基于Canny改进的边缘检测算法

Canny算子受噪声干扰严重,检测噪声污染的图像边缘的效果较差。轮廓结构元素形态学变换能有效滤除图像噪声,同时能保持图像边缘细节。本算法先用轮廓结构元素形态学变换的方法抑制噪声,求取图像梯度并用非极大值抑制法求其局部模极大值,采用双阀值法二值化图像边缘并进行连接。实验表明,该算法能精确提取噪声图像边缘。     

基于改进的Canny算子与自适应阈值的边缘检测算法

传统的基于Canny算子的边缘检测算法存在不足,因此提出了一种基于自适应阈值的改进方法。由于传统的Canny算子方法中的高低阈值需要人工设定,会对边缘检测中的结果产生影响,利用自适应阈值的方法改进传统Canny算子中阈值的参数的设定。得到理论上适合的参数后,根据算法对结果进行处理。实验结果表明,改进后的算法比传统算法表现更加出色,而且有效排除了图像中噪点的影响,提高了边缘检测算法的鲁棒性。     

基于改进Canny算法的图像边缘检测

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征。针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征。     

基于灰色关联分析和Canny算子的图像边缘提取算法

基于灰色关联分析和Canny算子,提出了一种有效的边缘提取策略。相对于传统边缘检测方法中的梯度图像,首次提出灰色关联度图像的概念,并对两种图像进行了对比和分析。指出并讨论了灰色序列方向对边缘方向的敏感性,采用不同方向的灰色序列可以得到和梯度方向算子相似的效果。由各方向序列下的灰色关联度图像进行边缘方向判断,沿各方向进行非极小值抑制,对灰色关联度图像进行细化,然后设定自适应高低阈值进行边缘连接。实验表明该算法具有很好的处理效果。     

一种改进的Canny边缘检测算法

本文介绍了基于最优化理论的Canny算法在图像边缘检测中的实现,并且提出了传统Canny算法在边缘检测中所存在的问题和不足,在此基础上,本文对传统的Canny算法进行了相应的改进.改进算法采用了四阈值边缘检测方法定位边缘,同时对噪声也有明显的抑制作用,实验结果证明了改进算法的可行性和有效性,同时也提出了今后的研究方向.     

基于Canny 算子的大米边缘检测

为解决传统边缘检测算法对大米图像边缘检测精度低以及对噪声敏感的问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该方法首先采用非线性扩散滤波减少图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制噪声的影响;最后采用最大类间方差法选取阈值,从而提高对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,本文的改进算法运用到大米图像边缘提取中效果显著,满足大米质量检测和分级的要求。     

改进Canny边缘检测算法研究

提出了一种基于Canny算子的图像边缘检测算法,采用最大类间方差法确定高低阈值。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,处理效果明显。     

基于Canny算子图像边缘检测的改进方法

针对传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种基于Canny算子图像边缘检测的改进方法。传统Canny算子的高低阈值一般是人为地设定固定值,这容易造成虚假边缘。对此,利用最小交叉熵计算Canny算子的高低阈值,得到理想的边缘后,利用数学形态学对结果进行后处理。实验结果表明,改进后的算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。     

一种改进的Canny边缘检测AGT算法

使用Canny算子进行图像边缘检测。由于阈值参数手动输入,边缘检测效果受到影响,为此,提出一种自动生成阈值的算法:AGT(automatically generate threshold)算法。该算法根据图像自身灰度均值和方差均值信息,可实现Canny算子的高低阈值自动计算,使Canny算子不需输入阈值直接得到精确边缘。实验结果显示,该算法不仅能得到较好的边缘检测效果,并且有很强的自适应性。     

基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测

针对Canny边缘检测算法在伪边缘剔除方面的不足,结合洞室岩体裂隙图像成像特点,提出一种Canny算子与形态学相结合的边缘检测方法。先分别对原始图像进行Canny算子边缘检测和图像分割,得到两幅二值图像,然后参考图像裂隙的几何形态特征,对它们进行形态学运算,使最终得到的二值图像保持了较高的裂隙定位精度,并有效剔除了伪裂隙边缘,同时具有边缘闭合、平滑等优点。     

一种基于形态学的边缘检测算法

在对含有噪声图像进行边缘识别时,为了提高识别精度,提出一种基于形态学的边缘检测算法。准备两种不同尺度的形态学结构元素,并对图像进行形态学降噪处理;用不同类型的形态学结构元素对处理后的图像进行边缘检测,获得不同结构元素下的边缘图像;根据每张边缘图像的信息熵来确定权值,并将这些边缘图像按照比例进行合成。这样,即使在有噪声干扰的条件下也能获得较为理想的图像边缘。实验结果展示了该算法相对于其他边缘检测算法的优势,突出其在保持图像边缘清晰的同时还具有较强的噪声去除能力,有力地说明了该算法的有效性和实用性。     

基于改进的遗传算法的图像恢复

在对图像退化模型和图像恢复的可能性进行分析的基础上,重点介绍采用遗传算法进行图像恢复的原理。针对标准遗传算法进行图像恢复时,存在过早收敛现象,及计算量过大的问题,从整体入手,对遗传算法的编码方式、选择算子、交叉算子、变异算子进行了改进,并采用VC++6.0编程软件进行实验。实验结果表明,改进后的遗传算法用于图像恢复,不但可以较好地克服过早收敛现象,提高了计算速度,而且恢复出的图像具有良好的效果。     

基于腐蚀算法的图像边缘检测的研究与实现

边缘提取与检测在图像处理与识别中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能.现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待进一步的改进和发展.提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,并给出仿真实例,与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、prewitt算子和canny算子相比较,算法具有检测精度高和抗干扰能力强的优点.     

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合及差影运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。     

边缘检测在金刚石评测系统中的应用

本文着重分析了Canny算法原理,结合动态阈值改进了Canny算法,并运用在金刚石评测系统中。该系统可以自动测量出钻石的粒径,通过粒径来描述工业钻石的大小等特性参数,为简单、快速及正确地决定钻石品质的等级提供可靠依据。     

改进的蚁群算法在图像边缘检测中的应用研究

针对传统的蚁群边缘检测算法耗时长的问题,提出基于邻域中节点梯度计算启发式信息值的方法。该方法能够更快更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动,减少耗时。同时,还引入模糊C均值算法,用以确定蚁群算法中信息素阈值,使其更加准确合理,更精确地判断边缘节点。实验表明,该改进算法能够减少耗时,有效地抑制噪声,并能更加有效、精确地检测出图像的边缘。     

基于遗传算法优化的多尺度形态边缘检测方法

提出了一种用遗传算法优化结构元素的多尺度数学形态学图像边缘检测方法.实验表明:该方法改进了以往结构元素选取自适应差的不足,可以无需人为干预,就能把图像边缘检测出来.     

基于LOG滤波器的图像边缘检测算法的研究

边缘检测是图像处理技术研究中的一个重要领域。本文在深入分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种改进的算法,实验结果表明,该算法在计算量增加不大的基础上提高了检测精度。