改进的模糊形态学边缘检测算法

提出了一种新的基于模糊形态学的边缘检测算法。算法结合模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,使用简单隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,利用滑动窗口技术进行模糊增强,增大边缘的灰度差,将增强后的模糊图像调整回原始区域,采用多方向模糊形态学进行边缘提取。实验结果表明该算法优于传统的边缘提取算法。     

一种新的多方向模糊形态学边缘检测算法

本文提出了一种多方向模糊形态学边缘检测算法.算法将经典集上的形态学运算扩展倒模糊集,而且基于边缘的多方向特征,结合了模糊集理论和数学形态学,构造了多方向结构元素进行边缘检测.仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声和高斯噪声,并且能够很好地检测图像的边缘.     

彩色遥感图像的一种边缘检测算法研究

针对彩色遥感图像的复杂性、模糊性和噪声强等特点,提出了一种基于多方向模糊形态学梯度的彩色遥感图像边缘检测算法.算法在模糊域中用多个不同方向的结构元素,对彩色遥感图像进行模糊形态学梯度运算以检测彩色遥感图像边缘,不但能检测出具有方向性的真实边缘,还能有效抑制无方向性的噪声.实验证明,该算法对彩色遥感图像进行边缘检测的有效性.     

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。     

人工模糊图像边缘的盲检测算法

为检测并定位数字图像篡改中常采用的人工模糊边缘操作,提出一种基于模糊集合、局部清晰度与数学形态学的人工模糊边缘检测算法。利用模糊集合对图像边缘进行提取,得到被增强的经过人工模糊的图像边缘与被弱化的非人工模糊边缘;引入局部清晰度来区分人工模糊与离焦模糊边缘点;利用数学形态学中的腐蚀运算细化掉被弱化的非人工模糊边缘,保留被增强的人工模糊边缘,实现对人工模糊图像边缘的像素级定位。通过实例验证了该算法的有效性与正确性。     

一种医学图像的边缘检测算法

提出一种改进的医学图像边缘检测方法.利用图像四叉树分解技术和模糊形态学的思想,根据图像像素点方向的不同性,构造不同方向不同尺度的结构元素对边缘像素进行模糊形态学运算,进而检测到图像边缘.实验结果表明,算法提取的边缘能够精确地显示物体的内部细节信息,较好地解决了抑制噪声和保留精细边缘之间的矛盾,与其它边缘检测算子相比是一种较实用的边缘检测算法.     

基于模糊增强的彩色边缘检测研究

针对灰度图像易丢失有用信息,以及边缘较模糊的图像其边缘检测结果不准确等问题,本文提出基于模糊增强的彩色边缘检测方法。该算法首先将彩色图像转换到YUV,空间 ,然后在图像的模糊特征平面上进行模糊增强,并合理使用亮度、色度等信息进行彩色边缘检测,最后二值化。实验结果表明,该算法是有效的。     

一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法

边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。     

一种离焦模糊图像边缘检测新方法

根据离焦模糊图像的特性,提出一种新的离焦模糊图像边缘检测算法,该算法通过定义一个新的边缘检测算子,利用新算子对图像各像素进行卷积,求得各像素的梯度和方向信息,根据梯度和方向信息进行阈值化处理,得到离焦模糊图像的边缘检测图像。实验结果表明,对于离焦模糊图像,利用新的边缘检测算子进行边缘检测,能够较好地检测被模糊而弱化的边缘,检测效果符合人眼视觉感受。     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

自动图象边缘检测方法的研究

本文提出了一种新的自动图象边缘检测方法,该方法使用新的隶属函数将图象转化为等效的图象模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,然后再转换为空域图象,顾后进行边缘提取,模糊增强提高了低灰度区域和高硬功率和高灰度区域之间的对比度,从而使提取的边缘效果更好,最后本文对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测问题进行了
了推广。     

多方向灰度形态学边缘检测算法

本文介绍了基于灰度形态学的多方向边缘检测算法.基于边缘的多方向特征,构造了多方向的结构元素,并将边缘检测的过程与形态学开闲滤波相结合,提出了一种新的边缘检测算法.该算法在较好地检测图像边缘的同时很好地抑制了噪声.     

基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

融合数学形态学理论的边缘检测方法研究

给出一种结合小波变换和Canny算子的基于数学形态学的组合边缘检测算法.利用小波变换对原始图像进行去噪和增强,突出对象的轮廓;利用Canny算子完成边缘的初步检测:引入数学形态学中闭合运算对单纯利用微分算子检测边界存在的断裂边缘进行填充和修复.去除图像处理过程产生的噪声,使结果清晰、平滑.该算法利用MatLab软件进行仿真,结果证明该算法可有效抑制噪声,提高边缘检测精度,是一种有效的图像边缘提取算法.     

融合双阈值和改进形态学的边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出一种融合双阈值和数学形态学的边缘检测方法。首先对原图像进行小波分解,利用双阈值法处理高频分量,利用多尺度多结构数学形态学算法处理低频分量;然后采用差影法对高低频边缘图像融合。实验结果表明,对比单一使用小波模极大值法或数学形态学法,该算法具有更好的抑制噪声能力,检测出的边缘更加连续、清晰。     

基于RPCA的图像模糊边缘检测算法

针对传统边缘检测方法未能在抗噪性能与边缘检测精度之间取得较好的权衡的问题,利用鲁棒主成分分析模型良好的矩阵恢复能力与图像模糊边缘检测算法较佳的边缘检测性能,提出一种基于RPCA的图像模糊边缘检测算法,将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题。该算法对含噪图像进行RPCA分解,得到对应的稀疏图像和低秩图像,再用一种基于阈值的隶属函数将低秩图像转化至等效的模糊特征平面,并在该特征平面上进行模糊增强运算,最后进行空域转化及边缘提取等操作得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法提高了边缘定位的精度,对不同类型、不同强度的噪声均具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的图像处理。