激光主动成像图像边缘检测算法

针对激光主动成像图像特点,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用投票中值滤波和提升小波级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值自适应梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算。仿真实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出图像边缘,并且实时性较好,更具实用性。     

激光主动成像图像边缘检测

针对激光主动成像图像的特点,分析了Canny边缘检测算子存在的不足。应用小波多尺度分解算法对激光主动成像强度图像进行小波变换,应用Bayes Shrink自适应阈值法对小波系数进行滤波,把滤波后的图像按照Canny三条检测标准进行边缘检测,并给出衡量图像边缘检测效果的指标。通过比对各种实际激光主动图像的边缘检测算法的结果可以看出本文的算法达到了很好的效果。     

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。     

太赫兹成像三维块匹配自适应Canny边缘检测算法

针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点，提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法，并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进，用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失；另一方面，针对传统人工设定阈值的不确定性，将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理，发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151，验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量，同时保留了连接性较好的边缘点，改善了边缘细节信息的提取效果。     

基于参数化对数图像处理模型的光照不均匀图像的边缘检测算法

由于低照度以及场景光不均匀的环境下图像的成像特点,普通的边缘检测方法无法有效检测出完整清晰的边缘图像.本文结合参数化对数图像处理(PLIP)模型对低亮度图像敏感、处理效果接近人眼视觉观察的结果等优点提出一种新的边缘检测算法.首先,利用PLIP模型理论推导出新的梯度算子,然后分析传统Canny算法检测边缘过程的不足并加以改进,并将推导出的新梯度代替了传统Canny算法中的梯度,运用Canny算子的三个最佳边缘检测标准提取图像的边缘.最后,通过对微光实验平台获取的低照度和场景光不均匀环境下的图像进行边缘检测对比验证.实验结果表明,新算法边缘检测的线型连接程度相较于传统Canny算法、Sobel算法和原对数图像处理模型(LIP)算法分别提升了约10％、30％和4％,其检测效果更佳.     

基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法研究

针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。     

一种改进的基于Otsu算法的Canny红外边缘检测方法

在红外图像的分割处理中,阈值的选取一直是研究的热点.针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况,从图像灰度的相似性和不连续性原理出发,提出了一种自适应图像边缘检测方法.该方法首先用中值滤噪代替Canny算法中的高斯滤噪,以去除图像中的背景噪声.在此基础上,采用改进的最大类间方差法来优化Canny算法双阈值中高阈值的设定原则,以保证双阈值的自适应性,再利用Canny多尺度空间边缘检测技术完成图像的分割处理.实验表明,与传统的单一算法相比,该算法提高了信噪比,简化了运算过程,可达到比较理想的边缘检测和分割效果.     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对激光主动成像图像特点,分析了双数复值小波变换的优点和Canny算子存在的不足,提出了一种基于双数复值小波变换和Canny算子相结合的边缘检测算法.首先对激光主动成像图像进行双数复值小波变换得到小波系数序列,再对小波系数进行滤波,最后运用Canny三条检测规则逐层检测图像边缘.通过对实际激光主动图像进行边缘检测实验,结合视觉效果和可匹配性指标,可以看出本文的算法具有图像边缘细节保护好、检测结果可匹配性强等优点.     

一种改进型的Canny边缘检测算法

针对传统Canny边缘检测算法中固定双阈值的问题,本文提出一种改进的Canny算法,运用动态双阈值代替传统Canny算法固定双阈值,在不损失边缘图像准确度和清晰度的前提下,大大减少了边缘数据量。仿真结果表明改进Canny算法对于边缘检测效果较好,数据量较小,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度。     

基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法

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。     

基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法

在数字图像处理和机器视觉中,边缘检测是一个基本问题和关键环节,因此,精确地检测图像边缘是非常必要的。本文提出了一种基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,通过Canny算子粗略提取输入图像的边缘;然后对初步得到的边缘像素逐点提取灰度梯度方向,以提取的梯度方向为坐标轴正方向建立灰度梯度直角坐标系;最后利用最小二乘法,采用反正切函数拟合图像边缘的灰度梯度,获得亚像素边缘位置。利用Microsoft Visual Studio 2008平台进行实验,结果表明：与基于小波变换及基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法相比,本文所提算法定位精度较高,检测速度较快,能够更完整地检测出图像的平滑边缘。     

