融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于迭代阈值和形态学的图像边缘检测

提出了一种迭代阈值和数学形态学相结合的微生物图像边缘检测。这种边缘检测方法,不但有效地抑制了噪声,而且检测出的边缘连续、清晰。实验结果表明,本文所用的边缘检测方法要优于传统的边缘检测方法。     

一种基于改进的形态学红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘模糊和非均匀性噪声强的特点,提出了一种阈值分割与形态学相结合来提取红外图像特征的方法,对红外图像进行边缘提取。仿真实验结果表明：该方法能够清晰、有效的提取红外图像的边缘,改善图像质量,是一种有效的边缘检测方法,具有较好的实用性。     

基于小波模极大值和形态学的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和形态学的图像边缘检测方法.通过对源图像进行小波分解,用小波模极大值法和基于数学形态学的算法分别提取高低频子图像的边缘,最后采用合理的融合规则将两个边缘图像进行融合.实验结果表明,该算法能有效地抑制噪声,且边缘清晰、准确,效果优于经典的边缘检测算法.     

阈值去噪联合数学形态学的胃部图像边缘检测

在胃部图像边缘检测问题研究中,噪声影响着检测的准确性。针对图像受噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题及传统边缘检测算法抗噪性差,提出了一种采用联合技术的小波阈值去噪和改进的数学形态学边缘检测算法,在小波域中利用小波阈值对胃部图像进行去噪处理,并用改进边缘检测算法对去噪后的图像进行边缘检测,得到胃部边缘图像。结果表明,改进算法不仅抑制了图像噪声,而且保护了图像边缘细节,相对传统边缘检测方法有更高的信噪比。     

基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多地检测到图像边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种基于多尺度分析和数学形态学融合的边缘检测方法。首先利用小波变换将图像分为高频和低频部分;然后再分别进行处理:高频部分利用小波系数的层内和层间相关性对系数调整后实现边缘检测,低频部分利用数学形态学进行边缘检测;最后将各自得到的边缘图像通过多尺度边缘融合,从而实现边缘提取。实验结果表明,同单纯基于多尺度分析方法或基于数学形态学的边缘检测方法相比,提出的方法具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能。     

基于灰度形态学的红细胞图像边缘检测

边缘包含了图像很多重要的信息,边缘检测的好坏也直接决定了后续处理的效果。在利用数学形态学进行边缘检测后,会出现不需要的边缘,形成噪声。针对这种情况,提出一种计算中心像素与邻域像素均方差的方法对形态学边缘检测算子进行改进,该方法可以有效减少噪声,为以后对红细胞图像进行特征提取和分类打下良好的基础。     

改进的抗噪形态学边缘检测算法

噪声是影响图像的边缘检测效果的主要因素之一。形态学的各种运算可以有效地去除噪声,利用形态学对含噪图像进行边缘检测的算法已成为人们当今关注的问题。为了提高图像边缘检测的准确性,降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种改进的抗噪形态学边缘检测算法,且利用两个不同的结构元素进行边缘检测。对于含有椒盐噪声的图像,改进的算法能很好地减弱噪声,得到的图像较平滑、轮廓清晰。边缘定位准确且很好地保留了边缘细节特征。实验结果表明,算法抗噪能力较强,客观评价与视觉效果均好。同时,该算法具有一定的实用性和可行性。     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.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,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

二值图像边缘检测的动态数学形态运算方法

应用基本形态运算,定义了动态形态学运算,并将动态膨胀运算应用到图像对象的边缘检测,运算方法只对图像中的对象进行运算,在每一步运算中,动态地选择结构元素的下一个原点位置。运算方法减少了运算量,执行速度快、效率高,在MATLAB6.5上得到了满意的仿真效果。     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。     

证据加权融合的多尺度形态学细胞边缘检测

提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法。用不同尺度的结构元素分别检测出图像的不同尺寸的边缘信息,然后采用证据加权的融合方法对不同尺寸的边缘图像进行融合。通过对病理显微图像的实验,在噪声存在的条件下得到较为理想的图像边缘。与其他边缘检测算法进行比较,结果表明该算法在有效地消除噪声的同时,能够取得较好的边缘检测效果。     

数学形态学梯度算子检测铸铁金相图像边缘

金相图像处理是进行定量分析的前提,将金相图像中的目标物正确的提取出来对定量分析起着重要的作用.利用同态滤波器对亮度不均匀的铸铁金相图像进行滤波,校正因反射光强引起的亮度不均匀现象.基于数学形态学梯度算子提出新算法,利用预先定义的结构元素对图像中石墨边缘进行提取,之后经过后处理再进行填充.实验结果表明,该方法在保证石墨边缘的同时可以抑制噪声,能够有效提取出石墨的边界.     

基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法

传统的Canny边缘检测算子采用全局阈值选取方法,当图像的背景和目标灰度变化比较大时,采用全局阈值法将丢失一些局部边缘信息。针对该问题,提出了一种自适应求取动态阈值的改进Canny边缘检测方法。该方法利用图像的梯度方差作为判据对图像进行分块,继而对各子块运用最大类间方差法求得相应的阈值,并通过插值得到阈值矩阵,最后结合改进的边缘连接法对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在具有良好的抗噪性能同时,具有很好的检测精度。     

基于非下采样Contourlet变换和形态学的图像边缘检测

在复杂工件的边缘检测过程中,噪声干扰和细节丢失会使检测结果产生较大的误差。针对这一问题,提出了将非下采样Contourlet变换和数学形态学相结合的边缘检测算法。首先对原始图像进行非下采样Contourlet变换,然后对得到的高低子频图像采用不同的方法进行边缘提取,最后通过合理的融合规则得到图像的边缘图像。仿真实验表明,该算法对图像边缘细节的提取比其他算法更加丰富,并具有较好的连续性、抗噪性和鲁棒性。