小波多尺度模糊竞争边缘检测

本文提出了一种小波多尺度模糊竞争边缘检测方法(WFCE)。凭借小波多尺度理论去噪和准确定位的优势,算法有效地利用了多尺度的滤波以及模糊竞争分类法则,较好地保留了图像的细节部分,提高了抗噪性。实验结果表明,与传统的边缘提取算法和模糊竞争算法相比,小波多尺度模糊竞争边缘检测方法(WFCE)能得到更满意的效果,尤其在抗噪性能上的结果是相当的理想。     

多尺度MRF边缘检测

本文提出一种改进的多尺度MRF边缘检测方法．基于图像的八邻域结构在MRF模型 中引入了Gibbs分布的线过程,有效地改善了MRF边缘检测算子的方向灵敏性．给出了对应于 八邻域线过程结构的能量函数．基于该算法对检测边缘的精确定位性能,提出了一种容易的 多尺度检测边缘合成规则．     

基于多尺度小波与模糊方法的图像边缘检测

提出了一种基于多尺度小波变换和模糊方法的图像边缘检测算法,它将图像分为高频和低频部分别进行处理,高频部分利用多尺度小波变换进行边缘检测,低频部分利用模糊方法进行边缘检测,并对两种方法得到的边缘图像进行融合,实验结果证明检测出的边缘与其它传统边缘检测算子所获结果得到了很大的改善.     

模糊多尺度边缘检测算法应用研究

在小波多分辨分析的基础上提出了一种基于模糊判决的图像多尺度边缘检测算法.二进小波变换用于提供图像的多尺度描述，将模糊判决方法应用于不同尺度间的小波域，从而可以将各尺度的图像信息更加有效地合成，得到最优边缘检测效果. 本文结合具体的图像信号将本算法与Canny算法、小波的Mallat算法进行了比较，结果证明了其可行性和有效性.     

多尺度加权邻域Gap算子图像边缘检测方法

依据Hastie T．和Tibshirani R．等提出的“Gap统计”的思想方法,通过分析样本灰度数据分布的差别,在进一步考虑加权邻域的基础上,建立了图像边缘检测的多尺加权邻域Gap统计模型。提出正则加权邻域的概念,并通过证明具体地给出了与尺度有关的正则邻域权重密度函数。分析Gap算子的性质,给出在加权邻域下模型边缘检测算法。给出正则加权邻域下不同尺度的检测结果,分析Gap算子与Sobel边缘检测算子之间的关系。模型具有多尺度、依尺度抗噪声的特点。     

多尺度边缘检测技术的分类及比较

本文综述了多尺度边缘检测技术：介绍了基本概念及有关理论；归纳了现有的各种多尺度边缘检测方法；     

基于小波变换的多尺度边缘检测

基于Ｍａｒｒ边缘检测算子，以高斯函数的一险峰 ２阶导数作为小波，提出具有２个可变参数的多尺度图象边缘检测方法。本文所提出的多尺度边缘检测方法适应于计算机视觉分级识别中边缘检测的需求。     

基于多尺度数学形态学的边缘检测

提出了一种基于多尺度数学形态学的图像边缘检测方法,利用数学形态学在描述灰度图像方面的优势,分析了在不同尺度下边缘提取的特点,采用非极大值运算方法提取边缘点,并与其他形态学边缘检测法进行了比较,给出了在含噪条件下边缘提取的实验结果。     

多尺度形态学图像边缘检测方法

在深入地探讨数学形态学在边缘检测领域中的应用的基础上,提出了一种形态边缘检测算子,并用该算子提取图像边缘。然后进行形态结构元素尺度调整,综合各尺度下的边缘特征,得到了噪声存在条件下较为理想的图像边缘,实验证明了该算法的可行性和有效性。     

基于改进形态学算子的多尺度边缘检测

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,为此提出了一种新的基于轮廓结构元素的多尺度形态学边缘检测方法。该方法重新组合了基于轮廓结构元素形态学各种运算的优点,实现了一种改进的形态学算子;在此基础上利用改进形态学算子的多尺度运算定义了一种新的边缘检测算子。与其他形态学方法相比,文中方法不仅具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能,而且对结构元素的形状不敏感。     

一种改进的基于模糊推理的边缘检测算法

针对基于模糊推理的边缘检测算法中存在的边缘模糊、未去除伪边缘、算法优化效果不佳的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。给出一种模糊化规则,即利用方向灰度对比度确定边缘隶属度值,增加去除伪边缘的规则,使得边缘细化。实验表明,该算法效果优于模糊竞争算法、Pal King算法和其他一些改进的模糊边缘检测算法。     

基于多尺度空间边缘检测的研究

边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。该文综述了多尺度边缘检测技术;介绍了多尺度检测的基本概念;归纳了现有的各种多尺度形态学边缘检测方法。     

基于多尺度空间边缘检测的研究

边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。该文综述了多尺度边缘检测技术:介绍了多尺度检测的基本概念;归纳了现有的各种多尺度形态学边缘检测方法。     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。     

一种基于改进的形态学算子的边缘检测算法

本文提出了一种基于改进的形态学算子和多尺度多结构元素思想的边缘检测算法.改进的抗噪型形态学边缘检测算子增强了图像边缘检测时的抗噪能力,采用多尺度和多结构元素构建的边缘检测算法既具有较好的抗噪能力,同时可检测更多边缘方向.实验结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,在检测出更多的边缘方向的同时可保留较多的边缘细节,具有较强的...     

基于形态学多结构元多尺度的自适应边缘检测

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域;针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了用不同方向的结构元素对图像进行多尺度检测的自适应边缘检测方法;首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行平滑处理,采用差分最大值确定结构元素的方向,利用形态学运算调整结构元素尺度,改进了数学形态学边缘检测算法;实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时.有很强的去除噪声能力.     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷 ,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 ,是一种很有实用价值的图像处理算法     

抗噪的多尺度形态学边缘检测算法

为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强,能检测到更加丰富的边缘信息,在多尺度形态学边缘检测算法的基础上,提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面,用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像,对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略,从而有效地保留边缘的细节信息,使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面,在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法,因此,该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明,该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响,又能获得较理想的边缘图像。     

自适应多尺度边缘检测

提出了自适应多尺度边缘检测算法及其快速实现办法.算法通过自适应确定边缘像元的最佳滤波尺度来检测边缘,计算量较小.同时提出了一种自适应确定一幅图像边缘的尺度范围的方法,并为描述边缘特性增加了一个边缘尺度参数.用于检测实际图像边缘的实验结果是令人满意的.