数据融合技术在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于数据融合的图像边缘检测算法。此种方法对初始图像分别采用“Rob-erts”算子和“sobel”算子及小波变换三种方法进行边缘提取,再将三种算法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。实验结果表明,该方案所得到的边缘图像的效果优于单独采用“Sobel”或“Roberts”算子所获得的边缘图像,是一种行之有效的图像边缘提取算法。     

一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法.算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像.实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值.     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。     

基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能。针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加。实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息。     

边缘检测和小波变换在多聚焦图像中的应用

根据多聚焦图像的特点,把边缘检测方法和小波变换融合算法结合起来,可以获得同一场景内所有物体都清晰的图像。首先利用高斯—拉普拉斯算子对源图像进行融合,得到边缘清晰的融合图像;接着对源图像进行小波变换,变换后的小波系数融合规则采用选择融合和加权平均融合相结合,经反变换后得到整体清晰的图像;最后将边缘清晰融合图像与小波变换融合图像再一次融合,得到了清晰度增强的融合图像。仿真试验表明,边缘检测和小波变换相结合的融合方法可有效综合多聚焦图像。     

基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能.针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加.实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息.     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

基于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感,且计算量大,效率低,而基于特征的图像匹配算法结构复杂且在很大程度上依赖于特征提取的质量。为此,本文提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法。首先用Sobel算子提取边缘特征;然后用小波变换对图像进行多尺度分解;最后用本文提出的递推多模板快速算法仅对集中了图像主要信息量的低频部分进行互相关匹配。将该算法应用于基于ADSP-S201的图像制导系统中,实验表明,此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。      

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

基于全向小波和Hausdorff距离的边缘检测

针对传统小波变换对含噪图像边缘检测的不足,结合全向小波和Hausdorff距离的知识,提出了一种改进的边缘检测算法.首先,对图像做全向小波变换,同时做改进的灰度图形态学处理;然后在一定的窗口下求处理后图像间的Hausdorff距离,并将其大小作为图像边缘检测的像素值.最后将该算法与Sobel算法、Canny算法做比较,实验结果表明该方法提取的边缘清晰度优于其他方法,且可以很好地抑制噪声.     

图像边缘检测中的微分算子法及其比较

边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts,Sobel,Prewitt,Canny和Log等几个微分算子的算法分析以及MATLAB仿真实验对比,结果表明,Roberts,Sobel和Prewitt算子的算法简单,但检测精度不高,Canny和Log算子的算法复杂,但检测精度较高。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。     

Mixed scheme for image edge detection based on Wavelet Transform

A mixed scheme based on Wavelet Transformation (WT) is proposed for image edge detection. The scheme combines the wavelet transform and traditional Sobel and LoG (Laplacian of Gaussian) operator edge-detection algorithms. The precise theory analysis is given to show that the wavelet transformation has an advantage for signal processing. Simulation results show that the new scheme is better than only using the Sobel or LoG methods. Complexity analysis is also given and the conclusion is acceptable, therefore the proposed scheme is effective for edge detection.     

A new edge detection algorithm for image corrupted by White-Gaussian noise

Because corruption of image by White-Gaussian noise is a frequently encountered problem in acquisition, transmission and processing of image, and classical edge detection operators such as Roberts, Sobel, Prewitt and LOG operator have the deficiency of being sensitive to White-Gaussian noise, this paper proposes a new edge detection algorithm for Image corrupted by White-Gaussian noise that can reasonably consider White-Gaussian noise reduction and correct location of edge, and provides its specific arithmetic process. Finally, the comparison based on principle of new edge detection algorithm and classical edge detection operator is done, the experimental results indicate that the performance of new edge detection algorithm is better than that of classical edge detection operator.     

图像边缘检测方法分析与研究

边缘是图像的重要特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用,是图像目标检测中一个基础而又困难的问题,本文分析了常规的边缘检测方法及其特点,并用这些方法分别对原始图像和噪声图像进行了处理,处理的结果表明,Sobel、Roberts、Prewitt、Kirsch、LOG算子的图像处理效果各有利弊,它们在定位精度、噪声敏感度和复杂度之间存在互相抑制的关系。     

一种对比度增强的边缘检测改进算法及FPGA实现

传统的Sobel实时图像边缘检测算法对光照条件敏感,因此在进行边缘检测时常会有虚假边缘以及遗漏边缘的现象。将采集到的实时灰度图像进行中值滤波,再进行对比度增强来调整图像灰度值,将进行对比度增强后的图像进行Sobel边缘检测并在FPGA上实现。实验结果表明,采用对比度增强改进的边缘算法检测的边缘更加准确,抑制背景噪声能力更强。     

基于Sobel算子的图像边缘检测研究

在图像处理中,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对由Otsu算法所得图像进行形态学的去除孤立像素和闭运算操作,然后再用Sobel算子进行边缘检测,最后将所得图像与用Sobel算子直接对原始图像进行边缘检测的图像相加。最后用MATLAB对数字图像和红外图像都进行了仿真。仿真结果表明,该算法改善了单一的用Sobel算子检测对垂直与水平方向敏感,其他方向不敏感的不足,提高了Sobel边缘检测算子的性能,具有良好的检测精度。此算法不仅适用于数字图像还适用于红外图像。     

一种新的边缘检测算法

边缘检测是图像处理的一个重要环节.通过对现有经典边缘检测梯度算子--Sobel算子的分析,提出了一种具有普遍意义的边缘检测算子.文章根据新算子的构造机理以及大量的实验,验证了该算子的可行性,这里是对边缘检测算子的一种很好的补充.     

数字图像处理技术在边缘特征提取中的应用

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,通过matlab仿真结果对各种边缘检测算法的优劣进行了比较、选择,论述了获得清晰、完整的边缘轮廓的方法及步骤。