一种基于模糊梯度算法的图像边缘检测方法

图像的边缘是图像最基本的特征.进行了图像分割、模板匹配和图像识别等方面的研究,无不例外都会使用到图像的边缘.对图像边缘检测方法中的模糊梯度算法进行了探讨,并提出了一种改进方法,得到了较好的检测效果.     

图像边缘检测的一种简化算法

在对小波方法进行分析的基础上,笔者指出了一种新的图像边缘检测算法,该算法与Ｍａｌｌａｔ边缘检测算法相比,简化了算法复杂度。     

图像边缘检测的融合方案初探

从信息融合的角度出发,提出了一种基于信息融合的图像边缘检则方案。该方案在分析各种简单梯度算子的互补特性的基础上,将它们有机地融合起来,在计算量不显著增加的前提下,提高了边缘检测的质量。实验结果令人满意。     

基于乘性梯度的医学超声图像边缘检测算法

通过改进传统乘性梯度（MG）算子,并结合Canny算子的处理结果,准确、快速地提取了医学超声图像的边缘.通过提升乘性梯度算子模板的维度,提高对弱边缘的检测能力;综合考虑乘性梯度算子和Canny算子的运算结果,提高边缘检测的准确度.为了验证该算法的有效性,对仿真及在体超声图像进行边缘提取实验,将结果与其他抗噪性较好的边缘检测方法进行对比.实验结果表明：对于含有不同强度斑点噪声的超声图像,该算法的边缘检测准确度可达75%以上,具有较好的实时性,适用于对医学超声图像进行快速、准确的边缘检测.     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题，提出一种新算法将像素级算子sobel，log，prewitt，roberts，zerocross和canny分别与Zemike矩算子及搜索算法相结合，并对边缘检测结果进行比较，从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测，实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zemike。矩算子的缺点，提取的边缘定位精度高，计算时间短，抗干扰性强。     

一种改进的基于梯度的图像边缘检测算法

针对经典基于梯度的边缘检测算法对方向的敏感性,从梯度的定义出发,本文提出了一种能够根据实际精度需求任意调整方向的多方向边缘检测的算法。该算法操作简单,具有图像边缘定位准确,抗噪能力强的特点。     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题,提出一种新算法将像素级算子sobel,log,prewitt,roberts,zerocross和canny分别与Zernike矩算子及搜索算法相结合,并对边缘检测结果进行比较,从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测.实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zernike矩算子的缺点,提取的边缘定位精度高,计算时间短,抗干扰性强.     

一种新的模糊图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像预处理中最重要和最困难的任务之一，本提出了一种新的模糊图像边缘检测算法，算法中图像所对应的模糊特征平面通过一个基于阈值的隶属函数来提取，在模糊特征平面上应用模糊增强算子对低灰度区域的大部分象素进行衰减运算，对高灰度区域的大部分象素进行增强运算来提高两个区域之间的对比度，图像的边缘采用min或max算子来提取，仿真结果表明，该算法是一种有效的边缘检测方法。     

一种新的堆积颗粒图像边缘检测方法

提出了一种应用混合神经网络进行颗粒图像边缘检测的方法,混合神经网络由用于对边缘侯选图像的二值输入模式进行聚类特征提取的自组织竞争子网络（ASCSNN）和用于获取颗粒图像边缘矢量信息的BP子网络（BPSNN）组成,边缘侯选图像是通过采用基于灰度极小值算法提取边缘倏选像素获得,神经网络以边缘倏选图像中的边缘侯选像素及其邻域像素的二值模式作为训练样本,对经过噪声污染的图像进行实验表明,该方法获得的边缘图像封闭性较好、边缘描述真实、抗能力较强、适用于颗粒图像的边缘检测。     

基于边缘特征的伪造图像盲检测算法

文章针对伪造图像中常用的羽化操作,提出了一种基于边缘特征的检测伪造图像的方法.首先介绍了羽化操作模型,然后定义了象素的方向特征,并将梯度的概念应用到彩色图像中,最后结合象素的方向特征相容度和梯度方向角相容度,定位出图像的伪造区域.实验证明,该算法可以很好地检测出图像的真伪.     

