一种改进的复杂图像线特征提取方法

针对传统Beamlet变换无结构算法在提取图像线特征时存在的线断裂、重叠、模糊等问题,提出了一种提取复杂图像线特征的改进方法。该方法首先利用小波变换对图像进行预处理,以突显细节特征;接着对预处理后的图像进行Beamlet变换,得到变换系数集合;然后在阈值化时,定义了新的能量统计,在可视化时,制定了新的划线规则,并使两者结合,以确保每个二进方块最多只用一条最优基表征;最后将所有方块中的最优基作为线特征提取出来。实验结果表明,与传统算法相比,在没有明显增加计算量的前提下,该改进方法对线条丰富和边缘复杂的图像的线特征提取,表现出明显的优势。     

一种Beamlet变换下的图像边缘检测算法

Beamlet变换是一种多尺度分析的有效工具。对基于Beamlet变换的线特征提取算法进行改进,提出一种表示Beamlet上图像灰度值加权平均的算式,提出在图像子块内沿Beamlet的各个方向搜索边缘,形成一种图像边缘检测的新算法。从检测到的边缘连贯性等方面对该算法的性能进行了评价,将该算法应用于车道线等图像的边缘检测和车道识别。实验结果表明,该算法检测到的边缘连贯性好,算法的错检率和漏检率低,且具有较强的提取线特征的能力;检测到的边缘线段包含位置、方向等信息,便于对车道等目标进行识别;算法的缺点是：抗噪性不够好且计算较为复杂,有待改进。     

基于蚁群优化算法的复杂背景图像文字检测方法

针对复杂背景图像中的文字检测问题,提出一种基于蚁群优化算法的复杂背景图像文字检测方法。该方法首先采用蚁群优化算法提取图像边缘;然后在边缘图像上提取特征,采取由粗到精多级检测、验证的策略进行文字检测。与基于Soble算子、Canny算子等方法的对比实验结果表明,所提出的基于蚁群优化算法的文字检测方法可有效地实现复杂背景图像中的文字检测。     

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Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

基于多尺度形态梯度的灰度图像边缘检测

研究了一种基于多尺度抗噪型形态梯度的灰度图像边缘检测算法。该算法通过构造5个不同的结构元素,结合多尺度合成对图像进行边缘检测。为验证本文算法的效果,用几种传统的微分算子对实验图像进行了边缘提取的实验,并把结果与用本文算法提取的结果进行了比较。结果表明:本文算法比较成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果在完整性和细节的丰富性方面优于经典的Sobel算子,LOG算子和Canny算子,但在某些边缘的连接性和平滑性方面不如Canny算子,在这方面还有待改进。     

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.     

一种改进Canny算子

提出一种改进的Canny算子,其应用动态阈值作为边缘检测的准则,有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测,很可能导致边缘在模糊处丢失等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法在抑制噪声和定位精度方面的不足．提出一种将小波去噪和改进Canny算子相结合的边缘检测方法。采用小波去噪方法对含噪图像进行噪声过滤．再用改进的Canny算子实现边缘检测。仿真实验结果表明,该方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确。     

一种基于Canny算法的边缘提取改善方法

Canny算法作为一种优化的边缘检测算法，在用于检测图象的边缘时有着边缘上连续性等许多优良特性，在介绍Canny算法的基础上，通过对Canny算法进行改进，提出了一种基于动态阈值理论的边缘提取算法，该算法弥补了Canny算法在对非标准图像的模糊边缘进行检测时丢失边缘的不足，是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

利用复合导数的边缘检测新算法

图像是人类获取和交换信息的主要来源。图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题。提出由分数阶次微积分组合而成的复合导数概念,并在该复合导数的基础上提出一种边缘检测新方法。通过实验验证了新算法的有效性,展现了新算子在检测精准度与抗噪性两方面的特点。最后,对新算子与两种经典算子Canny和CRONE进行了定性和定量的分析和比较。通过比较,新算法的优越性体现在边缘定位准确,在很好地抑制虚假边缘的同时能够检测出精细的真实边缘。     

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.     

基于离散Beamlet变换的线特征检测算法

提出一种基于离散Beamlet变换的快速新型线特征检测算法,可检测出任意方向、位置、长度的线性信息,并使线性特征的完整性和准确性都得到很好的保持。给出一种带有方向信息的多尺度的Beamlet基,利用Beamlet多尺度分析的思想,对传统的基于Bresenham直线生成的算法进行改进,通过设计偏差函数与优化的二进递归分解结合,对图像进行快速离散Beamlet变换。通过简单算法对图像的线特征进行提取,实验验证了该方法使用效果优于其他传统特征检测算法。     

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。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

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。     

可抗噪声的Canny改进边缘检测算法

由于图像噪声的存在,传统的边缘检测算法常常无法准确检测到边缘信息.本文分析了噪声条件下边缘信息的几何特征,提出一种基于几何边缘增强技术的边缘检测算法.首先采用Canny算子计算图像的初始边缘信息,然后根据初始边缘信息自动计算阈值排除弱边缘,对剩余边缘计算带方向梯度值进行增强,根据增强边缘信息自动计算双阈值,最后用双阈值方法检测、过滤并连接边缘.该算法提高了边缘检测的准确性,可以高效率地处理噪声和纹理导致的虚假边缘.     

面向移动增强现实的室外阴影实时检测技术

针对目前移动视点下视频阴影检测算法存在的误检测率高和边缘连续性差的问题,提出了一种基于边跟踪、边检测框架的实时阴影检测算法.首先对前后2帧重叠的阴影部分进行2次光流跟踪,并筛选掉前后向跟踪误差较大的点,通过Canny边缘置信保证跟踪边缘的准确性;然后通过基于光流的区域划分法得到待检测的新增区域;其次,针对纹理边缘误检测...     

一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法

传统小波分析对图像进行边缘检测时存在对方向特征不敏感的问题。在此基础上进行了改进,用一种新的小波变换检测出了图像的边缘。实验结果表明:与Canny算子检测法相比较,基于小波变换提取的图像其边缘完整,定位准确,能够保留更好的细节信息。