图像边缘提取的简单方法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用 ,Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法     

小波投影算子在工业图像边缘检测及抗噪分析中的应用

采用基于小波变换投影算子的快速多尺度边缘检测迭代算法，计算表明，迭代次数取5－9，输出图像信噪比较佳；并与传统的Marr边缘检测方法作了实验比较分析，小波变换方法针对工业现场采集的监视目标图像污染严重及噪声干扰等实际情况是一种较好的方法，在边缘定位精度，图像细节丢失等方面优于Marr方法，对噪声干扰也有较好的鲁棒性。     

图像边缘提取方法及展望

该文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍,对比、分析了各自的优缺点,重点对以小波变换为代表的现代信号处理技术提取图像边缘的方法进行了分析和阐述,为了更清楚地看出各种算法的效果,给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像Lena进行边缘提取的实验结果。最后,对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。     

图像边缘提取技术的分析及优化

本文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍和归纳,对比、分析了各自的优缺点,并自己提出了基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法,该方案结合使用了微分法和小波变换两种方法,发挥了它们各自的优点,获得了比较明显的图像边缘。并对几种图像边缘提取算法进行计算机仿真研究,实验结果表明基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法所得到的边缘提供了较高的边缘定位精度,是一种有效的图像边缘提取算法。     

图像边缘检测算法概述

本文依次介绍了经典的边缘检测算子、近年新兴的边缘检测算子以及使用较少的其它边缘检测算子中典型的两类,并分析它们的优点、擅长处理的情况以及存在的一些问题。比较全面地阐述了当今边缘检测算法的研究现状。     

基于matlab边缘提取的几种方法的比较

简要介绍了几个基于Matlab的图像轮廓提取技术，如roberts、sobel、Prewitt、Laplacian、canny等边缘检测算子，比较了这几个边缘检测算子的处理结果．     

遥感图像边缘提取微分方法及其应用

遥感图像处理过程中,边缘提取一直是研究的热点与难点。通过介绍边缘的概念及种类,对传统的一阶微分方法和二阶微分方法进行了深入的探索,对各种微分方法的原理及过程,以及各种方法对图像的处理结果进行了对比分析,最后对遥感图像边缘提取方法所面临的问题和今后的发展方向表达了自己的观点。     

一种B超图像的边缘提取算法

B超图像中存在着大量噪声,传统的边缘检测方法效果都不理想。本文提出将经典的Sobe算子与Canny算子融合检测边缘。实验表明这种方法提取的边缘具有对噪声不敏感、定位精确以及检出的边缘连续等特点。     

图像边缘检测算法的对比分析

对一些常用的图像边缘检测算法进行简单的介绍,并通过实验对各种算法进行比较,分析了这些算子边缘检测的优缺点,以及导致它们差异的具体原因.这对于进一步学习和寻找更好的数字图像边缘检测方法具有实用意义.     

小波变换在活塞环图像边缘检测中的应用研究

小波变换是时间频率的局部化分析，它可以通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化。本文正是基于小波变换在图像处理领域中表现出的多尺度分析，提出了用小波变换检测活塞环图像边缘的方法，这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检到得到图像的边缘信息。通过实验证明了这种方法的有效性。     

基于边界和梯度特征的图像识别

提出了一种基于边界和梯度特征的图像识别方法。在相差仿射变换的图像识别过程中,将边界点和其对应的梯度特征组合,既使特征具有仿射变换下的不变性,又提高了识别的效率。严格的数学推导证明了算法在理论上的可行性,实验结果表明了该算法在实际应用中取得了较好的效果。     

关于图像识别边缘检测算法仿真研究

针对图像的边缘检测算法抗干扰性能差的缺点,为对图像特征进行准确识别,抑制噪声干扰,提出了一种多刻度数学形态学边缘检测算法.算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘检测,经过合成得到尺度下的边缘图像.可对不同尺度下的边缘图像加权求和,再经过二值化、去除噪声等处理,最终得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像.最后在Matlab仿真环境下进行仿真,分别以原始图像和噪声干扰图像为对象进行仿真,仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整、细节更为明显的效果.     

检测噪声图象边缘的概率集群识别方法

本文提出一种噪声图象中检测边缘的新方法.该方法从图象的灰度概率域人手,将概率谱分为两个等面积的集群,通过判定群间距离检测图象的边缘.理论分析与实验结果表明,这种方法具有较强的噪声抑制能力和边缘提取能力.     

基于FPGA的实时红外图像线性增强算法

利用直方图统计信息对图像的对比度进行增强,运算量大,资源消耗多,不利于硬件实现.红外图像线性增强效果关键在于灰度增强范围的选择,目前的方法要么计算复杂,要么硬件实现困难.本文提出的多级均值算法省去了繁琐而耗费资源的直方图统计计算,能够根据需要直接得到直方图中某一概率区间两端灰度值.实验表明该方法易于硬件实现,自适应能力强,增强效果好.     

基于小波分析的指纹图像模糊边缘识别算法

为了平衡指纹图像识别方法的识别效果与抗噪性能,研究基于小波分析的指纹图像模糊边缘识别算法,提升指纹图像模糊边缘识别的正确率和抗噪性能.采用小波变换增强指纹图像,提高图像质量.并将图像方向场矩阵中被标记次数最多处视为图像中心点位置,以此为中心切割指纹图像,提取指纹有效区域.采用3阶Haar小波分解,提取有效区域内指纹图像边缘特征向量,将其作为概率神经网络(PNN)的输入.通过PNN的分类器完成指纹图像模糊边缘的某一特征向量和其它特征向量的分类和识别.实验结果表明:上述算法的指纹图像模糊边缘识别正确率为98％以上;在不同噪声环境下方法的抗噪性能良好,品质因数均较高,且识别时间短.     

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．     

应力光图处理技术

将图像处理技术应用于实验应力分析 ,取得了理想的效果。文中以实际开发的应力光图处理软件 STIMS为例 ,探讨了应力光图处理系统的设计技术和实现方法。重点介绍了条纹的扫描、细化等关键技术及图形锐化、柔化、变换等辅助手段 ,并以应用实例论证了系统开发的可行性。     

基于混沌加密的图像数字水印算法研究

提出了一种基于混沌加密的图像数字水印算法,该方法是将载体图像作8x8的分块DCT变换,水印图像映射为混沌序列,用载体图像的分块DCT中频系数与混沌序列相加嵌入水印。实验结果表明,图像混沌变换有较高的鲁棒性,水印算法具有安全性高、算法简单以及较好的视觉掩蔽性。     

梯度和散度在弹丸图像边缘提取中的应用

本文将场论中等位线,梯度和散度的概念引入到图像分析中,基于梯度和散度的积分定义,结合图像梯度和散度的与坐标选取无关的简易近似公式,分析灰度图像梯度和散度的物理意义。本文将上述理论总结为一种图像处理方法,应用于弹丸的边缘的提取中,本文方法处理结果比动态边缘提取算子canny所提取的结果更理想。