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针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点,提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法,并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进,用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失;另一方面,针对传统人工设定阈值的不确定性,将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理,发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151,验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量,同时保留了连接性较好的边缘点,改善了边缘细节信息的提取效果。 相似文献
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一种基于改进Canny的边缘检测算法 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。 相似文献
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为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。 相似文献
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一种基于最小交叉熵的canny边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种融入最小交叉熵的Canny边缘检测算法.传统Canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;利用最小交叉熵计算图像的高低阚值,可以得到理想的阈值;利用图像灰度的均值和方差计算Canny算子的高斯滤波参数.实验结果表明,算法较好地提取了图像的边缘信息,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性. 相似文献
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针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。 相似文献
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结合CT图像的特点,在传统Canny算法的基础上提出了改进的Canny算法。该算法先用基于GCV准则的阈值函数平滑去噪,在得到非极大值抑制图像后用Otsu法自适应设定高低阈值,并用形态学结构元素细化边缘。实验证明,该方法能有效解决常见边缘检测算法对去除噪声和获取精细边缘之间的矛盾,使伪边缘现象大为减少,从而获得了比较理想的边缘检测效果,为提高医生诊断病情的准确率打下了良好的基础。 相似文献
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传统的Canny边缘检测算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工指定,不具备自适应能力.高斯滤波方差影响图像的去噪和边缘保持效果,用形态学平滑代替高斯滤波,可以保留边缘信息并去除噪声的影响;滞后阈值影响虚假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,利用Otsu方法对阈值进行自适应设定,使检测出的边缘更加连续并减少虚假边缘的存在.实验结果表明,对传统的Canny算子有一定程度的改进. 相似文献
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针对带钢表面图像亮度不均匀、对比度低以及缺陷种类多、形式复杂的问题,提出一种基于小波去噪与改进Canny算法的带钢表面缺陷检测算法。首先通过小波变换将原始图像分解,对低频分量采用改进的同态滤波提高亮度和对比度,对高频分量采用改进的阈值函数进行去噪,并通过小波重构得到增强图像。其次对传统Canny算法进行改进,通过改进的自适应加权中值滤波进行平滑,并增加梯度方向模板;然后采用迭代式最优阈值选择法与最大类间方差法来求取高低阈值,提高算法的自适应性。最后采用形态学处理对缺陷边缘填充,并去除干扰边缘及毛刺,得到带钢表面缺陷区域。实验结果表明,所提算法对带钢表面缺陷的检测效果较好、精度较高,适用于多种类型的带钢表面缺陷检测。 相似文献
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为了实现轮毂关键几何参数的自动测量,基于图像处理技术研发轮毂智能检测系统。采用黑白高清CCD工业相机采集图像数据。利用Canny算子算法提取轮毂孔径边缘信息。根据轮毂图像特点,对传统Canny算子算法的滤波算法运用双边滤波和图像二值化方法进行改进。为了提高Canny算法的适用性,提出了一种自动计算阈值的方法。基于最小二乘法拟合轮毂孔径边缘,从而获取轮毂孔径大小的尺寸信息和圆心相对距离的位置信息。通过实验测量计算,轮毂孔径的尺寸和位置测量满足工业现场精度要求,实现了轮毂关键几何信息的自动测量。 相似文献
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针对传统Canny边缘检测算法中固定双阈值的问题,本文提出一种改进的Canny算法,运用动态双阈值代替传统Canny算法固定双阈值,在不损失边缘图像准确度和清晰度的前提下,大大减少了边缘数据量。仿真结果表明改进Canny算法对于边缘检测效果较好,数据量较小,是一种具有实用价值的边缘检测算法。 相似文献
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通过介绍传统Canny算子边缘检测算法的基本原理,针对传统算法中存在的缺陷和问题,提出一种基于统计滤波的自适应双阈值的边缘检测算法;它通过统计滤波去除噪声有效的提高了算法的运算效率同时进一步抑制噪声对边缘检测的影响,以及基于简单统计的阈值选择算法,不再是人工选取阈值而是根据图像自身的特点自动选取合适的阈值,两者结合有效的提高了边缘检测算法的准确度和运算效率;这为图像分割技术的发展奠定了坚实的基础。 相似文献
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在红外图像的分割处理中,阈值的选取一直是研究的热点.针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定阈值的情况,从图像灰度的相似性和不连续性原理出发,提出了一种自适应图像边缘检测方法.该方法首先用中值滤噪代替Canny算法中的高斯滤噪,以去除图像中的背景噪声.在此基础上,采用改进的最大类间方差法来优化Canny算法双阈值中高阈值的设定原则,以保证双阈值的自适应性,再利用Canny多尺度空间边缘检测技术完成图像的分割处理.实验表明,与传统的单一算法相比,该算法提高了信噪比,简化了运算过程,可达到比较理想的边缘检测和分割效果. 相似文献
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针对焊缝图像边缘提取过程中,由于工件材质表面特性和复杂光照环境影响产生噪声、伪边缘干扰的问题,提出一种基于改进Canny算子的焊缝边缘提取方法。在边缘检测阶段,首先采用应用改进的双边滤波器进行滤波降噪,降低噪声的同时保留焊缝边缘梯度信息;其次应用改进的Sobel算子,增加了45°、135°方向进行梯度幅值计算,以提高边缘的定位精度。在边缘连接阶段,通过融合Otus与梯度直方图分析法自适应获取双阈值对图像焊缝进行边缘连接。实验表明,该方法在检测精度等方面优于传统Canny算法,提取的中心曲线与相对于实际焊缝中心曲线标准误差降低了46%,平均绝对偏差降低了35%,能够准确地提取焊缝边缘,同时通过自适应获取双阈值,增强了算法自适应性。 相似文献