基于改进Canny算子的手势图像边缘检测

针对手势检测不准确,手势边缘检测有偏差等问题,文中提出了一种改进的Canny算子用于检测手势图像边缘。改进的Canny算子使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法去除图像噪声,并在Sobel的基础上扩展45°和135°方向的梯度幅值计算,自适应获取最佳阈值判别图像边缘。最后,使用哈夫变换与像素点的梯度方向相结合检测边缘,连接边缘、增强边缘。实验表明,改进后Canny算子检测的结果8连通数比传统Canny算子检测的结果8连通数多,边缘连续性较好,检测精度更高且自适应性增强。     

基于纹理抑制的磁环表面缺陷检测方法研究

针对磁环表面缺陷图像具有对比度低、纹理背景复 杂、缺陷种类多和亮度不均匀等问题,提出了一种基于改进自适应Canny算法和掩模技术的 磁环表面缺陷提取方法。首先,在分析磁环表面图像中不同 区域灰度特征和梯度特征的基础上,通过拟合磁环内外轮廓构造掩模图像,以便屏蔽磁环背 景区域的干扰; 然后,利用提出的基于8邻域各向异性滤波的改进自适应Canny边缘检测算法,抑制磁环表面 纹理的干扰;最后, 利用图像数字形态学增强边缘连通域,并利用构造的掩模图像提取磁环表面缺陷。利用开发 的样机 进行了大量的在线实验。实验结果表明,本文缺陷提取算法稳定性好,鲁棒性强,能够准确 、快速地提取 出磁环表面图像各区域的缺陷,表面缺陷检测的准确率为97.3%。     

基于相位一致性的红外图像边缘检测方法

由于红外图像的灰度和对比度较可见光图像的低,用基于灰度的边缘检测方法检测红外图像的效果不佳。针对这种情况,利用相位一致性对灰度和对比度的变化具有不变性的原理,提出了基于相位一致性的红外图像边缘检测方法。首先计算红外图像的相位一致性值,然后采用K-mean法分割出包含边缘的区域,最后用形态学相关方法生成边缘曲线。实验结果表明,该方法对红外图像边缘的检测效果比Canny算法更准确。     

融合模糊增强与改进Canny的植物叶脉边缘提取

针对植物叶脉边缘提取存在的问题,提出一种图 像模糊增强与改进Canny算子相结合的叶脉边缘提取方法。该方法首 先构造分段模糊隶属度函数对高低灰度进行不同处理,然后通过模糊增强函数来增强叶脉两 侧邻接区域灰度对比度,最后对 增强图像采用改进Canny算子提取叶脉边缘。改进Canny算子根据像素点与局部像素的均值差 来自适应的应用高斯滤波,以 减小滤波对边缘的平滑影响;采用Prewitt模板计算梯度幅值和方向,以减小噪声对梯度计 算的影响;采用线性插值技术实现 全向非极大值抑制,以更准确的实现边缘细化。实验结果表明,本文方法在低照度叶片和光 照不均叶片下提取叶脉边缘的 PSNR分别为51.136 dB和50.217 dB,与传统边缘提取方法及 相关文献相比,本文方法对边界模糊性不敏感,可以更加有效地提取完整精细的叶脉边缘。     

基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测

针对脉冲红外热成像检测缺陷构件时,红外图像噪声较大、边缘信息模糊等特点,提出了一种基于模糊C均值聚类和Canny算子相结合的边缘检测新方法。该方法首先对输入的红外图像进行整体灰度变换,采用模糊C均值聚类对图像进行区域分割、提取和二值化;再将各个区域进行叠加,使红外图像的边缘变得连续;最后,采用Canny算子对处理后的图像进行边缘检测,实现缺陷的识别。在图像边缘检测基础上,分析了图像定位缺陷位置与实际缺陷位置之间的相对误差,并运用物像关系,实现缺陷几何尺寸的定量检测。结果表明:该方法对缺陷边缘识别完整清晰,具有较高的定位精度和抗噪能力,有利于缺陷的识别与定量检测。