差分方程,构建了近似的分数阶Tiansi微分模板。最后通过图像边缘提取的实验表明：基于分数阶微分算子不仅可以有效提取图像边缘,而且比整数阶微分算子具有更高的信噪比。为拓展分数阶微分的应用领域,进行了有意义的探索。     

图像边缘提取方法及展望

该文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍,对比、分析了各自的优缺点,重点对以小波变换为代表的现代信号处理技术提取图像边缘的方法进行了分析和阐述,为了更清楚地看出各种算法的效果,给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像Lena进行边缘提取的实验结果。最后,对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

图像边缘检测的分数阶微分算子研究

针对常用整数阶微分边缘检测算子不能较好保持图像纹理细节的不足,在4-方向的Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的基础上利用0~1阶分数阶微分替换一阶微分,构造了3种用于图像边缘检测的0~1阶分数阶微分新算子。实验结果表明,所构造的3种分数阶微分算子不仅能有效地提取出图像的边缘信息,而且还能较大程度地保留图像的纹理细节。检测效果优于常用整数阶微分算子及现有的一些0~1阶分数阶微分算子。     

红外图像边缘提取方法

提出一种对图像矩阵中的列进行搜索,并用列边界灰度值方法进行设计的提取红外图像边缘的方法;分析了文中算法的时间复杂度．实验结果表明,文中算法能够快速有效地提取红外图像的边缘,并能满足红外自动目标识别的实际需要．     

经典边缘检测的快速算法

边缘检测是图像处理的重要步骤，在许多实际应用中检测速度是至关重要的。本文在分析传统经典边缘检测算子内在结构的基础上，提出了一种有效的快速算法，实验表明随着图像尺寸的增大，该算法可比经典计算方法快10倍以上。     

基于遥感影像的土地变化边缘提取

运用Sobel算子提取不同时期同一地区的遥感影像的轮廓,对提取后的影像用后期遥感影像减去对应的前期遥感影像相对应的相素,在相减时采用一个三阶算子,这样可以很好的消除不同时期影像匹配时的误差。并对相减后的影像采用一个的滤波方法算子进行滤波,可以很好的滤掉噪声。得到的影像能很好的反映出不同时期土地的变化边缘。     

基于遥感影像的土地变化边缘提取

运用Sobel算子提取不同时期同一地区的遥感影像的轮廓,对提取后的影像用后期遥感影像减去对应的前期遥感影像相对应的相素,在相减时采用一个三阶算子,这样可以很好的消除不同时期影像匹配时的误差。并对相减后的影像采用一个的滤波方法算子进行滤波,可以很好的滤掉噪声。得到的影像能很好的反映出不同时期土地的变化边缘。     

Split Bregman算法在遥感图像边缘检测中的应用研究

针对基于水平集的边缘检测方法抗噪性能差,处理模糊边界和灰度不均匀性的能力弱,计算效率低,边缘检测结果的精确性极大程度上依赖于初始轮廓的位置且曲线演化易陷入极小值等问题,提出一种基于全局最优凸函数变分模型和Split Bregman数字最小化的边缘检测方法。该方法首先根据CV模型的构造原理,并利用Chan的全局最优化思想,构造了一个通用的可以获得全局最优解的凸函数变分模型;在曲线演化和数字最小化迭代过程中,引入了基于Split Bregman的快速迭代算法,可以使曲线在克服噪声等问题的影响下快速、准确、稳定地演化到目标的边界处。实验结果证明了提出的边缘检测方法既具有较高的计算效率,能够满足遥感图像边缘检测对实时性的要求,同时也具有较高的边缘检测精度和良好的普适性。     

图像边缘提取技术的分析及优化

本文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍和归纳,对比、分析了各自的优缺点,并自己提出了基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法,该方案结合使用了微分法和小波变换两种方法,发挥了它们各自的优点,获得了比较明显的图像边缘。并对几种图像边缘提取算法进行计算机仿真研究,实验结果表明基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法所得到的边缘提供了较高的边缘定位精度,是一种有效的图像边缘提取算法。     

Delphi实现图像边缘检测

总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。     

基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的基础内容,也是至今仍未得到圆满解决的一类.目前图像处理大多数都是针对数字图像,本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,设计了一个边缘检测演示系统,主要包括图像文件管理、图像边缘检测等功能模块.本文主要做了以下工作:第一部分,介绍边缘检测的基础;第二部分,分析设计边缘检测演示系统;主要是开发工具的介绍和详细设计过程;第三部分,本次设计的收获和展望.     

基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的基础内容,也是至今仍未得到圆满解决的一类。目前图像处理大多数都是针对数字图像,本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,设计了一个边缘检测演示系统,主要包括图像文件管理、图像边缘检测等功能模块。本文主要做了以下工作：第一部分,介绍边缘检测的基础;第二部分,分析设计边缘检测演示系统;主要是开发工具的介绍和详细设计过程;第三部分,本次设计的收获和展望。     

基于置换群的遥感图像边缘检测

遥感图像在成像过程中会产生噪声,进行滤波去除噪声、从中恢复出有用图像,成为遥感图像进一步研究和应用的基础。在数学形态学的基础上引入置换群的相关理论,提出了一种结构元素变换算法,由传统形态学中单一固定结构元变换出多个形态结构元,不同形状的图像信息可选择不同形态的结构元来处理,适用于含噪遥感图像边缘检测,结果表明,算法与传统算法相比能取得较好的图像边缘处理效果。     

改进的数学形态学图像边缘提取算法研究

研究图像边缘优化提取问题。由于图像在进行边缘提取过程中,容易受到外界信息的干扰,特别是当受到噪声等因素影响时,造成图像边缘提取困难。为此提出了一种新的采用两层数学形态学增强操作提取图像边缘的技术。首先将利用形态学对灰度图像进行增强,并以为基础利用形态学的膨胀操作单独对边缘进行增强,然后将图像切分成小块,针对不同的小块来区分边缘与非边缘;最终经过模板滤波,获得清晰的边缘结果图像。仿真结果表明,改进的算法快速有效,在提取完整的边缘的同时,能够有效的抑制噪声和背景因素对边缘的干扰,并优于其他传统边缘提取方法。