一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。     

一种颜色相似度量化算法分析与实现

以RGB颜色空间为研究对象,将RGB模型的空间立方体结构切片进行分析,提出一种新的颜色类量化方法即RGB颜色空间模型的8顶点颜色类量化方法。实验表明,该算法不仅可避免复杂的颜色空间转换过程,而且符合人眼颜色视觉的相似性判断规律,可以得到较理想的颜色识别效果。     

结合形态学变形虫和复合颜色空间的彩色图像边缘检测模型

为解决彩色图像边缘检测中出现的RGB空间中向量排序、边缘准确定位以及抗噪性问题,提出一种基于形态学变形虫(自适应结构元素)并联合使用HSV空间和RGB空间的彩色图像边缘检测方法.首先在HSV空间中计算变形虫结构元素,克服了传统形态学结构元素选择不合理的缺点;然后借助HSV空间中的度量,并将其转换到RGB空间中完成向量的排序;再在RGB空间中,通过计算上述变形虫结构元素中像素间距离最小值定义边缘强度,不仅避免了HSV空间边缘定位不准确的问题,而且提高了算法的抗噪性;最后借用Canny算子的思想得到单像素边缘.实验结果表明,该方法能够充分考虑到图像的局部特征,边缘定位准确、抗噪效果显著,能得到有效、丰富的边缘信息.     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

一种基于CNN的彩色图像边缘检测算法

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中用Mahalanobis距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点,采用可以多值输出的CNN来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis距离对灰度CNN度量象素差异的方式进行改进,使其可以在RGB彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log和Canny等几种边缘检测算子比较,可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外,在含有丰富细节和微小变化的区域,新方法可以取得更好的结果。     

Unit-Linking PCNN中的彩色图像边缘检测

PCNN模型具有相似群神经元同步发放脉冲的特性,适合于图像分割。对彩色图像的亮度分量进行对数变换,使其更符合人眼的视觉特性;在PCNN进行彩色图像R、G、B三分量分割的过程中,利用遗传算法进行神经元关键参数的选择,利用偏态指标进行迭代控制;在Unit-Linking PCNN模型中实现R、G、B三分量分割图的边缘检测,利用加权合并策略得到最终的边缘检测结果。仿真结果表明,该方法得到的结果体现了图像中更多的轮廓细节,具有很好的自适应性。     

彩色图像边缘检测算法

本文分析了常用的梯度算法,提出了针对灰度图像和彩色图像的改进思路,并编程实现这些算法。在RGB空间上实现的彩色图像边缘增强算法,可直接用于二值图像和灰度图像。改进后的算法简单易行,能有效地增强图像的边缘,具有较好的实用价值。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用.针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测.实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度.     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用。针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测。实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

基于K-均值改进蚁群优化的彩色图像边缘检测算法

为提高图像边缘检测的精度,提出一种基于K-均值改进蚁群优化（ACO）的彩色图像边缘检测算法。将聚类嵌入到边缘检测中,使这2类图像分割方法有效结合,增强了2类方法的优势。实验结果表明,该算法有效解决了传统蚁群算法（ACO）收敛较慢的问题,较好地保留了图像边缘细节,降低了计算复杂度,与典型分割方法相比具有更好的性能。     

基于LIP的彩色图像边缘检测研究

1.前言边缘是图像中的区域。在这些区域中,图像的亮度发生了陡峭的变化。边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。图像分析和理解的第一步常常是边缘检测。边缘检测的目的是去发现图像中关于形状和反射或透射比的信息,它是图像处理、图像分析、模式识别、计算机视觉以及人类视觉的基本步骤之一。     

模糊聚类和边缘检测结合的彩色图像分割算法

提出模糊聚类和边缘检测结合的彩色图像分割方法,以色彩图像直方图中自适应搜索到的峰值作为聚类中心,对图像进行模糊聚类。然后对模糊聚类后的图像进行边缘检测,检测出面积较大的区域的边缘,首先在区域内部进行融合,然后在区域边界和面积较小色彩相似的区域融合。实验表明,本方法不需预先确定聚类数目、聚类中心初始化,在区域融合后,可得到较好的分割效果。     

模糊聚类和边缘检测结合的彩色图像分割算法

提出模糊聚类和边缘检测结合的彩色图像分割方法,以色彩图像直方图中自适应搜索到的峰值作为聚类中心,对图像进行模糊聚类.然后对模糊聚类后的图像进行边缘检测,检测出面积较大的区域的边缘,首先在区域内部进行融合然后在区域边界和面积较小色彩相似的区域融合.实验表明,本方法不需预先确定聚类数目、聚类中心初始化,在区域融合后,可得到较好的分割效果.