LOG算子边缘检测方法的改进方案

本文对LOG算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。针对LOG算子的缺陷，提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声；提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法，抑制了图像中的大部分其它噪声，并保持了边缘定位精度；还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值，实现了图像边缘的自动提取。实践证明该方法具备有效性和实用性。     

边缘检测技术

边缘检测是一种重要的图像预处理技术,介绍了几种图像轮廓提取技术,如Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny等边缘检测算子,比较了这几个边缘检测算子的处理结果。     

浅谈图像边缘检测技术

图像的边缘检测技术是数字图像处理领域的重要研究内容,其效果直接影响其后的图像分析.本文介绍了4种经典的边缘检测算子:Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子、LOG算子,并对其检测结果进行了分析和比较.     

几种经典的图像边缘检测算子分析比较

图像是人类相互交流和认识客观世界的主要媒体,它的大部分信息都存在于图像的边缘中,图像边缘检测在实际中有着重要的应用。本文首先对几种经典的边缘检测算子如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子及Canny算子等进行理论分析,然后通过Matlab 2010进行算法仿真,分析比较了他们各自的优缺点,这对具体工程应用具有很大的参考意义。     

自适应图像边缘检测算法

对LOG算子边缘检测方法的性能进行了分析和评价。针对LOG算子的缺陷，提出了依据图像友度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法，成功抑制了图像中的大部分噪声；并通过用图像友度共生矩阵的惯性矩特征值自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值，实现了图像边缘的自动提取。     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明，该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于灰度共生矩阵的自适应图像边缘检测

纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。通过纹理分析,利用灰度共生矩阵惯性矩特征值能够反映图像灰度空间复杂度的特性,成功获取了LOG边缘检测算子最佳空间系数,抑制了图像中的大部分噪声。并通过基于TMS320C6000专用信号处理器的图像处理系统实现了图像边缘检测的自动提取。实验结果表明,采用这种方法可以取得很好的噪声抑制效果,并且检测出的边缘精度高,实时性强,便于实现。     

边缘检测中的改进型均值滤波算法

针对传统高斯滤波器算法存在边缘模糊及局部伪影的问题,提出一种改进型均值滤波算法,以有效去除图像中的高密度脉冲噪声。通过求解图像直方图,检测图像直方图的左右2个峰值点,以查找出可疑的噪声点,进而使用灰度值确定其坐标。利用图像像素点周围灰度值的相似性,在局部窗口选择递归加权平均值代替被污染的图像像素点灰度值。结合自动选择Canny算子的双阈值方法,对灰度图像边缘进行检测。实验结果表明,该算法的算子滤波效果优于LOG算子和传统灰度Canny算子,且具有较好的稳定性。