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基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法 总被引:4,自引:2,他引:2
通过对Pal King边缘检测算法的分析,提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强,然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度,设计了一个分类器,通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值,对像素进行边缘分类;最后锐化所得的边缘像素,剔除噪声。算法抛弃了Pal King方法中复杂的迭代运算,同时也克服了Pal King算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失,还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明,该快速算法比Pal King算法的边缘检测能力更强,同时运算速度提高了约20倍。 相似文献
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根据平面方格图像的特性,提出了一种改进的边链-中心判据的角点检测算法。该算法综合应用了Canny边缘检测算子和高斯函数作为权值的灰度重心法,能有效地检测出平面方格图像角点的亚像素坐标。该方法对不同光照和不同拍摄角度的平面方格图像有很好的鲁棒性。实验证明,该方法适应性好,角点定位精确。 相似文献
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研究图像边缘分割问题,提高分割的准确性.针对图像中物体像素与其边缘像素容易发生像素粘连,粘连部分由于发生像素灰度混合,造成像素差异极小,传统的基于灰度的边缘检测算法由于不能很好的区分粘连部分的灰度差异,不能完整检测图像边缘的问题.提出了一种离散余弦变换(DCT)和数学形态学边缘分割算法.通过对提取过的特征图像在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘分割,经过合成得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像,摆脱分割算法对像素灰度的依赖.仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,分割的边缘更为完整准确,取得了令人满意的效果. 相似文献
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Sobel算子是图像边缘检测中常用的方法之一,利用像素的左、右、上、下邻域的灰度加权算法,根据在边缘点处达到极值这一原理进行边缘检测。该方法不但产生较好的检测效果,而且对噪声具有平滑作用,可以提供较为精确的边缘方向信息。本文提供了利用Sobel算子实现灰度图像边缘检测的C 源程序。 相似文献
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针对传统模糊增强算法的缺陷,提出了一种改进的算法。该算法中隶属函数和模糊增强算子均采用连续分段函数,利用OTSU法将图像分为高灰度和低灰度两个区域,对高灰度区域像素进行灰度增强运算,对低灰度区域像素则进行灰度衰减运算。仿真结果表明,该算法具有较强的模糊边缘和细小边缘分辨能力,是一种实用、高效的图像对比度增强算法。 相似文献
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高华 《中国图象图形学报》2017,22(6):797-806
目的 角点是图像的基本特征,在图像处理与计算机视觉系统中,经常作为复杂计算的第1步,例如,目标识别、目标跟踪等。因此,角点检测器的检测性能显得尤为重要。基于此,提出了一个既利用到图像边缘轮廓信息又利用到图像灰度信息的基于Log-Gabor梯度方向一致性的角点检测算法,以提高角点检测器的检测性能。方法 根据角点的定义可知,角点在各个方向的灰度变化都很大,并且每个角点的梯度方向与相邻像素的梯度方向都具有很大差别。然而,相邻边缘像素点的梯度方向是一致的,都是垂直于边缘脊的方向。因此,本文利用角点与边缘像素的这一特性,构建了一个新的角点测度。该算法首先利用边缘检测器检测并提取图像的边缘映射;然后利用Log-Gabor虚部滤波器提取边缘像素周围的灰度变化信息,找到边缘像素点的梯度方向,利用梯度方向计算新的角点测度;最后对角点测度进行阈值化处理,得到最终的角点检测结果。