自适应Canny算子电池极片瑕疵边缘检测

瑕疵边缘是极片图像的最主要特征, 本文研究了Canny算子提取极片瑕疵的边缘特征,并针对传统Canny算子进行电池极片瑕疵边缘检测存在假边缘的同时还丢失了灰度变化缓慢的局部边缘问题,利用像素8邻域计算图像梯度,并根据图像边缘梯度特征信息,用二维最大熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值.试验结果表明:自适应Canny算子是一种十分有效的方法,适合于计算机视觉的电池极片瑕疵检测过程.     

一种改进Canny算子

提出一种改进的Canny算子,其应用动态阈值作为边缘检测的准则,有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测,很可能导致边缘在模糊处丢失等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

基于形态学梯度的X射线数字图像边缘检测方法

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合X射线数字图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子;这种算子的取值来自于膨胀梯度图和腐蚀梯度图中同位置像素的最小值,它结合了膨胀和腐蚀的优点。也考虑了X射线数字图像对比度低的特点;实验证明这是一种检测X射线数字图像边缘的有效方法。     

基于Gauss-Laplace算子的灰度图像边缘检测

在分析常用的图象边缘检测算子基础上,为更精确地检测具有灰度渐变和噪声较多的灰度图像,论文首先引入一种改进的灰度图像的边缘检测算子,接着实验验证该算子得到的图像比别的边缘检测算子处理效果更好,更清楚和更符合人或计算机识别要求。同时,给出了在VC++6.0编程环境下BMP位图处理的方法和介绍的边缘检测算子的实现方法。     

梳理齿片最优Sobel算子边缘检测算法研究

精梳机锯齿整体锡林所用梳理齿片的质量会直接影响精梳机的梳理效果。针对经典Sobel边缘检测算子存在图像边缘定位精度低和对噪声敏感等缺点,提出了一种最优Sobel算子边缘检测算法用于梳理齿片图像边缘检测。该算法在经典Sobel算子2个方向成像模板基础上增加6个方向成像模板以提高定位精度,同时通过最优阈值的选取使图像具有良好的抗噪性能。实验结果表明,该算法对梳理齿片图像边缘提取具有很好的检测精度,且抗噪能力和准确性都具有可行性和实用价值。     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用.针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测.实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度.     

基于柔性形态学的梯度边缘检测算法

在深入研究柔性数学形态学边缘检测算法的基础上,提出比传统柔性形态学膨胀和腐蚀算子具有更强鲁棒性的柔性形态学膨胀和腐蚀算子,在此基础上提出柔性形态学梯度边缘检测算法,实验证明了该算法对噪声特别是脉冲噪声有很强的抑制作用,并能很好地检测出图像的边缘信息。     

分数布朗运动在X线图像边缘提取中的应用

分析了X线影像图像的成像机理及其特点,介绍了分数布朗运动模型在X线图像边缘提取中的应用,特别提出了对X线颅颌影像定位片进行边缘提取的新方法,并应用此方法对X线颅颌影像侧位片进行处理,得到了完整连续的头影侧位片不同组织的轮廓线。与现有的X线颅颌影像分析中边缘提取的结果相比,其软硬组织的边缘更加清晰、准确,最大限度地保留了不同组织的边缘信息,为进一步进行准确计算机自动定点奠定了基础。     

一种基于变点统计分析的图像边缘检测的方法

基于统计的图像边缘检测方法是计算机视觉中边缘检测的重要方法之一。提出了一种基于非参数变点统计分析的方向性边缘检测算法,该方法可以最小化对图像数字特征的先验信息的需求。深入讨论该算法在含有高斯噪声和椒盐噪声的灰度图像处理中的一些问题,通过实验与MATLAB的经典的边缘算子sobel算子和canny算子相比较。该方法不仅能很好地检测出图像的真实边缘,而且有效地抑制了两种噪声对边缘检测的影响,取得了较好的效果。     

基于改进Sobel算子的边缘检测系统的设计与实现

边缘检测是图像处理及计算机视觉中的基本问题之一,而Sobel算子对于边缘检测来说,则是最重要的算子之一.针对传统Sobel算子的局限性以及PC端串行化处理图像的效率较低的问题,提出了一种改进的方法,首先将传统Sobel算子的模板方向由2个变为8个,充分利用图像中的像素点的方向信息,然后根据现场可编程门阵列(Field ...     

