基于图像边缘检测的图像识别算法

在图像识别问题中,基于Haar特征的图像识别算法已经十分普遍,并且得到了广泛的应用。但是,目前此类算法还存在有时间复杂度高、对图像亮度、尺寸变化敏感、图像识别精度差等缺点。为了提高图像识别的精度,提出了一种新的边缘检测图像识别算法。这种算法首先使用Canny算子将图像的边缘像素识别出来,然后计算每一个有效像素的梯度。通过得到的像素梯度序列建立归一化直方图,对归一化直方图分析后得到最优识别。基于边缘检测的图像识别算法使匹配图像效率得到了提高,图像识别流程得到优化。     

基于信息测度和支持向量机的图像边缘检测

将信息测度和支持向量机结合在一起，提出了一种新的图像边缘检测方法（information measure and support vector machine edge detection method，ISEDM）．首先，基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息测度的特征矢量，该矢量由邻域一致性测度、方向性信息测度和梯度分布3个特征分量组成，然后运用支持向量机对特征矢量数据集进行训练和分类，实现了对边缘点的检测．实验结果表明，对于含有加性噪声、乘性噪声等图像的边缘检测，ISEDM能够有效地抑制噪声，较多地保留图像边缘的细节信息，边缘图像锐利而清晰。     

基于动态边缘检测的图像锐化算法

在数码相机中,经插值运算后的数码图像,常伴有噪声和伪色的影响,使图像变得模湖,边缘部分不够清晰.因此,需要通过锐化处理,增强图像边缘轮廓,增加清晰度,减少伪色.该文提出了一种基于动态边缘检测的图像锐化算法,恢复的图像在细节纹理、边缘、色彩方面的效果都较理想,对边缘的噪声抑制较明显,与常用锐化算法比较,在同等仿真环境下,所提出的方法有运算复杂度较低的优点.     

基于组合核支持向量机的图像边缘检测

基于支持向量机在分类上有很好的效果,提出了一种新的边缘检测方法--基于组合核支持向量机的图像边缘检测。该方法利用支持向量机分类对较多的训练样本数据进行训练,从而实现了图像边缘定位。通过实验验证了该方法比传统的边缘检测算子效果好。     

基于小波变换的图像边缘检测算法

目的提出一种边缘检测改进算法，提高边缘检测精确性．方法从小波变换入手，将图像进行多尺度分解，在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理，然后对处理后的图像进行Laplacian边缘检测．结果噪声得到抑制，边缘定位精确度上升，识别率提高．结论理论和试验结果分析表明，在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面，该算法是有效的．     

一种基于模糊梯度算法的图像边缘检测方法

图像的边缘是图像最基本的特征.进行了图像分割、模板匹配和图像识别等方面的研究,无不例外都会使用到图像的边缘.对图像边缘检测方法中的模糊梯度算法进行了探讨,并提出了一种改进方法,得到了较好的检测效果.     

基于改进SUSAN算子的图像边缘检测算法

首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理;然后对算法中灰度差阈值的选择方式进行了改进,采用一种自适应选取阈值的方法取代算法中人为的设定阈值,使其在各种不同对比度的图像中都能正确提取出图像边缘;最后运用该算法进行了图像边缘检测测试,并与其他检测算子进行比较.实验结果表明,该算法具有方法简单、抗噪能力强、计算量小等优点.     

基于视觉自适应闯值的灰度图像边缘检测算法

提出了一种灰度图像的边缘检测算法。该算法利用基于视觉模型的阈值选择策略来选择灰度图中有可能处在边缘上的像素点，然后根据边缘上各点的分布关系提取图像边缘，去除噪音。     

基于Canny准则的公路路面图像边缘检测算法

基于Canny准则的算法在数字图像处理中被广泛应用。本文详细阐明Canny准则以及基于Canny准则的算法。在此基础上，结合阈值选择算法对原有算法加以改进，应用于公路路面图像的边缘检测中，取得了良好的效果。     

图像边缘检测最佳算法的分析

本文主要对目前图像边缘检测理论中有代表性的一些边缘检测算子作一简要分析，对各自的特点进行横向的比较，提出了个人认为的最优边缘检测方法。     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

边缘检测技术在角钢冲孔在线检测中的应用

在角钢冲孔的在线检测过程中,边缘检测是十分重要的一环,边缘检测的准确性将直接影响到后续的分析和装配精度。本文主要分析了Canny算子的特征,应用标准以及在角钢冲孔在线检测中的应用。通过中值滤波,二值化,边缘检测,边缘特征控制最终获得的冲孔边缘近似于标准冲孔,满足试验的要求。     

坐标测量机定位中的边缘算法

通过分析像素梯度分布,提出基于梯度分布的低阈值调整算法.实验证明,改进后的边缘算法能有效地剔除孤立噪声,增强弱边缘信息,更好地为三坐标测量机提供定位信息.     

基于图像融合技术的阶梯型边界检测

在Canny算子和模角分离的小波变换(MAS)算法的基础上,针对Canny 边缘检测算法抗噪性差以及MAS算法检测边缘的连续性差的缺点,利用融合技术,提出了一种能够结合Canny算子和MAS算法的方法,保留了各自算法的优点,实现了对阶梯形边界的检测,得到了理想的效果.     

基于数学形态学的图像边缘检测

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。分析了两种基于数学形态学的边缘检测技术,即基于多尺度形态梯度的边缘检测和基于形态学多级平均的图像边缘检测,并对其进行了理论分析和比较,得出了相应结论。     

小波分析在图像边缘检测中的应用

针对传统滤波方法消除噪声会产生边缘模糊化和如何选择边缘窗口,对含有细节较多的图像效果不佳等问题.将小波分析方法应用于图像边缘检测领域,小波分析的多尺度算子在抗噪声和保留图像边缘的能力上有比较好的效果.对Circuit图像做计算机模拟,结果证明,小波分析可在去除噪声的同时更好地保留原图像边缘.     

基于边缘检测的颈动脉CT图像分割技术研究

在传统图像分割算法的基础上,提出_『基于改进边缘检测的颈动脉CT图像分割方法．首先利用Canny边缘检测算子对CT图像进行边缘检测,然后利用数学形态学方法进行后续处理,并提取各种目标的轮廓．实验结果表明,该方法能有效实现目标与背景的分离,为正确诊断提供了指导信息,大大降低了工作量．     

基于边缘检测的焊缝图像的区域分割

为了检测焊缝图像中焊缝区的缺陷,根据射线检测焊缝图像的特点,首先对图像进行对比度增强、二值化处理和物体边缘轮廓的细化和收缩处理,检测出图像焊缝区与缺陷区的边缘.最后用Hough变换对图像进行缺陷区边缘检测.仿真与实际运行结果表明,该方法检测精确度高,且有效提高了检测速度.