结果 提出的算法分别与CPDA(chord-to-point distance accumulation)算法,He & Yung算法,以及Harris算法在标准轮廓图像和仿射变换下进行性能比较。平均重复率与定位误差分别作为评价角点检测器检测稳定性以及定位性能的指标。从平面曲线上的仿真实验结果可以看到,本文提出的角点检测算法能够较好地检测到真实角点,避免对角点的漏检与误检。旋转变换、非统一尺度变换以及高斯噪声下的平均重复率和定位误差结果的平均排名CPDA为2.00, Harris为3.33,He & Yung为2.83,本文算法为1.67。实验结果表明,本文算法的综合性能最优。本文算法优于其他3种角点检测算法,包括检测稳定性能和定位性能。结论 基于边缘的角点检测算法大多只依赖于图像的边缘轮廓信息,没有考虑到图像的灰度变化,而基于灰度的角点检测算法大多只考虑到图像的灰度信息。本文算法既考虑到图像的边缘形状也考虑到图像的灰度变化,并且利用log-Gabor虚部滤波器充分的提取图像的局部信息。在此基础上,利用图像边缘像素的梯度方向一致性构建了新的角点测度,以提高角点检测器的检测性能。实验结果表明,本文算法拥有良好的角点检测稳定性与定位性能。 相似文献
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针对传统的边缘检测算法对噪声敏感且伪边缘较多,提出一种基于分形特征和阈值分析的图像边缘检测方法。该方法利用改进的毯覆盖算法计算出图像的分形特征,将图像的灰度分布映射到分形维数空间上,再根据提取的分形特征图进行阈值分析,获得高低两个阈值,将像素值分为非边缘、弱边缘和强边缘3类,再对弱边缘像素进一步加以判断。实验结果与其他算法相比较表明,该算法检测出来的图像边缘伪边缘和噪声最少。 相似文献
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针对磨玻璃肺结节(Ground Glass Opacity,GGO)边界对比度低、大小各异和灰度不均匀等造成分割准确率低的问题,提出一种基于边缘敏感的SLIC和二次密度聚类相结合的分割算法。将图像边缘检测结果与SLIC超像素算法相结合,并将其中含有边缘的超像素块用区域质心代替其原始聚类中心,改善SLIC边界黏连性较差的问题;针对密度聚类不能完整分割GGO的问题,提出二次密度聚类的方法,对密度聚类定位到的簇及其邻域簇进行二次密度聚类。实验结果表明,该算法分割GGO的平均准确率达90.17%,灵敏度达84%。 相似文献
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基于非线性滤波的万有引力边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将非线性滤波算子融入到万有引力边缘检测算法中,提出了一种新的边缘检测方法。通过计算图像中每个像素点的非线性梯度值,构造以该梯度值为自变量的归一化函数,用该函数值代替中心像素点灰度值对图像进行万有引力边缘检测。实验结果表明,同传统的边缘检测算法相比,此方法不仅边缘定位准确,而且对于各种噪声图像也具有良好的边缘检测效果。 相似文献
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以中介真值程度的数值化度量为基础,通过引入距离比率函数度量像素点的灰度以及像素点间灰度的相似程度,并采用双域值和非局部极大值抑制方法,设计了新的图像边缘检测算法。通过仿真实例,与已有的典型算法处理结果比较表明,基于中介真值程度度量的图像边缘检测算法能有效去除噪声,并较好地保持图像边缘细节,因而更具有实用性和有效性。 相似文献
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针对特定环境目标图象的分割,提出了一种基于逻辑判断的非监督边办检测方法,该方法可直接从原努图像中提取边界,而不需要进行边界强度计算和阈值分类,其算法简单,且具有噪声滤波功能,故适合于山谷型边界检测,通过堆积类球形颗粒轮廓的提取实验证明,效果较好。 相似文献
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为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。 相似文献
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文中提出了一种干涉图像纹理检测的新方法。首先利用Hough变换来确定干涉图像的干涉中心;然后在传统的边缘检测算法,如Sobel算子的基础之上,确定出干涉圆环的边缘,选用效果较好的二值化算法进行二值化处理;最后,结合数学形态学方法,进一步测量每个干涉圆环的半径。很好地解决了在干涉图像质量不好条件下干涉纹理边缘的提取和相应的测量问题,相比传统干涉图像测量中采用单一边缘检测方法,取得了较好的结果。 相似文献