基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

图像边缘检测的分数阶微分算子研究

针对常用整数阶微分边缘检测算子不能较好保持图像纹理细节的不足,在4-方向的Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的基础上利用0~1阶分数阶微分替换一阶微分,构造了3种用于图像边缘检测的0~1阶分数阶微分新算子。实验结果表明,所构造的3种分数阶微分算子不仅能有效地提取出图像的边缘信息,而且还能较大程度地保留图像的纹理细节。检测效果优于常用整数阶微分算子及现有的一些0~1阶分数阶微分算子。     

基于R-L分数阶微分梯度算子的边沿检测

在处理数字图像中处理中,为了提取更加细微的边缘信息,克服经典梯度算法的不足,根据R-L分数阶微积分的定义和边缘检测的基本原理,推导出一维离散分数阶微分梯度算子,并且推广到二维,提出了一种基于R-L分数阶微分的新算子模板,并在实验中得以实现.实验结果表明,这种算子更能提取细节信息,使得边缘更加突出,与经典1阶和2阶的边缘检测算子相比,在处理以低频信号为主的图像时有一定的效果提升,而在处理以高频信号为主的图像时有较大的效果提升.     

非整数步长的分数阶微分Sobel算子的应用

针对现有的分数阶边缘提取算子对于具有大量的平滑区域图像和丰富纹理图像的边缘检测精度较低的情况,对Gruwald-Letnikov（G-L）分数阶微分整数步长和传统的Sobel算子进行了相关的改进,并利用高斯加权的拉格朗日插值方法确定非整数点的灰度值,构造了一个新的分数阶微分掩模模板。理论研究与实验分析表明：该模型可用于检测含有丰富的纹理细节与大量的平滑区域的图像,且检测精度与清晰程度都有显著的提高。     

利用1~2阶分数阶微分掩模的边缘检测

现有的分数阶微分边缘检测算子大都是基于0~1阶分数阶微分而构造,鲜有文献讨论基于1~2阶分数阶微分的边缘检测算子。为此,分析了1~2阶分数阶微分对信号的作用,基于1~2阶分数阶微分构造了一种新的边缘检测掩模算子。实验结果表明,该算子不仅优于常用整数阶微分算子,而且比现有的一些0~1阶分数阶微分算子具有更好的边缘检测效果。     

整数阶滤波的分数阶Sobel算子的边缘检测算法

针对传统的整数阶微分图像边缘检测算子存在的边缘模糊不清、受噪声影响大等问题,该算法从改进传统的整数阶微分Sobel算子入手,以分数阶微分理论为基础推导出了分数阶微分Sobel算子,结合Sobel算子边缘检测方法,将整数阶微分Sobel算子作为滤波器与分数阶微分Sobel算子作卷积运算,改进了整数阶微分Sobel算子。整数阶微分滤波后的分数阶微分Sobel算子成功地解决了传统的边缘检测算子存在的准确性低、抗噪性差等问题。理论研究与实验结果表明,该边缘检测算子对图像的边缘细节特征刻画得更精细,抗噪性更强,优于常用的整数阶微分边缘检测算子,边缘检测效果很好。     

基于分数阶的多向微分算子的高炉料面轮廓自适应检测

高炉料面图像含有丰富的高炉炉况信息,高炉料面轮廓能直接反映料面的凹凸起伏、煤气流分布以及炉况等信息,但高炉料面图像具有对比度低、细节不明显和有强亮斑等特点,使得高炉料面轮廓检测十分困难.本文提出一种新型的高炉料面轮廓检测方法：1）对高炉料面图像进行预处理,增强图像动态范围和图像边缘信息;2）采用分数阶的多向微分算子提取一组料面轮廓可行域;3）用自适应方法确定最佳分数阶阶次,获得可行域中最优的料面轮廓曲线;4）用改进的Canny算子对其进行修正和补偿,得到连续准确的料面轮廓曲线.理论研究和实验结果表明,该方法可准确获取平滑的高炉料面轮廓,对高炉操作人员及时有效调控布料具有很好的参考价值.     

用分数阶微分提取图像边缘

文章是分数阶微分在图像处理中的尝试性应用。首先通过理论上分析得出分数阶微分可以大幅提升信号高频成分,增强信号的中频成分,非线性保留信号的甚低频。据此分析得出分数阶微分应用于图像边缘信息提取将获得高于传统基于一、二阶微分的方法的信噪比。然后由经典的分数阶微分定义出发,推导出了分数阶差分方程,构建了近似的分数阶Tiansi微分模板。最后通过图像边缘提取的实验表明：基于分数阶微分算子不仅可以有效提取图像边缘,而且比整数阶微分算子具有更高的信噪比。为拓展分数阶微分的应用领域,进行了有意义的探索。     

