小波变换三阈值多尺度融合边缘检测算法

充分利用边缘点和噪声点在梯度方向特征上的差异,提出了边缘点的梯度方向特征的概念。在不同尺度上对图像进行小波变换,得到每个像素点的梯度信息,利用双阈值的非极大值抑制法和边缘点的梯度方向特征提取每一尺度上的边缘点,最后用第三个阈值融合各尺度下的检测结果,得到图像边缘。实验结果证明,该算法与经典的Canny算子和Mallat小波算子相比,在保证边缘定位能力的同时,具有更强的抗噪声性,在强噪声干扰下仍可获得满意的边缘检测效果。     

改进的3D Canny算子在MRI乳腺图像分析中的应用

摘要：为了突破Canny算子普遍适用于二维图像的局限性和实现大批量三维MRI乳腺图像的精确边缘提取,结合了基于二维Canny算子和三维边缘检测方面的相关知识,提出了一种基于二维非极大值理论的三维非极大值抑制新方法和迭代法自适应双阈值选取的方法。现有的三维边缘检测算子在非极大值抑制方面选取像素点,考虑x,y,z三个轴的信息,通过比较该像素点与梯度方向上两个点的幅值大小。为了简化模型,在三维空间内寻找一个角,用它取代与三个轴的梯度方向角,在此基础上实现线性插值。根据图像二维直方图的形状,采取迭代法双阈值的方法,避免了传统的人工选取阈值的繁琐。通过主观评价对边缘检测结果进行分析,结果表明,改进的3D Canny应用在MRI乳腺图像中也能达到比较好的结果。     

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LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。     

高斯拟合亚像素边缘检测算法

针对传统边缘检测算法的定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出基于函数曲线拟合的亚像素边缘检测算法——梯度方向高斯曲线拟合亚像素定位算法。该方法首先在边缘附近选取一系列点,求得这些点的灰度值,进而求得这些点的梯度值,然后运用高斯曲线来对这些点的梯度值进行拟合,最后通过拟合曲线求得高斯曲线的对称轴位置即为亚像素位置。实验表明该算法能够很好地实现亚像素定位,通过与其他两种亚像素定位算法的比较,得出该算法运行时间较短,效率较高。     

基于Canny思想的Robinson边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算子是一种含有最优化思想的算子,它具有较高的检测精度,可以达到单像素级,但是因为它本身对噪声比较敏感,所以需要先利用Gauss滤波、均值滤波、中值滤波等滤波器进行去噪,然后再进行边缘检测,而Robinson边缘检测算子虽然具有抑制噪声的能力,但检测到边的缘不是单像素的。分析了原Canny边缘检测算子判断非极大值抑制条件存在的问题,提出了新的判断非极大值抑制的条件,将Canny边缘检测算子的思想与Robinson边缘检测算子相结合,既可以有效地抑制噪声,也可以得到单像素边缘,通过数据分析和实验结果说明了本文算法的有效性。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

基于正交Fourier-Mellin矩的改进亚像素边缘检测算法

提出一种改进的亚像素级边缘检测算法,该算法先用像素级边缘检测算子(Canny算子)定位所有可能的边缘点位置,再利用正交Fourier-Mellin矩(OFMM)算子的低径向阶与旋转不变特性在已有像素级边缘位置上进一步定位亚像素级边缘位置。实验表明,同等条件下该算法运算效率较高,不仅具有较高的检测精度(小于0.2 pixel),且算法耗时较短。     

彩色套印偏差检测中的图像处理技术研究

提出了应用图像处理方法检测彩色套印偏差。在HSI色彩空间,通过H和I分量标定照明强度,保证获得高质量图像;应用二次标定技术确定系统比例;提出面积滤波法滤除印刷污点噪声和保持色调不变的图像增强处理。然后将彩色图像单值化利用Canny算子检测边缘、计算像素梯度方向,根据梯度方向划分边缘点集合,对不同方向边缘点集合进行迭代最小二乘法直线拟和,获得直线边缘准确位置,并以黑色为基准计算各颜色的偏移量。实验验证了该研究对套色偏差检测是实用且有效的。     

一种改进的Canny边缘检测算法

边缘检测是计算机视觉中的研究热点,Canny算法是其中较为典型的算法。本文分析了传统Canny边缘检测算法的原理,针对传统Canny算法在非极大值抑制和高低阈值选取部分做了一定的改进。将像素的八邻域分为4个象限结合线性插值提高了边缘检测的精度;利用梯度直方图选取高低阈值,提高了算法的自适应性。实验表明该方法提高了Canny算子的边缘定位精度,也使算法具有了一定的自适应性。