二项分布—拉普拉斯和离散的高斯—拉普拉斯边缘检测算子的 性能

本文从空域及频域两方面对二项分布——拉普拉斯(LOB)及离散的高斯——拉普拉斯(DLOG)边缘检测算子进行了分析比较.在两种算子的尺度空间常数很大时,它们的时域和频域特性及对图象进行边缘检测的性能是基本相同的.但当尺度空间常数较小时,从它们在频域中带通特性的中心频率、3分贝带宽及截止频率处的高频衰减性能进行比较可知,LOB算子稍优于离散的LOG算子.故LOB算子可看成是LOG算子的一种离散实现.文中给出了实验结果,证明了分析结果的正确性.     

基于多结构多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测在医学图像处理中占着至关重要的位置,检测的准确性将直接影响诊断和治疗。本文针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,结合医学图像的特点,提出了一种形态学梯度运算的修正算法。首先由闭一开运算完成图像预处理以滤除噪声,再作闭运算平滑图像,最后对平滑的图像作多尺度的形态学梯度运算,得到噪声存在下的理想边缘,并将其用于医学图象的边缘检测。实验结果表明,该算法具有良好的边缘提取能力,抗噪性能良好,具有一定的实用性。     

受噪声污染图象中的基于排序统计的非线性边缘检测器

本文主要研究了如何对受混合噪声污染的图象进行边缘检测,并提出了一种基于排序统计的非线性边缘检测算子。该算子将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。子集的划分和输出形式的选择是减少噪声对边缘检测器影响的关键。计算机模拟实验表明,基于排序统计的边缘检测算子能较好地同时消除高斯噪声和脉冲噪声对边缘检测器的影响,并且能精细地提取图象的边缘,效果优于其它边缘检测算子。     

一种新的红外热像仪图像边缘检测方法

针对红外热像仪采集的红外影像边缘信息模糊、影像存在噪声、边缘信息难提取的特点,提出了一种基于数学形态学对LOG算子改进和Roberts算子数据相结合的边缘检测新方法。该方法首先引进形态学中的开闭运算对具有随机噪声的红外影像进行滤波,接着运用拉普拉斯算法边缘检测,然后再采用Roberts算子提取边缘信息,建立相应的融合规则及阈值条件,将两种方法检测出的影像边缘信息融合,得到最终的融合影像。最后,对增加椒盐噪声的影像用MATLAB进行仿真实验,结果表明,该方法结合了两种检测算子的优点,定位精度高,有很强的抗噪性,获得了比较理想的检测效果。     

电弧焊熔池图像的边缘检测

本文提出一种基于Canny算子和形态学的图像边缘提取算法。熔池图像经过预处理后,运用形态学的开闭运算滤除噪声和局部灰度增强后用Canny算子检测得到清晰的连续的边缘。实验结果表明,该方法明显优于经过传统滤波后再进行Canny算子的边缘检测效果,为后续的特征提取,目标识别提供了良好的基础。该算法对噪声有很好的鲁棒性,并得到真正的边缘。     

一种新的亚像素边缘检测算法

总结了目前基于sigmoid函数的亚像素边缘检测算法,针对其计算过程较为复杂的缺陷,本文提出了一种新的亚像素边缘检方法-基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测方法。该算法首先通过Canny算子进行图像整像素边缘的初步定位,并采用反正切函数作为拟合边缘模型,利用边缘像素附近的灰度值拟合边缘模型来获得亚像素的边缘定位。实验结果表明,在不影响精度的前提下,基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法的运行时间要明显快于sigmoid函数的亚像素边缘检测算法的运算时间。因此,反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法基本地满足了图像测量的稳定可靠、高精度、强实时性要求,并对图像噪声有较强的抗干扰能力。     

基于梯度方向的零交叉边缘检测

鉴于高斯拉普拉斯(LoG)算子具有各向同性且在有方向性差异的场合并不适应的不足,提出在梯度方向进行零交叉的边缘检测方法。首先使用自适应平滑滤波原图像;然后在水平和垂直两个方向上分别计算图像的一阶梯度分量;使用梯度算子分别对两个求得的一阶梯度分量进行操作,计算两方向上的二阶偏导数;分别对两个方向上的二阶偏导数进行零交叉检测,并合并零交叉点得到边缘图像;最后使用形态学图像处理方法去除边缘图像中面积较小的孤立点区域。结果表明,该方法在噪声环境中具有良好的边缘检测效果,且运算时间与LoG算子检测方法相当。     

