基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

多尺度下的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声鲁棒性较差的问题,根据Canny算子滤波器的尺度较小可以检测较小的边缘,但对噪声的抑制能力较差,反之检测较大的边缘对噪声的抑制能力较强的特点,提出了一种多尺度下的噪声图像边缘检测方法。运用Canny算子在不同尺度下检测边缘的优点,对含噪图像进行不同尺度的Canny边缘检测,对不同尺度边缘检测结果进行跟踪实现噪声图像的边缘检测。仿真实验结果表明,与传统的方法相比,改进的算法能较清晰地提取出图像的边缘,降低高斯噪声对图像边缘的影响。     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

Canny边缘检测算法在颗粒边缘检测方面的应用

该文通过对Canny边缘检测算法的第一步进行改进的，即用一种自适应的高斯滤波器替代传统滤波器对图像进行预处理。然后应用在颗粒边缘检测方面，实验结果证明，与传统Canny算法相比，改进的算法在抗噪声干扰和精确定位等方面都取得了比较好的效果。     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法自动化程度不高的缺点,提出一种自适应算法.改进的Canny算法通过尺度自适应调整的高斯滤波器对原始图像进行平滑滤波,保留边缘信息并去除噪声的影响.对经过非极大抑制后的图像梯度直方图采用最大类间方差方法对检测和连接边缘的高低阁值进行了自适应设定.理论和实验结果表明,改进的Canny算法简单易实现,满足了原算法的最优化准则,并且提供了边缘的自动化检测能力,得到了良好的检测结果.     

一种改进的Canny边缘检测算法

本文介绍了基于最优化理论的Canny算法在图像边缘检测中的实现,并且提出了传统Canny算法在边缘检测中所存在的问题和不足,在此基础上,本文对传统的Canny算法进行了相应的改进.改进算法采用了四阈值边缘检测方法定位边缘,同时对噪声也有明显的抑制作用,实验结果证明了改进算法的可行性和有效性,同时也提出了今后的研究方向.     

融合数学形态学理论的边缘检测方法研究

给出一种结合小波变换和Canny算子的基于数学形态学的组合边缘检测算法.利用小波变换对原始图像进行去噪和增强,突出对象的轮廓;利用Canny算子完成边缘的初步检测:引入数学形态学中闭合运算对单纯利用微分算子检测边界存在的断裂边缘进行填充和修复.去除图像处理过程产生的噪声,使结果清晰、平滑.该算法利用MatLab软件进行仿真,结果证明该算法可有效抑制噪声,提高边缘检测精度,是一种有效的图像边缘提取算法.     

基于鲁棒主成分分析的Canny边缘检测算法

为提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的Canny边缘检测算法。该算法对图像进行RPCA分解得到图像的主成分和稀疏成分,利用Canny算子对主成分进行边缘检测,从而实现对图像的边缘检测。该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,消除了图像信息中“污点”对检测结果的干扰,抑制了噪声。仿真实验结果表明,该算法在边缘检测的准确性和鲁棒性方面优于Log边缘检测算法、Canny边缘检测算法和Susan边缘检测算法方法。     

一种矿井巷道图像边缘检测算法

针对传统的Canny算法在处理模糊的矿井巷道图像时存在边缘提取效果较差的问题,提出了一种基于小波变换和Canny算法的矿井巷道图像边缘检测算法。该算法首先对矿井巷道原始图像做小波分解,获得低频图像和高频图像,从而避免模糊图像对边缘检测效果的影响;然后采用Canny算法计算低频图像和高频图像的一阶差分,获得低频图像和高频图像的梯度图,通过计算局部梯度最大值,获得高频图像和低频图像的边缘图;当高频图像的边缘图上出现间断点时,在低频图像的边缘图中检测该点的8点邻域,寻找连接点,即可得到完整的矿井巷道边缘检测图。实验结果表明,与传统的Canny算法相比,该算法能够检测到较多的图像边缘点,具有较好的边缘连接效果。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

基于小波耦合阈值的边缘检测算法

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。     

基于小波变换和中值滤波的Canny边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用的是高斯平滑,用来去除图像中的计算噪声,这种去噪方法虽然对抑制高斯噪声效果较好,但对脉冲噪声等的去除并不理想。针对这一问题,提出了用小波变换与中值滤波相结合的方法取代了传统的高斯滤波法,并对平滑后的图像作图像增强。实验表明,该方法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。     

一种新的SAR图像边缘检测算子

Canny算子是边缘检测的重要方法之一,对于含有高斯加性噪声的图像非常有效.从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数的方法对Canny算子进行了改进,改进后的Canny算子可以应用到SAR图像边缘检测.实验结果表明该算子对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻.     

基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究

针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进：（1）采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。（2）采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。（3）基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于变差函数和方向小波的噪声图像边缘检测方法

为了检测受噪声污染图像的边缘,提出了一种基于变差函数和方向小波的多尺度边缘检测新方法.首先,在我们前期研究成果的基础上,基于变差函数理论,提出了图像中45度和135度方向边缘的判别准则.然后根据图像中边缘的方向性,选择合适的方向小波旋转参数,再利用方向小波对各个子区域进行不同尺度小波变换.仿真实验表明,对于受高斯白噪声污染的图像,所提出的边缘检测方法无论在边缘定位的准确性还是在去除伪边缘点方面,均优于传统的小波边缘检测方法.     

基于Canny算法的红外小目标边缘检测方法

从红外图像的特点出发,基于Canny算法进行了目标边缘检测。首先,对源图像进行小波分解和重构,对图像进行消噪,抑制噪声对目标提取的影响。然后对消噪后的图像用Canny算法进行边缘检测。这种边缘检测方法利用了小波消噪的优点,在抑制背景噪声的同时保留了目标边缘细节。实验结果表明,这种结合方法优于单独使用Canny算法。