彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

基于Prewitt算子的彩色图像边缘检测方法改进

使用灰度图像算法进行彩色图像边缘检测,会造成图像边缘漏检。针对这个问题,本文在输出融合法基础上,对Prewitt算子进行了改进,提出一种适用于彩色图像的边缘检测方法。实验表明,改进算法能有效检测彩色图像边缘。     

基于深度学习的多特征彩色图像边缘特征提取

传统彩色图像边缘特征提取仅利用中层次与低层次信息,边缘特征提取效果不佳,为此,提出一种可利用高层次信息的多特征彩色图像边缘特征提取方法.经验证,所提方法对彩色图像边缘特征提取效果最好,对彩色图像边缘检测的精度最高.     

向量空间的彩色图像边缘检测方法

彩色图像中邻近区域可能具有不同的色调但是具有相同的亮度。在彩色图像中明显的边缘在对应的灰度图像中不一定能够被检测出。该文提出一种自适应的基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的彩色图像到灰度图像的边缘保存的转换方法,能够较好的保存彩色图像的边缘。使用Canny方法对转化的图像进行边缘检测。实验结果表明,该文方法能够得到较好的彩色图像边缘检测结果。     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

基于支持向量机的多特征彩色图像边缘检测

针对在特殊领域中彩色图像边缘检测,不仅需要准确地检测到目标边缘而且需要去除非目标边缘,提出了一种新的支持向量机多特征彩色图像边缘检测方法.这种方法根据彩色图像边缘的特点,在图像亮度和色度通道上结合像素加权梯度值和像素邻域相关信息构建多维特征向量,通过训练的支持向量机可以准确识别出目标边缘.实验结果表明,该方法比传统边缘检测方法具有更好目标边缘识别能力.     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。     

多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法*

提出了一种多方向模糊形态学彩色图像边缘检测算法,并将灰度模糊形态学推广到彩色图像。首先采用隶属度函数将彩色图像映射到模糊域;然后采用多方向模糊形态学在R、G、B三个分量上进行边缘检测;最后合成各分量的边缘,得到最终彩色图像边缘。仿真实验证明,该算法能够较好地检测彩色图像边缘,检测结果优于传统的边缘检测算子,并能够检测出彩色图像中的模糊边缘。     

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。     

一种基于色差的Canny边缘检测算子

为了更加清晰准确地检测出彩色图像的边缘, 提出了一种改进的Canny边缘检测方法, 将彩色图像从RGB颜色空间转换到颜色均匀的L*a*b*空间, 用色差Canny算子来计算彩色图像的色差和色差方向. 彩色直线和曲线道路图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性.     

彩色漫画轮廓提取研究

结合漫画图像的用色特点,提出一种彩色漫画图像的轮廓提取方法。对彩色漫画图像根据其颜色信息进行区域的划分,并利用彩色形态学方法进行边缘检测,两者相结合消除噪声和提取出目标轮廓。实验结果表明该算法对彩色漫画轮廓提取效果明显,并能更好地抑制噪声。     

Canny算法的改进

边缘检测是计算机视觉中重要的研究内容,Canny算法是其中较为典型的算法。文中分析了Canny算法,将其改进到彩色空间上实现,使得该算法可以直接用于处理二值、灰度和彩色图像,并且边缘数据量大为减少。实验结果表明,算法具有通用性,且提高了边缘检测速度。     

融合灰度和梯度信息的彩色细胞图像自动分割

为了开发血及骨髓涂片中白细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出了一种融合灰度空间、彩色信息和数学形态学形态梯度信息的血细胞图像自动分割算法,以完成对白细胞（胞核和胞浆）的分割。在灰度空间,通过改进的迭代阈值分割算法,对白细胞的胞核进行了精确的定位和检出。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞胞浆的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,充分利用梯度信息,合理地对白细胞的胞核和胞浆进行了标记。在灰度梯度图像上提取血细胞的轮廓,并分别赋予不同的标记,表明数学形态梯度算法较传统的边缘检测算子具有更好的边缘提取能力。结果表明,胞核和胞浆的分割正确率分别为95.5％和92.6％,验证了该算法对彩色白细胞图像分割的有效性。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的基础,传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果较差.本文提出了一种基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测方法.首先对形态学边缘检测算子进行改进,然后利用形态学多尺度算法检测各尺度下的图像边缘,最后采用非均匀权值方法合成最终边缘.实验结果表明:该方法在检测出肺部图像边缘的同时能够很好地抑制噪声,是一种有效的肺部CT图像边缘检测方法.     

基于方向信息的抗干扰性边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理中的一个重要环节，本文主要针对传统微分算法的不足之处，从图像边缘的特性入手，提出一种基于方向信息的改进算法,文章介绍了改进算法的构造机理，通过实验与传统算法进行了比较，验证了该算法的可行性．同时表明该算法是对边缘检测算法的一种很好的补充．     

基于欧氏距离图的图像边缘检测

图像边缘检测技术直接影响以目标识别为目的的后续图像处理操作,有效地提取出图像中所携带的目标信息是图像边缘检测的主要目的.为了实现目标轮廓的有效提取,提出一种基于欧氏距离图的图像边缘检测算法.该方法计算图像内像素点之间的欧氏距离,得到图像的距离图,距离图很好地描述了图中景物的外部轮廓;对距离图进行改进的Canny算子边缘检测,可以有效地得到图中物体的轮廓.与一般的边缘检测算法相比,本文算法能够抑制过于细小和琐碎的细节,并能够准确地提取目标的整体轮廓信息,为后续目标识别奠定了良好基础.     

一种基于形态学多结构元的自适应边缘检测算法*

基于形态学的图像边缘检测是图像处理的新技术之一,针对形态学单结构元在边缘检测中遗漏边缘信息的问题,提出了基于多结构元的自适应边缘检测算法。实验证明,该算法在检测边缘时能够获得比单结构元检测更多的边缘信息,具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

现有的图像边缘检测方法效果不太理想,得到的图像边缘可能模糊。针对此问题,将分数阶微分理论和现有的Laplacian算子方法相结合应用于图像边缘检测,提出了一种基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型。实验结果表明,相比现有的整数阶微分边缘检测方法,该模型不仅能较好地检测出图像的边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用,尤其对于纹理细节丰富的图像而言,能够检测出更多的纹理细节信息,是一种比较有效的边缘检测方法。