基于特征的立体视觉并行匹配算法的研究

本文提出一适合立体视觉的并行匹配算法。算法以特征匹配为基础。所谓特征意指用各种大小的拉普拉斯——高斯算子检测的零交点。为获得视差的候选区间,算法在整个图象上计算视差直方图,以迭代的方法确定全部视差,并利用表面的局部估计——二次表面片和边界对深度点进行插补,从而得到完整的深度图。     

二次曲面拟合拉普拉斯算子(英文)

本文提出了在连续和离散情形下用于边沿检测的二次曲面拟合拉普拉斯算子的公式,获得了N≥3的N×N模板。对二次曲面拟合拉普拉斯算子在无限直角上作边沿检测的精度作了分析,并在性能上与拉普拉斯一高斯算子作了比较。     

基于空间矩的视觉图像基元特征提取方法研究

建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子。首先利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘;然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线和椭圆边缘像素点;最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线和椭圆。对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线和椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明,在测量速度相当的情况下,本文提出的算法具有较高的精度和稳定性。     

基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法

在数字图像处理和机器视觉中,边缘检测是一个基本问题和关键环节,因此,精确地检测图像边缘是非常必要的。本文提出了一种基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,通过Canny算子粗略提取输入图像的边缘;然后对初步得到的边缘像素逐点提取灰度梯度方向,以提取的梯度方向为坐标轴正方向建立灰度梯度直角坐标系;最后利用最小二乘法,采用反正切函数拟合图像边缘的灰度梯度,获得亚像素边缘位置。利用Microsoft Visual Studio 2008平台进行实验,结果表明：与基于小波变换及基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法相比,本文所提算法定位精度较高,检测速度较快,能够更完整地检测出图像的平滑边缘。     

基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究

本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位.通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能.通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘检测方法是有效的.     

基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法研究

针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。     

多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科，已得到人们的广泛关注，并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法，该算法通过构造4个不同方向的结构元素，应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果，并将这些结果进行加权平均，得到最终的图像边缘。为验证算法的效果，给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明：本文算法成功地完成了图像的边缘检测，且检测效果明显优于经典的Sobel算子，Laplace算子和Canny算子。     

机械零件直线边缘亚像素定位方法研究

直线是视觉图像中重要的基元特征.建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,利用LOG算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘,然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线边缘像素点,最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线.对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明提出的基于空间矩亚像素边缘定位算法与像面直线亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性.     

机器视觉中几种颜色优势的图像分割算法比较与研究

为了获得实用、可靠的植物识别方法,必须在识别植物过程中进行图像分割。本文针对具有明显颜色优势的图像,采用Otsu阀值算法及边缘检测分割算法,对图像进行处理,并对其结果进行对比分析和优劣比较。得出结论:对具有明显颜色优势的图像,采用边缘检测分割算法的应用效果较好;对比边缘检测算法中常用的Prewitt算子、Roberts算子和Sobel算子的输出效果,认为Sobel算子不仅能输出较为理想的效果,同时还可大幅度减少运算时间。     

基于向量机的边缘检测算法优化研究

该文利用最小二乘向量机(LSSvM)对原始图像每一像素的邻域作灰度曲面的最佳拟合,并以径向基核函数为例导出了图像的梯度算子和零交叉算子。通过梯度和零交叉的综合,实现了边缘的定位和检测,提出了利用边缘检测性能指标来优化参数的方法。确定了高斯LSsVM的参数(σ2,γ)为(7,1),用所选参数进行了图像边缘检测实验。结果表明,基于支持向量机的边缘检测算法可靠性好、效率高。     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

一种基于多层CT影像的肺部结节分割方法

本文针对多层CT影像中肺部结节分割问题，提出一种交互式手动分割结节的方法，用Canny算子代替传统Live-Wire算法中的拉普拉斯算子，解决了拉普拉斯算子边缘检测存在伪边缘和边缘间断的问题，实验证明利用该方法可以快速的为医生分割出感兴趣的结节区域，为定量分析和三维重建提供了前提，从分割和三维可视化的结果来看，该分割方法的分割结果是较为理想的．     

脑外科CT图像的综合边缘提取算法

为了实现大脑的三维重建,准确提取二维图像中的边缘成了首要解决的问题。常用的几种经典边缘检测算子对噪声比较敏感,容易造成虚假或不连续的边缘。针对此问题,提出基于Canny算子并结合图像增强和数学形态学的综合边缘提取算法。该算法首先对原始图像进行增强,以便于计算机的分析;然后利用Canny算子对CT图片进行边缘提取,该算子...