基于多尺度多结构元的彩色形态学边缘检测

针对图像中的几何特征和噪声特性,文章提出了一种基于多尺度多结构元的彩色形态学边缘检测算法。该方法首先在HSL空间定义了多结构元彩色形态学基本算子,在此基础上利用不同尺度的结构元素提取彩色图像边缘,然后用多尺度合并算法对各个边缘进行合成以得到边缘检测结果。经大量的实验证明,多尺度多结构元的彩色形态边缘检测有着比单一尺度结构元的彩色形态边缘检测更优越的性能,在有噪声干扰的情况下,和传统的方法相比,该算法能更好地抑制噪声并且提取更多有用的边缘信息,满足不同的应用需求。     

大鱼际掌纹图像边缘提取算法

主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。     

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法.该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算.对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测.实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息.     

Flame Image Edge Detection Based on Multi- scale and Multi-strncturing Elements Morphology

针对从工业锅炉采集到的火焰图像边缘形态和噪声的不同,以数学形态学梯度边缘检测算子为基础,结合多结构元素和多尺度的特性,提出了一种基于多尺度多结构数学形态学图像边缘检测算法,并将其应用于火焰图像的边缘检测.仿真结果表明,与经典的Sobel算子、Canny算子和传统的算法相比,提出的算法具有边缘定位准确、轮廓清晰、图像细节保留较多、噪声不敏感等显著优点.     

基于改进多尺度小波的受电弓滑板边缘检测

受电弓滑板边缘检测的主流方法是Canny算子和多尺度小波边缘检测。前者单边响应较强但存在边缘断裂现象,后者提取边缘连续但存在边缘冗余的缺点。文中结合两种方法的优点,给出一种基于Canny准则的多尺度小波边缘检测方法。改进方法兼备良好的边缘连续性和较强的单边响应性,无须进行后续边缘连接和细化操作,大大提高了系统算法效率。峰值信噪比分析说明边缘检测性能明显优于Canny算子和传统多尺度小波,边缘定位精确,细节清晰,且有很好的噪声性能。     

基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪

 针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.     

基于C-Canny算子与灰度空间的彩色图像边缘检测

提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny算子进行了改进,在计算梯度幅值时采用了3×3邻域,改进后的Canny算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细.采用了两种算法将彩色图像转换为灰度图像,利用C-Canny算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础上,完成彩色图像的边缘检测.经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩色图像有较好的边缘检测结果.     

一种基于数学形态学的图像对比度增强算法

由于数学形态学边缘提取算法优于微分边缘提取算法,故提出一种数学形态学图像对比度增强方法.利用数学形态学的相关原理,使用双梯度多尺度、多结构元素进行边缘检测,成功地实现了对模糊图像的去模糊处理实验.仿真结果表明,该方法优于拉普拉斯去模糊方法,并且提取出的图像边缘较好地保持了原来的细节特征,去模糊效果好,图像的对比度得到明显增强.     

基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现

针对传统的基于灰度图像的边缘检测算法抗噪能力弱、对方向敏感、获取边缘细节信息较粗等不足,本文通过分析彩色图像的特点,提出一种改进的Sobel算子与快速中值滤波相结合的彩色图像边缘检测算法,通过扩展边缘检测算子的方向模板,提高Sobel算子对纹理复杂图像的适应能力及抵抗噪声的能力。该改进算法在Altera DE2-70FPGA硬件开发平台上,应用Verilog HDL语言与Quartus II中的可编程宏功能模块实现。实验结果表明,该算法的处理只占用了约2%的系统硬件资源,资源占用相对合理,且图像边缘定位准确,抗噪能力强,能够实时有效地提取出彩色图像的边缘。     

基于多尺度多结构形态学火焰图像边缘检测

针对从工业锅炉采集到的火焰图像边缘形态和噪声的不同,以数学形态学梯度边缘检测算子为基础,结合多结构元素和多尺度的特性,提出了一种基于多尺度多结构数学形态学图像边缘检测算法,并将其应用于火焰图像的边缘检测。仿真结果表明,与经典的Sobel算子、Canny算子和传统的算法相比,提出的算法具有边缘定位准确、轮廓清晰、图像细节保留较多、噪声不敏感等显著优点。     

结合光谱和尺度特征的高分辨率图像边缘检测算法

高分辨率遥感图像具有高度细节化的多尺度表达能力,在有效表达地物边缘信息的同时,目标内部几何细节常以噪声的形式出现.提出将光谱相异性和小波变换相结合的边缘特征检测算法,克服了小波变换导致的边缘变形,并能够有效抑制噪声.根据光谱角原理定义归一化光谱相异性模型,并与二进小波变换结合,同时利用梯度方向余弦值对各个波段的梯度幅值加权,最后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向,细化后获取由细到粗的多层次边缘特征.实验结果与小波变换和传统检测算子的检测结果相比,表明该算法利用光谱相异性信息增强边缘响应强度,保证了所有尺度下获取的边缘轮廓不失真,边缘点定位准确;加权处理突出了多波段梯度主方向信息,也有效抑制了高分辨率图像上目标内部精细几何细节形成的噪声.     

