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一种基于点密度和分类约束规则的图像边缘提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。本文提出一种对含噪目标图像边缘进行更准确提取的方法。该方法利用图像上各像素点的点密度信息及分类约束规则对大津阈值法加以改进,将灰度图像二值化,在此基础上提取图像边缘。理论和仿真结果证明:该方法具有边缘定位更准确、运算量小、抗噪能力强等特点,可用于对未知噪声模型的含噪目标图像的识别与跟踪处理中。 相似文献
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SUSAN图像边缘检测算法具有抗噪声能力较强、准确等优点,但仍有不足之处.提出了一种自适应选取阈值的方法,并对SUSAN边缘检测算法进行了改进.在此基础上,提取出图像特征来进行目标识别、精密测量等图像描述和分析处理能获得较好的效果. 相似文献
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在传统的小波多尺度边缘检测的基础上,利用相邻尺度上小波系数相乘的性质,提出一种噪声目标的边缘检测算法,同时对一般的小波阚值方法加以改进,得到一种自适应阈值方法,从而达到增强边缘.抑制噪声的效果,并相应提高了边缘检测的精度。对实际拍摄的含噪军事目标进行仿真试验的结果表明,该算法检测出的图像边缘轮廓清晰,细节突出,去噪效果好,因而在军事上具有一定的实用性。 相似文献
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提出了一种改进的B样条小波边缘检测算法,并在抑制噪声干扰和锐化图像弱边缘的基础上,采用自适应平滑滤波和B样条小波多尺度阈值方法进行了边缘检测.实验结果表明,改进的B样条小波边缘检测算法在除噪和提取弱边缘上可获得更好的效果. 相似文献
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提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。 相似文献
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通过利用交通标志的颜色特征,采用基于RGB空间的彩色分割方法进行图像分割.对分割出的图像进行灰度增强处理,比较和分析了不同边缘检测算子和阈值分割的方法,使用固定阈值分割方法对图像进行二值化,使目标区域突显.利用数学形态学腐蚀算法对图像进行轮廓提取,并通过形状特征对交通标志进行形态学分析.通过MATLAB软件仿真实验,说明算法具有一定实用性. 相似文献
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