边缘检测技术

边缘检测是一种重要的图像预处理技术,介绍了几种图像轮廓提取技术,如Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、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。     

基于边缘检测算法的图像分割技术研究

基于边缘检测算法的图像分割技术是图像分析基础算法之一,在讨论边缘检测算法基本原理的基础上,在Matlab中实现了边缘检测算法,并对Sobel算子、Prewitt算子和Roberts算子在边缘检测中的效果进行了对比分析。     

基于Log_Prewitt算子的边缘检测算法

本文介绍了一种边缘检测算子 ,即 L og_ Prewitt算子 .它不是直接对光强度 ,而是对光强的对数 (光密度 )作Prewitt边缘检测的新方法 .具有检测边界区域与光照强度无关、抗干扰性强、处理速度快、适于在线检测等优点 .     

图象处理中边缘检测技术的研究

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术 ,归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法 ,以实际图象为例比较了这些方法。     

图像边缘检测

图像边缘是图像最基本的特征之一,它包含了图像上目标物体的主要信息。所谓边缘是指一组相连的像素的集合,这些像素周围灰度具有显著变化的部分,即在灰度级上发生急剧变化(灰度突变)的区域。边缘检测是从图像中提取感兴趣对象的边缘信息,同时尽量去除不需要的图像信息,是在图像的局部区域上针对像素点的一种运算,在图像处理中有着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征,包含着有用信息,因此边缘检测通常成为了图像分析和图像理解中特征提取的主要手段,在一些预处理算法中有着重要的作用。随着科技的迅速发展,边缘检测技术也越来越多运用到生产和生活中。因此,对边缘检测的理论与应用研究很有必要。本文叙述了边缘检测的基本步骤,对灰度图像的几种边缘检测算法,作了简单的介绍、评价与分析。     

浅谈图像边缘检测技术

图像的边缘检测技术是数字图像处理领域的重要研究内容,其效果直接影响其后的图像分析.本文介绍了4种经典的边缘检测算子:Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子、LOG算子,并对其检测结果进行了分析和比较.     

基于MatLab实现的图像边缘检测

图像的边缘提取是灰度不连续的结果,是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的,利用Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯高斯算子和Canny算子对智能车赛道图像进行边缘检测,使用MatLab软件实现最后效果的比较,以解决实际问题。     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

指纹图象动识别前的预处理

本文提出的预处理方法基于指纹图的局部方向性，而非基于灰度分布，它包括获取方向图，基于方向的滤波、分割与细化等步骤。实验表明：这种方法与一般基于灰度的方法相比，能够更有效地去除干扰，对模糊的指纹图，可以得到相当清晰准确的处理结果。     

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。     

基于动态阈值的彩色图像边缘检测方法

本文基于Canny算法,提出了一种改进的彩色图像边缘检测方法,通过大量的实验证明该方法是一种有效的彩色图像边缘检测方法。     

指纹识别系统中的图像预处理技术

根据指纹的特点,提出了一套有效的指纹识别预处理算法.包括前背景分离、基于空域和频域的图像增强、方向滤波、二值化、细化以及细化去噪处理.由于常用算法在指纹处理中存在缺陷,本文改进了增强算法和细化算法.实验证明,经过本算法处理后,减少了指纹图像中的伪结点和原有特征的丢失,有利于指纹特征提取.     

最简边缘检测算子及其在地质建模中的应用

地质模型图的输入对于地球物理正反演的结果至关重要, 它将直接影响实际建模的质量。首次将图像边缘检测技术应用于地质建模领域, 实现了高效、高精度的地质模型输入。由于常规的边缘检测方法对于地质模型的边缘提取精度无法满足实际需要, 提出了一种最简边缘检测算子, 该算子是基于卷积核算子的最简形式, 最大检测误差仅为一个像素。实验结果表明, 将基于最简算子的图像边缘检测方法用于地质建模, 不仅保证了输入精度, 又大大提高了建模的效率, 很好地解决了地质建模中的精度和速度两大技术难题。     

基于快速加权梯度算子的边缘检测

在对图像进行直方图均衡化及去噪后,利用加权梯度算子进行边缘检测,并对其算法进行了改进,使其能递推运算,将计算复杂度大大降低。实验表明,该算法将每一幅图像运算时间降到2秒以内,提高了计算效率。     

基于Matlab实现的指纹图像预处理算法

指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败,在前人的基础上提出了一套基于Matlab实现的指纹图像预处理算法.文中给出了用Matlab对每个指纹图像处理功能模块的算法实现、改进方法及处理结果,主要包括去边缘背景,块方向图求取,增强和二值化的合并,细化.用Matlab实现的这种方法,既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试,又可以很直观地看到图像处理算法的效果,有效配合了算法的研究.实验证明,用Matlab实现的算法的处理结果比较理想,满足识别的应用性.     

基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测

着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel算子进行边缘检测。整个流程采用MatLab进行仿真测试。测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。     

指纹图像的预处理方法

提出了改进型指纹点方向图计算方法,设计了基于方向图的分离模板以实现灰度图像的方向性滤波,并采用数学形态学的方法进行正值指纹图的滤波操作。实验表明,有该方法进行图像处理,能大大减少指纹图像中的伪结构,有利于后续的指纹特征抽取和识别。     

指纹图像预处理的研究

对一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法进行讨论并加以实现。由于局部指纹纹线脊谷交错,近似平面正弦波,其傅立叶频谱具有明显的峰值,且峰值的方向和位置取决于纹线的方向和频率,因此采用具有良好方向和频率选择特性的Gabor滤波器可以实现较好的增强效果。在这种指纹图像增强方法中,关键是如何准确地计算指纹纹线方向和纹线频率。详细介绍指纹图像的预处理方法包括指纹图像的分割和增强,并给出增强算法的流程及实验结果。