一种新的分数阶微分的图像边缘检测算子

为了提取出更加精确和细微的边缘信息,同时为了具有更好的抗噪性能,提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义,推导出了非整数步长的分数阶微分方程,并采用拉格朗日插值方法确定非整数步长像素点的灰度值,进而构造出八个方向的微分掩模,实现了图像边缘检测。实验表明,该方法更好地利用了图像的自相关性,比传统的边缘检测算子能更好地提取图像边缘细节,且对噪声具有更好的鲁棒性。     

基于分数阶微分的图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算法对于图像边缘提取存在边缘缺失、不连续等问题,为提高边缘的完整性与连续性,提出一种基于分数阶微分的边缘检测算法.由G-L定义构造分数阶微分掩模算子,使用不同阶次的算子对高、低频图像分别进行边缘提取,然后将两部分边缘进行融合,最终得到连续完整的图像边缘.实验结果表明,该算法不仅提高了边缘信息的完整性,还...     

Edge detection on noisy images using Prewitt operator and fractional order differentiation

Multimedia Tools and Applications - Edge detection is the most important step in finding discontinuities and exploring boundaries on digital images. This paper presents a novel method for edge...     

Edge connection based Canny edge detection algorithm

Double threshold method of traditional Canny operator detects the edge rely on the information of gradient magnitude, which has a lower edge connectivity and incomplete image information. Aiming at this problem, we proposed an edge detection algorithm based edge connection—the Hough Transform based Canny (HT-Canny) edge detection algorithm. HT-Canny algorithm guided by high threshold image, which obtains edge direction through calculating edge endpoint gradient and connects the edge by using the Hough Transform instead of traditional double threshold method. It avoids the limitation of traditional Canny algorithm, which must set the double threshold manually and protect the low intensity edge especially. The experimental results show that HT-Canny algorithm has stronger edge connectivity and can distinguish edge points and non-edge points effectively, which not only retain the advantages of the traditional Canny algorithm but also make the detection result more complete and comprehensive.     

基于棉纤维截面图像的改进型Canny边缘检测

针对棉纤维截面图像的边缘检测,对Canny边缘检测算子提出改进。在边缘跟踪算法中,引入边缘长度L和边缘分叉间平均间隔（像素数）L两个概念,在边缘跟踪算法中进行边缘类型评估。改进后的Canny边缘检测算子与传统Canny边缘检测算子相比,在同等实验条件下,确保了相同棉纤维边缘检出率的同时,更好地抑制了噪声引起的伪边缘输出。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象,提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像,以有效地去除图像中的噪声,然后计算梯度算子的幅值和方向,最后用极大值抑制和高低阈值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法提高了边缘检测准确性,获得比较理想的边缘检测效果。     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声图像的去噪效果不佳,以及双阈值需要预先设定的问题,提出了一种基于改进Canny算法的噪声图像的边缘检测。首先构建自适应高斯滤波器对曲度算子进行改进,得到优化的二值边缘图;然后基于最大类间方差法构建了灰度梯度映射函数,确定最佳的双阈值;最后对二值边缘图进行双阈值检测以及边缘连接。实验结果表明,改进算法与现有Canny算法相比,在不同类型噪声和不同浓度噪声的环境下,改进算法提高了对噪声图像边缘检测的性能,其中PSNR值平均提高了1.9%,MSE值平均降低了1.6%,且具有自适应性强、运行效率高的优点。     

基于Sobel和LoG相结合的边缘检测与细化方法

鉴于Sobel算子检测边缘较粗、定位不准确,以及LoG算子具有各向同性的特点且对边缘方向性信息检测不敏感,提出了Sobel算子与LoG算子相结合的边缘检测与细化方法。首先用水平、垂直、两个斜对角4个方向模板改进原Sobel算子两个方向模板,并用改进的Sobel算子对原图像进行边缘检测,得到粗边缘图像;然后使用LoG算子检测粗边缘图像的边缘;最后将两次边缘检测结果相减,达到边缘细化的目的。实验结果表明,该方法有效地解决了原Sobel算子检测边缘较粗的问题,得到的边缘较细;克服了LoG算子对方向性边缘信息不敏感的缺陷;且运算速度与传统LoG方法基本相当。     

一种基于最大类间后验概率的Canny边缘检测算法

在分析了传统的Canny算法的基础上,用自适应滤波器代替原有的高斯滤波器,并利用交叉熵来度量目标和背景间的差异,结合贝叶斯判断理论,将这种类间差异性用原始图像中的像素点判决到目标和背景两类区域的后验概率之间的交叉熵的平均值来表示,通过最大化将像素点判决到不同区域的后验概率来获取最优的高低阈值。实验证明改进的算法具有很好的边缘检测效果。     

Canny算子边缘检测的一种改进方法

传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会影响到去噪和边缘保持效果,用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波,不仅能降低噪声影响,而且可保持边缘强度和细节;滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,引入Otsu阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况,算法可根据图像自身特点选取阈值,使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。