边缘检测在外耳识别技术中的应用

外耳识别技术是一种新的生物个体识别技术 ,有它自身的应用范围和特点 ,以其为应用背景 ,比较了Canny算子、Sobel算子等边缘处理技术之后 ,从区分图像边缘类型视觉与算法角度出发 ,提出了一种基于外耳识别技术的边缘检测的实用方法 ,具有一定实际应用价值。     

基于OpenCV的边缘检测算法在仪表识别中的应用与改进

介绍一种Canny边缘检测算法的改进方法,采用自适应确定阈值,研究了在仪表LCD数字显示图像的边缘检测应用,Visual C 使用OpenCV类库作为基础函数库,程序经测试,边缘检测处理效果好,处理速度快。     

边缘检测算子在车标识别中的应用

在数字图像知识的指导下,研究车标的边缘检测算法,分析Sobel算子和Laplacian-Gaussian微分算子的处理效果.针对以上两种算子的不足之处,提出一种改进的Sobel算子.     

MATLAB在图像边缘检测中的应用

简要介绍了边缘检测技术,结合实例详细分析了MATLAB在图像边缘检测中的具体应用方法。     

边缘检测技术

边缘检测是一种重要的图像预处理技术,介绍了几种图像轮廓提取技术,如Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny等边缘检测算子,比较了这几个边缘检测算子的处理结果。     

图像边缘检测技术在车库停车线识别上的应用

以Sobel边缘检测算子为基础,提取车位图像中的边缘像素,以优化封闭四边形算法结合Hough算法,实现车库停车线的快速自动识别。所采用的算法无需预设停车线的颜色,能有效收敛于实际停车线边缘,具有较强的抗干扰性能。     

用边缘检测算子实现图像边缘检测

边缘检测作为一种低层图像处理方法,是各种高级图像处理的基础,它在医疗诊断、指纹识别等方面有着广泛的用途。本文探讨了用边缘检测算子实现边缘检测的方法。     

边缘检测算子在帘子布疵点检测应用中的研究

介绍四种数字图像处理中具有代表性的边缘检测算子．通过对比基于这四种算子进行边缘检测的帘子布图像,发现Canny算子是一种性能较优的边缘检测算子。同时,使用非线性扩散滤波和图像的线性变换对传统Canny边缘检测算子改进．改进后的Canny算子对图像有很好的预处理效果,在检测精度、准确度和边缘的细化程度方面都优于传统的Canny算子。     

基于改进边缘检测算法的图像处理技术应用

边缘检测算法通过识别每个像素在其邻域内灰度的变化而检测出图像的边缘,但由于黄土CT图像的复杂性和随机性,经试验验证,典型的边缘检测算法并不适合直接应用于黄土微结构图像的处理.对边缘检测算法进行了改进并通过VC++6.0平台实现了其功能,首先使用中值滤波和数学形态学方法对图像进行了处理,有效地降低了噪声干扰,净化了背景并增强了图像对比度;然后对图像进行基于Prewitt算法的边缘检测.通过试验验证了改进后的方法可以有效的去除虚假边缘,区分黄土颗粒的形态,从而更清晰地揭示其内部物质的结构.该方法对CT图像处理范畴的拓展,黄土微结构的研究方法和黄土工程性质的判定都有积极的指导意义.     

边缘检测算子在汽车牌照检测中的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析，并通过VC＋＋编程用各种算子对车牌图像进行边缘提取，通过比较得出了各种算子的精度及在检测中算子选定的参考条件，为实际应用采用哪种算法提供对照和参考。     

图像边缘检测技术的改进

比较了Roberts算子、Sobel算子、Gauss－Laplace算子、Canny算子等几种传统的边缘检测技术,指出这些算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面存在一定的问题。在分析以上算子的缺陷后提出改进的方法。通过迭代算法寻找最佳阈值,增强了目标和背景的对比和目标边缘,准确提取目标区域,并结合形态学进行轮廓提取,有效减少噪声对灰度门限值的影响,通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度,抗噪能力和准确性。     

量子衍生图像边缘检测方法

利用量子比特表示图像像素的灰度,用双量子位叠加态来描述两像素之间的关联,通过线性厄米算符在该量子叠加态中的平均值来判断像素的边缘特征,由此建立了一种新的图像边缘检测方法,并从概率论的角度对该方法的合理性给予解释。理论和计算机仿真结果均表明该方法具有视觉补偿功能,能检测出图像中高亮度和低亮度区域的灰度微弱变化引起的边缘效应。     

图像边缘检测算法的对比分析

对一些常用的图像边缘检测算法进行简单的介绍,并通过实验对各种算法进行比较,分析了这些算子边缘检测的优缺点,以及导致它们差异的具体原因.这对于进一步学习和寻找更好的数字图像边缘检测方法具有实用意义.     

改进的抗噪形态学边缘检测算法

噪声是影响图像的边缘检测效果的主要因素之一。形态学的各种运算可以有效地去除噪声,利用形态学对含噪图像进行边缘检测的算法已成为人们当今关注的问题。为了提高图像边缘检测的准确性,降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种改进的抗噪形态学边缘检测算法,且利用两个不同的结构元素进行边缘检测。对于含有椒盐噪声的图像,改进的算法能很好地减弱噪声,得到的图像较平滑、轮廓清晰。边缘定位准确且很好地保留了边缘细节特征。实验结果表明,算法抗噪能力较强,客观评价与视觉效果均好。同时,该算法具有一定的实用性和可行性。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

基于S变换的图像边缘检测算法研究

针对边缘检测中存在的噪声敏感性问题,提出了一种基于S变换的改进型边缘检测算法。S变换是一种时频分析工具,它能够很好地检测信号的奇异性和非正则性,而在图像中,图像灰度的奇异性代表着图像的边缘。通过将S变换后相邻频率的系数进行乘积可以有效地抑制噪声,增强边缘,采用一个阈值计算方法对相乘后的S变换系数进行阈值滤波,整合来自两个正交方向的边缘得到最终的图像边缘。实验结果证实了该算法的有效性。     

新型边缘检测法

灰度图阈值法、跟踪法、小波变换法是边缘检测的常用方法,这些方法所获得的边缘线出现断点,而且掺杂噪声,效果不很理想.给出了一种新型边缘检测方法:连续点过滤和多尺度边缘跟踪相结合.连续点过滤的边缘检测法可以获得较好的边缘,在此基础上利用多尺度的跟踪法,解决了检测图像的边缘断点问题,使得图像的边缘线更加确切和平滑.经实验验证,该方法比普通的方法在边缘精确性上有较大提高.     

基于格林函数的边缘检测算法

提出了一种基于格林函数的边缘提取新算法,而且经过详细的数学推导与计算,得到算子的精确解析式。通过实验结果发现该算子计算简单、有效,与其他算子作用效果相比较发现其效果较Canny算法要好。     

图像边缘检测算法的比较与实现

边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点,而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度,因而许多方法利用导数来检测边缘.针对典型的基于导数的边缘检测算法Sobel、Log和Canny,在分析其算法思想和流程的基础上,利用MATLAB对这3种算法进行了仿真实验,分析了各自的性能和算法特点,比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围.     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。