基于PCNN的织物疵点边缘检测

由于纱线的螺旋性、粗细不匀和织物的柔性形变,使得织物的纹理带有较大的不规则性。 用基于特征或模型的分割方法识别织物纹理图像的疵点,效率较低,准确性较差。针对这个问题,提 出了一种基于PCNN的算法,它利用织物表面疵点区域的灰度强度不同于织物表面图像的灰度强度, 根据PCNN神经元是否点火,来获取织物疵点信息;然后将所提取的特征点按作用范围膨胀,并用 CANNY算子分割出织物疵点,提取织物疵点边缘。实验证明这种方法能有效地获取织物疵点特征, 并得到较为理想的边缘检测效果。     

基于Canny 算子的大米边缘检测

为解决传统边缘检测算法对大米图像边缘检测精度低以及对噪声敏感的问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该方法首先采用非线性扩散滤波减少图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制噪声的影响;最后采用最大类间方差法选取阈值,从而提高对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,本文的改进算法运用到大米图像边缘提取中效果显著,满足大米质量检测和分级的要求。     

基于Canny算子的边缘检测改进算法

通过对Canny算法进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的边缘提取算法.改进算法对噪声抑制效果明显,能够删除伪边缘,得到精确的边缘.实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度.     

基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测

针对Canny边缘检测算法在伪边缘剔除方面的不足,结合洞室岩体裂隙图像成像特点,提出一种Canny算子与形态学相结合的边缘检测方法。先分别对原始图像进行Canny算子边缘检测和图像分割,得到两幅二值图像,然后参考图像裂隙的几何形态特征,对它们进行形态学运算,使最终得到的二值图像保持了较高的裂隙定位精度,并有效剔除了伪裂隙边缘,同时具有边缘闭合、平滑等优点。     

基于改进的Canny算子与自适应阈值的边缘检测算法

传统的基于Canny算子的边缘检测算法存在不足,因此提出了一种基于自适应阈值的改进方法。由于传统的Canny算子方法中的高低阈值需要人工设定,会对边缘检测中的结果产生影响,利用自适应阈值的方法改进传统Canny算子中阈值的参数的设定。得到理论上适合的参数后,根据算法对结果进行处理。实验结果表明,改进后的算法比传统算法表现更加出色,而且有效排除了图像中噪点的影响,提高了边缘检测算法的鲁棒性。     

基于Canny算子图像边缘检测的改进方法

针对传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种基于Canny算子图像边缘检测的改进方法。传统Canny算子的高低阈值一般是人为地设定固定值,这容易造成虚假边缘。对此,利用最小交叉熵计算Canny算子的高低阈值,得到理想的边缘后,利用数学形态学对结果进行后处理。实验结果表明,改进后的算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。     

边缘检测算子在帘子布疵点检测应用中的研究

介绍四种数字图像处理中具有代表性的边缘检测算子．通过对比基于这四种算子进行边缘检测的帘子布图像,发现Canny算子是一种性能较优的边缘检测算子。同时,使用非线性扩散滤波和图像的线性变换对传统Canny边缘检测算子改进．改进后的Canny算子对图像有很好的预处理效果,在检测精度、准确度和边缘的细化程度方面都优于传统的Canny算子。     

基于Canny改进的边缘检测算法

Canny算子受噪声干扰严重,检测噪声污染的图像边缘的效果较差。轮廓结构元素形态学变换能有效滤除图像噪声,同时能保持图像边缘细节。本算法先用轮廓结构元素形态学变换的方法抑制噪声,求取图像梯度并用非极大值抑制法求其局部模极大值,采用双阀值法二值化图像边缘并进行连接。实验表明,该算法能精确提取噪声图像边缘。     

基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘检测

基于小波的多尺度织物疵点边缘检测算法只能在水平、垂直和对角方向获取边缘信息,容易造成方向性边缘的丢失。提出一种基于Contourlet变换的多方向织物疵点边缘提取算法,对织物疵点图像Contourlet分解后多个方向上的高频子带系数进行自适应阈值去噪,求取各方向子带系数的模极大值,将高频模极大值系数与低频系数进行反变换,通过直方图统计及去除孤立点的细化方法得到织物疵点边缘。仿真结果表明,该方法得到的疵点边缘信息更加丰富,尤其对棉结等区域类疵点能得到更加逼近疵点真实边缘的检测结果。     

基于BEMD与Canny算子融合的自适应边缘检测算法水

针对传统Canny边缘检测算法缺乏自适应性和二维经验模式分解(BEMD)方法计算量大、运算时间较长的缺点,提出了一种改进的自适应边缘检测算法.首先通过改进的BEMD将图像分解成多尺度下的图像细节层(内蕴模函数IMF);再利用自适应Canny算子对各图像细节层进行边缘检测;最后对边缘检测后的图像细节层进行筛选,对筛选出的...     

基于Canny算子的透明胶囊缺陷检测

为准确、高效检测透明胶囊存在的缺陷, 提出一种基于Canny算子的检测方法. 算法针对透明胶囊两端弧形边缘检测困难问题, 通过设定不同阈值分步实现边缘分割; 同时, 利用腐蚀排除干扰和放大缺陷; 最后, 利用缺陷区域与其周围的灰度值差确定缺陷区域. 实验结果表明, 算法可有效提高透明胶囊检测效率和准确性.     

基于Canny算子的改进型边缘检测算法

该文在对Canny的最佳边缘检测算子进行理论及实验研究的基础上,分析了高斯滤波与样条滤波的优劣,以及缓变边缘丢失的原因,提出了用样条滤波代替高斯平滑滤波,减少缓变边缘丢失的改进算法。实验表明,改进算法具有高的信噪比,能达到比较理想的边缘检测效果。     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...     

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征。针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征。     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。     

基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法在抑制噪声和定位精度方面的不足．提出一种将小波去噪和改进Canny算子相结合的边缘检测方法。采用小波去噪方法对含噪图像进行噪声过滤．再用改进的Canny算子实现边缘检测。仿真实验结果表明,该方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确。     

基于多尺度自适应加权的改进Canny算子

在Canny算法框架下,对彩色遥感图像进行多尺度滤波分析。定义多个不同尺度的高斯滤波器,在每个尺度下,分别对遥感图像RGB三个通道进行滤波和梯度计算,取三个通道的梯度最大值为该尺度下的遥感图像梯度值。根据各个尺度的滤波器对噪声的抑制能力及边缘定位能力的不同,自适应地确定相应的权值大小,然后再将这些不同尺度下检测到的梯度图像用自适应确定的权值进行加权合成最终的梯度图像。在此基础上,由非极大值抑制和双阈值处理得到图像边缘。实验结果表明,该算法比传统的Canny算子在噪声抑制和边缘定位方面具有更优的性能,适合彩色遥感图像的边缘检测。     

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。