基于改进SUSAN算子的图像边缘检测算法

首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理;然后对算法中灰度差阈值的选择方式进行了改进,采用一种自适应选取阈值的方法取代算法中人为的设定阈值,使其在各种不同对比度的图像中都能正确提取出图像边缘;最后运用该算法进行了图像边缘检测测试,并与其他检测算子进行比较.实验结果表明,该算法具有方法简单、抗噪能力强、计算量小等优点.     

一种有效的彩色边缘检测算法研究

对于彩色图像边缘检测技术给出了一种基于改进的梯度算子和RGB颜色空间色差函数的边缘检测算法.该算法首先使用改进的梯度算子得到RGB颜色空间中各个分量的梯度值,然后使用一个新的色差函数计算中心像素与邻域像素之间的色差距离,最后结合梯度值和色差距离,综合判断得到完整的彩色图像边缘信息.实验表明该方法是有效的和鲁棒的.     

基于矢量运算的彩色图像边缘检测算法

在矢量运算基础上提出一种加权的矢量相似度彩色图像边缘检测法,给出了算法思想和计算步骤,并进行了验证。该算法首先将彩色图像转换到YCbCr颜色模型并构造像素的矢量表达,然后利用矢量欧氏距离计算像素间的相似度分布,相似度具有局域最小特征的点即为边缘。该算法通过颜色模型转换实现亮度和颜色分离,从而可以引入权值控制亮度和颜色对边缘的贡献。实验结果表明,矢量空间相似度可以很好地表达图像边缘,亮度和颜色分离的方式也有利于彩色图像的边缘检测。     

基于图像边缘检测的图像识别算法

在图像识别问题中,基于Haar特征的图像识别算法已经十分普遍,并且得到了广泛的应用。但是,目前此类算法还存在有时间复杂度高、对图像亮度、尺寸变化敏感、图像识别精度差等缺点。为了提高图像识别的精度,提出了一种新的边缘检测图像识别算法。这种算法首先使用Canny算子将图像的边缘像素识别出来,然后计算每一个有效像素的梯度。通过得到的像素梯度序列建立归一化直方图,对归一化直方图分析后得到最优识别。基于边缘检测的图像识别算法使匹配图像效率得到了提高,图像识别流程得到优化。     

基于动态边缘检测的图像锐化算法

在数码相机中,经插值运算后的数码图像,常伴有噪声和伪色的影响,使图像变得模湖,边缘部分不够清晰.因此,需要通过锐化处理,增强图像边缘轮廓,增加清晰度,减少伪色.该文提出了一种基于动态边缘检测的图像锐化算法,恢复的图像在细节纹理、边缘、色彩方面的效果都较理想,对边缘的噪声抑制较明显,与常用锐化算法比较,在同等仿真环境下,所提出的方法有运算复杂度较低的优点.     

改进的基于形态学梯度法的车辆图像边缘检测方法

在分析和比较用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法和多级形态学运算合成法的基础上,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法.经过实验检验,并与其它形态学边缘检测方法进行了比较,证明该方法对汽车图像边缘检测具有较好效果.     

一种基于边缘检测的跳频检测算法研究

提出了一种新的基于边缘检测的跳频检测方法,该方法把实际跳频信号的STFT(ShortTime Fourier Transform)时频谱图看作一幅图像,并根据实际信号特点为图像的边缘提取选择检测算子。检测实验结果表明此算法能够有效地去除跳频信号复杂的背景噪声和定频干扰,提高了跳频检测系统的鲁棒性。     

基于GM(1,1)图像边缘检测改进算法研究

由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检以及伪影等问题,为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了改进的基于灰色预测模型的图像边缘检测方法.该方法首先在图像考察点邻域选择建模数据,对建模数据进行平移与对数变换的预处理,通过引入增强因子p的GM(1,1)模型对建模数据进行处理,得到原始图像的预测图像,通过对预测图像与原始图像做差得到边缘检测结果.为了统一标准,将图像库中图像转换为256*256的bmp格式图像,使用改进后的方法对转换后80幅图像进行边缘检测,其结果表明该算法可以清晰地检测出图像的边缘信息,同时图像的细节也很好地保留下来.说明该改进方法的性能较未改进方法有了大的提高.