利用样条函数的图象边缘精确定位算法研究

本文介绍了一种基于Ｂ样条函数的局部曲面拟合技术检测图象边缘的算法。图象中的边缘点定义为梯度方向上的二阶导数的过零点，能够得到精确的边缘信息，对目标定位和识别具有重要意义。实验表明：该算法具有良好的抑制噪声特性，能够较好地去除伪边缘，运行速度快。     

一种改进的Canny边缘提取算法

为了有效提取目标缓变边缘,提出了一种基于中值滤波的改进的Canny算法.在对Canny的边缘检测算子进行理论分析的基础上,用中值滤波代替Gauss滤波.实验结果表明,由中值滤波代替Gauss滤波的改进后的算法有较高信噪比,可以减少缓变边缘的丢失,能得到比较理想的边缘检测效果.     

一种改进的Log边缘检测算法

在分析传统Log边缘检测原理的基础上,针对高斯滤波器尺度因子的选取,引入高斯滤波空间尺度因子计算方法,提出了一种自适应的多尺度Log边缘检测算法,克服了传统Log算法的不足.实验结果表明,改进后的Log算法能有效抑制噪声,并能准确检测图像边缘信息.     

一种改进的LOG遥感数字图像边缘提取算法

边缘提取，是遥感图像处理的基本工作之一，LOG算法是一种较常用的边缘提取方法，但缺点也很明显．通过去除光照强度影响、寻找空间常数σ最佳取值范围以及插值计算精确边缘等方法对LOG算法进行改进，使得边缘提取更加精确和有效。     

彩色图象的一种小波去噪方法

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。针对加了高斯噪声的彩色图象，通过选择合适的小波基使用小波萎缩法的阈值萎缩法进行去噪，取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果。     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

图象边缘检测技术概述

阐述了微分、基于小波与分形理论和基于形态学等多种图象边缘检测方法，分析了以上各种方法在图象边缘检测应用中的发展状况及优势与缺陷，分析结果表明，对于图象边缘检测这样一个非良态问题，寻求算法较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法，一直是图象处理与分析研究的主要问题之一，还有许多工作有待进一步探讨。     

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.     

蚁群算法在图像边缘提取中的研究

文章对蚁群算法在图像边缘的提取中进行研究,对蚁群算法在图像边缘提取中采用蚂蚁访问不同邻域策略与不同的启发信息公式进行MATLAB仿真,得到最佳的邻域策略与启发信息公式,并利用得到的最佳方式对不同图像进行边缘的提取,达到一定的效果。     

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。     

X线图像计算机边缘提取综合算法的研究

研究提出了一种适合于X线图象的综合算法 ,用于X线图象的边缘探测 ,通过实验检验 ,效果理想     

图像边缘检测最佳算法的分析

本文主要对目前图像边缘检测理论中有代表性的一些边缘检测算子作一简要分析，对各自的特点进行横向的比较，提出了个人认为的最优边缘检测方法。     

基于CUDA的图像边缘检测方法

NVIDIA公司提出的CUDA技术通过并发执行多个线程以实现大规模快速计算的能力。在研究CUDA技术在数字图像处理领域应用的基础上,提出了一种基于NVIDIA CUDA的方法实现图像边缘检测,把CUDA技术的快速计算的能力应用到数字图像处理领域。从CUDA技术的概况的介绍出发,对基于NVIDIA CUDA的图像边缘检测方法以及该方法的详细实现过程进行了形式化的描述,解决了基于CPU的传统图像边缘检测方法运行效率低的问题。实验结果证明CUDA在数字图像处理的实际应用中卓有成效。     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

基于Retinex理论的红外图像的边缘增强算法

提出一种基于颜色恒常性与Retinex理论的红外图像边缘增强方法.首先把SC3000型红外热像仪采集到的红外图像进行R、G、B分量分解,然后对分解后的三幅图像用SSR算法进行处理,最后将处理后的三幅图像按R、G、B顺序依次写入一个24位的彩色图像中输出,得到的即是增强后的红外图像.实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像边缘的同时,还防止局部区域出现过增强现象,保证局部细节也较为清晰.     

一种消除重建图像边缘振荡的图像压缩方法

针对小波变换进行图像压缩过程中重建图像易引起边缘振荡的问题,提出了一种非延拓消除边缘振荡的方法。该方向将提升算法与传统的非线性ENO小波变换相结合,把高频分量边缘的能量集中到低频分量上,用小波分量模的极大值对跃变点进行奇异性检测,有效地消除了重建图像引起的边缘振荡。仿真实验表明该方法计算简单、存储空间小。