噪声图像中提取边缘的蚁群搜索算法

该文提出一种边缘引导的蚁群搜索算法,以解决常用的边缘提取方法抑制噪声能力不强,提取边缘不连续的缺点.此算法首先进行边缘检测获取由真实边缘和噪声组成的可能边缘点;然后利用可能边缘信息引导蚁群迭代搜索局部边缘曲线,并根据蚂蚁搜索曲线的长度更新其行走路径上的信息素分布,使搜索逐渐向真实的边缘收敛;最后,依据信息素遗留提取真实的边缘曲线.相对传统的蚁群算法,该文利用边缘信息引导蚁群搜索,增强了搜索的目的性,提高了算法效率.多组噪声图像的实验表明:该算法能够有效地从噪声图像中提取物体的真实边缘,在最大限度地保留细节信息的同时抑制噪声.     

超空泡图像的自适应多尺度小波边缘检测

针对水下高速射弹试验获取的超空泡图像中夹杂较多噪声,而传统边缘检测算法在自动边缘检测中抑制噪声效果差的问题。文中采用自适应多尺度小波边缘检测,对超空泡图像进行边缘检测。算法中首先对图像进行多尺度下的小波变换和相邻尺度间的梯度增强,再采用K均值聚类进行边缘的自动检测,得到不同尺度下的边缘,根据小波基的不同选择对应的多尺度融合方法进行多尺度融合,得到最终的边缘图像。实验表明,文中算法相比传统边缘检测算法,有效地抑制了图像中噪声,得到了更完整的边缘信息。     

基于最大熵与小波变换的图像边缘检测算法

提出了一种有效的基于最大熵和小波变换的数字图像边缘检测算法,并用形态学方法对图像进行优化处理,文中算法不但能够很好的提取图像边缘,同时对经典算法提取边缘后出现的断续不完整现象有了很好的改进,还能有效的去除噪声和伪轮廓,和一些传统的边缘检测算法相比,本算法在细节丰富和含有噪声的图像中应用具有优越性,达到了很好的识别边缘的效果.     

基于Bubble小波的多尺度边缘提取

侧抑制是生物视觉信息处理中广泛存在的一种机制，Ｂｕｂｂｌｅ函数很好刻画了侧抑制现象。本文利用Ｂｕｂｂｌｅ函数构成小波，高斯函数作为平滑函数，用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解，分解的局部极大值就是多尺度边缘，理论和实验都表明，这种算法对于不同的尺度，有洋同的抑制噪声的能力和提取边缘细节的能力。当Ｂｕｂｂｌｅ函数的尺度较大时，抑制噪声的能力增强，提取边缘细节的能力变差；当Ｂｕｂｂｌｅ函数的尺度较小时     

基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法

该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值,检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。     

一种基于高斯函数的直线型边缘提取算法

结合噪声孤立、不连续的特点以及直线梯度幅值和方向的一致性原理,提出了一种基于高斯函数直线型边缘提取算法.与传统的直线提取算法相比,本文提出的算法能够有效的防止边缘细节的丢失和断裂.实验结果表明,该算法在检测直线型边缘时具有较强的抗噪声性能.     

基于多尺度形态学的运动目标边缘检测算法研究

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合运动目标图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子。它结合了基于灰度图像和边缘图像的二进小波检测方法的优点,减低了直接从灰度图像中提取时的算法复杂度,并且解决了普通边缘提取算法带来的诸多对噪声敏感问题。试验结果表明,该方法能够在较低噪声背景下更有效地检测运动目标图像边缘特征,提高判决准确率。     

一种基于形态学的多结构元素多尺度图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多结构元素多尺度边缘检测方法,首先构造6种具有代表性的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对灰度图像进行边缘检测,然后改变结构元素的尺寸大小得到多尺度下的边缘图像,根据不同尺度抗噪性能不同来确定权值,将不同尺度下的边缘图像合成,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘,实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力,具有一定的实用性和可行性.     

非降采样Contourlet图像边缘检测算法

介绍了非降采样Contoudet变换(NSCT)的结构特点与系数分布特性,并提出了基于NSCT的图像边缘检测算法,实现了对图像高频边缘的有效去噪和提取.该方法具有多向选择性、高低频信息并行检测、信息利用率高、两类边缘相互补偿修正精确定位及抗噪声干扰能力强等特点.通过仿真实验并与Prewitt、Sobel、Canny及多尺度小波边缘检测算法进行比较,验证了该方法的有效性和优越性.