内积能量与边缘检测

提出了一种新型的边缘检测算子--基于内积能量的边缘检测算子.在基于内积能量的边缘榆测算子中,内积能量在增强图像边缘的同时能够有效地抑制图像中的噪声和细节,因而它能较好地解决传统边缘检测算子的噪音抑制和边缘定位精度之间的矛盾.实验结果表明:与经典的Canny边缘检测算子相比,在具有相当边缘定位精度的条件下,基于内积能量的边缘检测算子对图像噪音和细节具有更强的抑制能力.此外,它还具有对参数调节不敏感的优良性质.     

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.     

一种新的SAR图像边缘检测算子

Canny算子是边缘检测的重要方法之一,对于含有高斯加性噪声的图像非常有效.从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数的方法对Canny算子进行了改进,改进后的Canny算子可以应用到SAR图像边缘检测.实验结果表明该算子对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻.     

基于形态梯度运算的遥感图像边缘检测

针对常规线性边缘检测器处理遥感图象时细节丢失严重的缺点,介绍了数学形态学基本理论,讨论了数学形态学在边缘检测中的应用.形态学的灰度梯度运算是在经典形态变换基础上提出的一类非线性算子.对于结构元素的选取作了一定的说明.另外,还与传统线性算子的处理结果进行了比较.通过计算机对遥感图像的模拟实验表明：基于形态灰度梯度运算的遥感图像边缘检测方法,不但几何意义明确,易于构造,而且性能也优于传统检测算子,证实了该方法的可行性.     

复杂背景下文本提取的彩色边缘检测算子设计

分析了当前彩色边缘检测方法的现状与复杂背景下文本提取的社会需求,提出一个新的彩色图像边缘检测算子--ColorRoberts,该算子全面作用于三维RGB彩色空间.实验证明,在文本区域提取的彩色图像边缘检测中,ColorRoberts具有传统算子所无法比拟的优势,检测出的文本区域完整、清晰,字符形状边缘保持较好,文本区域与背景易于进一步剥离.     

小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换和Canny算子相结合的图像边缘检测算法.由于传统Canny算子在进行边缘检测时,会丢失边缘细节信息,产生伪边缘,因此,论文提出在进行Canny算子边缘检测前,首先使用二维最大类间方差算法将图像分为四幅子图,然后对各子图分别进行小波阈值去噪,对去噪图像进行图像融合后,使用Canny算子检测边缘,最后进行边缘连接,得到连续边缘线.实验结果表明,该算法可以在去除噪声的同时有效保留边缘细节,达到较好的检测效果.     

基于直线模型的车道线实时检测方法

为提高车道线检测的精度和实时性,提出了一种基于直线模型的实时车道线检测方法.采用改进的Sobel算子进行边缘检测,利用自适应双阈值的方法进行图像的二值化.对基于Hough变换的车道线检测方法进行了改进,令识别视觉效果大大提升.并利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置,实现后续帧道路图像的跟踪.实验结果表明,该方法准确性高,具有较好的实时性和鲁棒性.     

一种基于多结构元的弱对比度图像的边缘检测方法

在工业现场拍摄的图像一般对比度比较低，用传统的边缘检测方法提取的边缘特征不明显。文中提出了一种基于数学形态学的多结构元算子边缘检测的方法，对弱对比度图像进行了边缘检测实验，其结果与Sobel边缘检测算子、传统形态学梯度算子相比较，表明提出的检测算子具有检测精度高，噪声不敏感等显著特点。     

一种新的强抗噪边缘检测方法

针对传统形态学边缘检测方法存在去除噪声与边缘细节保留矛盾的问题,提出了一种能有效去除噪声且准确检测图像边缘的方法.该方法首先利用多结构元素对图像进行滤波,然后用全方位多角度线结构元素结合一种改进的形态学算子检测图像边缘,最后将所得结果进行自适应权重求和,得到噪声存在下较理想的图像边缘.实验表明,该方法对噪声具有较强的抑制能力,在准确检测图像边缘、保留更多细节边缘的同时,能够有效地去除图像中的多种噪声,具有较高的信噪比.