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研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。 相似文献
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针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,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,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。 相似文献
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一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力 总被引:1,自引:0,他引:1
在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。 相似文献
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本文提出了一种以向量中值滤波为基础的边缘检测算法。它在抑制噪声、增强边缘方面与基于中值滤波的边缘检测算法效果相同,但处理速度大大提高。用这种方法检测噪声图像的边缘,效果良好。 相似文献
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针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。 相似文献
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传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数(ANDD)的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则,以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状,从而准确提取不同类型的边缘特征,采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理,提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上,利用奇异值分解得到最优融合权值,并融合三个通道的ANDD特征,以增强彩色边缘强度。实验结果表明,该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4,与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比,在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。 相似文献
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针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象,提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像,以有效地去除图像中的噪声,然后计算梯度算子的幅值和方向,最后用极大值抑制和高低阈值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法提高了边缘检测准确性,获得比较理想的边缘检测效果。 相似文献
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针对目前常用的边缘检测方法对噪声比较敏感,测得的边缘比较粗糙等现象,在传统边缘检测方法的基础上提出了一种基于数据融合的边缘检测方法。该方法分别采用改进的LOG算子和离散小波变换对原始图像进行边缘检测,建立相应的融合原则,并将两种方法检测出来的边缘进行数据融合,得到最终的图像边缘。实验证明,该方法结合了两种检测方法的优点,有效地提高了边缘检测准确性,获得了比较理想的边缘检测效果。 相似文献
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针对沥青路面裂缝图像边缘提取不精确的问题,基于形态学多尺度的思想,结合沥青路面裂缝图像中裂缝形状不规则,裂缝信息比较弱小的特点,提出了一种沥青路面裂缝图像检测算法。算法构造了多结构元素的抗噪型边缘检测算子,且依据不同形状的结构元素对裂缝边缘填充的几率不同,设定了一种自适应确定权重的算法,使得此算子在平滑滤波的同时又检测到各种类型的边缘。与传统裂缝图像检测算法相比,该算法有效抑制了各种噪声的影响,实现了多种类型边缘的精确提取;理论分析和实验结果表明该算法是可行且有效的。 相似文献
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针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。 相似文献
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扩展的多尺度模糊边缘检测 总被引:6,自引:0,他引:6
文章提出了一种扩展的多尺度模糊边缘检测方法(IFED)。凭借小波多尺度理论去噪和准确定位的优势,算法将像素的邻域由8邻域扩展到了16邻域,有效地利用了多尺度滤波以及模糊竞争分类法则,较好地保留了图像的细节部分,提高了抗噪性。实验结果表明,与传统的边缘提取算法和模糊竞争算法相比,扩展的多尺度模糊边缘检测方法(IFED)能得到更满意的效果,尤其在抗噪性能上的结果是相当的理想。 相似文献
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提出一种医学图像解剖结构特征提取算法,结合异质扩散和小波包分解实现了医学图像分割.在异质扩散基础上,提出一种新的FAB扩散方法对图像进行去噪,同时保持图像解剖结构的边缘和局部细节;然后用一个基于小波包分解的自适应边缘检测算法来检测图像的解剖结构的轮廓特征.分割结果表明,该方法能在有效地去除噪声的基础上完成医学图像解剖结构轮廓特征的提取. 相似文献
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为了在滤除图像噪声的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于自适应边缘检测的小渡包图像去噪方法,先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘,小波包去噪时就可选用全局闽值而不必担心损害图像的边缘特征。实验结果表明,谊方法不但可以保持图像的边缘信息,而且能够提高去噪后图像的信噪比。 相似文献