一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法

边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。     

基于Prewitt算子的彩色图像边缘检测方法改进

使用灰度图像算法进行彩色图像边缘检测,会造成图像边缘漏检。针对这个问题,本文在输出融合法基础上,对Prewitt算子进行了改进,提出一种适用于彩色图像的边缘检测方法。实验表明,改进算法能有效检测彩色图像边缘。     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

基于RPCA的图像模糊边缘检测算法

针对传统边缘检测方法未能在抗噪性能与边缘检测精度之间取得较好的权衡的问题,利用鲁棒主成分分析模型良好的矩阵恢复能力与图像模糊边缘检测算法较佳的边缘检测性能,提出一种基于RPCA的图像模糊边缘检测算法,将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题。该算法对含噪图像进行RPCA分解,得到对应的稀疏图像和低秩图像,再用一种基于阈值的隶属函数将低秩图像转化至等效的模糊特征平面,并在该特征平面上进行模糊增强运算,最后进行空域转化及边缘提取等操作得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法提高了边缘定位的精度,对不同类型、不同强度的噪声均具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的图像处理。     

改进的基于模糊集的边缘检测算法

传统的边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感。改进了模糊边缘检测算法,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测。给出了应用本算法边缘检测的实例,并与传统的边缘检测算法进行了比较。结果表明,本算法比传统算法边缘检测效果好。     

一种改进型边缘检测的混合量子遗传算法

图像边缘包含非常重要的图像信息,针对图像处理中的模糊边缘检测存在的缺陷,将免疫学中的克隆选择理论引入量子遗传算法,利用这种新的混合量子遗传算法对图像阈值进行优化得到最佳阈值,改进模糊边缘的检测算法。通过测试图像的边缘检测结果表明,该算法具有较好的检测模糊边缘和抑制噪声能力,用于边缘检测能获得良好的效果。     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

结构件内部缺陷断层图像的模糊边缘检测

由于结构件内部缺陷形状复杂、随机性大及其断层图像噪声严重并具有一定的模糊性,在研究Pal模糊边缘检测算法的基础上,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法将最佳阈值引进算法中,并以此改进了Pal算法中的隶属度函数,建立了新的模糊增强变换,最后增加了边缘连接的步骤。该算法具有较强的检测模糊边缘的能力,实验结果表明该算法是一种更实用、更高效的模糊边缘提取算法。     

断层图像中内部缺陷的模糊边缘检测

由于结构件内部缺陷形状复杂、随机性大及其断层图像噪声严重并具有一定的模糊性,本文在研究Pal模糊边缘检测算法的基础上,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法将最佳闽值引进算法申,并以此改进了Pal算法申的隶属度函数,建立了新的模糊增强变换,最後增加了边缘连接的步骤。该算法具有较强的检测模糊边缘的能力,实验结果表明该算法是一种更实用、更高效的模糊边缘提取算法。     

边缘检测在超声C扫描图像评定中的应用

介绍了超声波检测的基本原理,在分析了超声C扫描图像中缺陷边缘的模糊问题后认为:聚焦探头焦点直径的存在,使得结合界面中缺陷边缘两侧反射声波能量发生变化,从而引起了超声C扫描图像中缺陷边缘的模糊现象.基于此,提出了对Canny算法加以改进从而快速确定C扫描图像缺陷边缘的方法.对平底孔超声C扫描图像边缘检测的实验结果表明,该方法适用于超声C扫描图像的边缘检测,提高了边缘检测精度和准确度,有效地实现了边缘检测.     

快速模糊边缘检测算法

通过对Pal.King的模糊边缘检测算法进行改进，提出了一种快速模糊边缘检测算法，该快速算法不但简化了Pal.King算法中复杂的G和G^-1运算，而且通过实验，确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值，大大地减少了迭代次数，从实验结果中可以看出，该快速算法不但提高了PalKing算法的效率，而且具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力，这种快速算法的性能优越，是一种非常实用的、高效的图像处理算法。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法

边缘检测是图像预处理中最重要的内容之一,本文使用遗传算法对阈值优化得到最佳阈值参数,对模糊边缘检测算法进行改进,根据此最佳阈值来定义一个新的简单隶属度函数,简化了Pal.King算法中复杂的G和G-1运算。不仅使复杂计算简单化,还减少了迭代次数。仿真结果表明:该算法具有较强的检测模糊边缘能力,是一种实用、高效的边缘提取算法,同时此方法很容易扩展到多阈值图像边缘处理。     

Combining fuzzy theory and a genetic algorithm for satellite image edge detection

Edge detection of an image by remote sensing is an important tool for the detection of oil spilled on sea. There are many algorithms for edge detection by image processing. Each algorithm has its own advantages and disadvantages for different images. In this paper, the author makes some improvements to the Pal–King fuzzy edge detection algorithm and proposes an algorithm combining improved fuzzy theory and a genetic algorithm for the detection of oil spilled on the sea by remote sensing. The Pal–King fuzzy detection algorithm has a good capability for the detection of fuzzy and thin edges. However the complex and large calculation and the fixed threshold value do not suit some kinds of image processing. The algorithm presented in this paper is composed of two parts: an improved fuzzy enhancement algorithm, which simplifies the complex G and G ^?1 calculation in the Pal–King algorithm; a genetic algorithm with which we are able to obtain the threshold value precisely and quickly for image processing. Finally the paper gives the results of image processing using the algorithm mentioned above and the Pal–King algorithm. Through comparison, we can conclude that the processing results obtained using the algorithm suggested in this paper are more legible than by the Pal–King algorithm.     

快速模糊边缘检测算法

边缘检测是图象处理中的一个重要组成部分。通过对Pai.King模糊边缘测算法进行改进,提出了一个快速模糊边缘检测算法。该快速算法不但简化了Pil.King算法中复杂的G和G^-1运算,而且通过实验,确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值,并减少了迭代次数。从两组实验结果可以看出,快速算法不但提高了Pai.King算法的效率,而且检测效果也优于pai.King算法。快速算法不但适用于普通图象,而且也适应于遥感图象,并具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,这种快速算法的性能优越,是一种实用的、有前途的图象处理算法。     

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。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷 ,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 ,是一种很有实用价值的图像处理算法     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。