基于FPGA的自适应阈值边缘检测系统设计

针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为外部设定并且实时性差等问题,提出了一种改进的利用中值滤波算法结合加权平均的方法选取阈值。利用现场可编程门阵列(FPGA)高速并行处理数据的特点,设计了基于FPGA实时图像边缘检测系统,包括视频图像采集、图像处理和图像显示三大模块。实验结果验证了自适应阈值边缘检测算法的有效性,同时满足了实时性的要求。     

基于改进Sobel算法的实时边缘检测系统

针对传统的Sobel边缘检测算存在对噪声敏感和缺乏自适应能力等缺点,提出了一种结合中值滤波与自适应阈值的改进So-bel边缘检测算法。并使用Verilog HDL语言在FPGA上实现了基于该算法的实时边缘检测系统。实验结果表明,该系统对环境有很强的适应能力,能够实时有效地提取出图像边缘。     

多阈值选取与边缘连接的边缘检测算法

论文针对Kirsch 边缘检测算子的缺点,提出一种多阈值选取与改进的边 缘连接算法相结合的方法,对图像,尤其是医学图像进行边缘检测。该方法首先用高斯滤波 器对原始图像去噪,使用传统Kirsch 算子计算梯度,然后设定低阈值和自适应阈值来保护 图像弱边缘和提取真正边缘,最后通过改进的边缘连接算法连接边缘。实验结果表明,论文 的方法具有保持弱边缘、连接性好的边缘检测效果。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

一种改进型边缘检测的混合量子遗传算法

图像边缘包含非常重要的图像信息,针对图像处理中的模糊边缘检测存在的缺陷,将免疫学中的克隆选择理论引入量子遗传算法,利用这种新的混合量子遗传算法对图像阈值进行优化得到最佳阈值,改进模糊边缘的检测算法。通过测试图像的边缘检测结果表明,该算法具有较好的检测模糊边缘和抑制噪声能力,用于边缘检测能获得良好的效果。     

基于分形特征和阈值分析的图像边缘检测

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。     

阈值去噪联合数学形态学的胃部图像边缘检测

在胃部图像边缘检测问题研究中,噪声影响着检测的准确性。针对图像受噪声的影响而导致边缘提取效果不佳的问题及传统边缘检测算法抗噪性差,提出了一种采用联合技术的小波阈值去噪和改进的数学形态学边缘检测算法,在小波域中利用小波阈值对胃部图像进行去噪处理,并用改进边缘检测算法对去噪后的图像进行边缘检测,得到胃部边缘图像。结果表明,改进算法不仅抑制了图像噪声,而且保护了图像边缘细节,相对传统边缘检测方法有更高的信噪比。     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

基于Gabor滤波器的图像边缘检测算法

采用Canny算子进行边缘检测时,需人工设定高低2个阈值.对不同的图像采用相同的阈值,边缘检测效果差异很大,这一点限制了Canny算子在实际中的应用.针对这一问题,提出了一种基于cabor奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用Canny算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为地设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了Canny算法中人为设定阈值的缺陷.而且能有效去除图像中的伪边缘.     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法对噪声图像的去噪效果不佳,以及双阈值需要预先设定的问题,提出了一种基于改进Canny算法的噪声图像的边缘检测。首先构建自适应高斯滤波器对曲度算子进行改进,得到优化的二值边缘图;然后基于最大类间方差法构建了灰度梯度映射函数,确定最佳的双阈值;最后对二值边缘图进行双阈值检测以及边缘连接。实验结果表明,改进算法与现有Canny算法相比,在不同类型噪声和不同浓度噪声的环境下,改进算法提高了对噪声图像边缘检测的性能,其中PSNR值平均提高了1.9%,MSE值平均降低了1.6%,且具有自适应性强、运行效率高的优点。     

Edge connection based Canny edge detection algorithm

Double threshold method of traditional Canny operator detects the edge rely on the information of gradient magnitude, which has a lower edge connectivity and incomplete image information. Aiming at this problem, we proposed an edge detection algorithm based edge connection—the Hough Transform based Canny (HT-Canny) edge detection algorithm. HT-Canny algorithm guided by high threshold image, which obtains edge direction through calculating edge endpoint gradient and connects the edge by using the Hough Transform instead of traditional double threshold method. It avoids the limitation of traditional Canny algorithm, which must set the double threshold manually and protect the low intensity edge especially. The experimental results show that HT-Canny algorithm has stronger edge connectivity and can distinguish edge points and non-edge points effectively, which not only retain the advantages of the traditional Canny algorithm but also make the detection result more complete and comprehensive.     

改进的Sobel算子彩色图像边缘检测

为了解决传统灰度图像边缘检测中容易出现的边缘定位偏差、边缘丢失以及边缘不连续等问题,结合传统的Sobel梯度边缘检测方法和图像阈值分割技术,提出了一种改进的Sobel算子彩色图像边缘检测方法。通过对比试验结果表明,该方法可以有效地降低色彩边缘的误检率,一定程度上提高了边缘检测器的性能。     

区间二型模糊集彩色遥感图像边缘检测方法

针对一型模糊集其隶属度函数是确定的,不具有柔性,很难满足图像的多方面边缘检测要求,及传统PalKing算法采用单一阈值对图像进行增强难以满足灰度变化丰富且含大量信息的彩色遥感图像处理的要求。提出了一种新的基于区间二型模糊集的彩色遥感图像边缘检测方法。实验结果表明,它能较好地检测出彩色遥感图像边缘,因此是一种实用有效的彩色遥感图像边缘检测方法。     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

边缘特征是图像最有用的高频信息,因此,在图像去噪的同时,应尽量保留图像的边缘特征。为实现这一想法,提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法。该方法在去噪前,先用定位精度高的小尺度LOG算子检测图像的边缘,对检测出的边缘进行均值平滑滤波,以减少边缘图像中的孤立点噪声;进而再对图像边缘和含噪图像分别进行小波分解,根据分解后的小波系数以确定图像的边缘特征和非边缘特征;最后,再对图像边缘对应的小波分解系数进行小阈值处理,而对非边缘的则进行大阈值处理,从而实现了在去噪的同时保留了图像边缘特征的目的。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法可有效地保持图像的边缘信息,去噪效果则优于前者。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

无需设定阈值的图像边缘检测

针对提取图像边缘经常需要设定阈值,而对于光照不均的图像又难以设定合适阈值的问题提出了一种新的边缘检测方法。该方法首先根据对数把图像分解为高频与低频信息,并把对数图像减去其经最大值滤波后的图像提取高频信息,然后根据认知心理学上的Stevens定理,把高频信息转换为心理量。经非最小值抑制细化边缘后,应用Pillar K-means算法提取图像边缘。该方法不需要设定阈值,且对光照不均的图像边缘提取有较好的效果。实验结果证明了该方法的有效性,也表明把图像亮度转换为心理量可以较好地统一不同亮度下的边缘取值。     

基于自适应边缘检测的小波包图像去噪

为了在滤除图像噪声的同时能很好地保持图像的细节，提出了一种基于自适应边缘检测的小渡包图像去噪方法，先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘，小波包去噪时就可选用全局闽值而不必担心损害图像的边缘特征。实验结果表明，谊方法不但可以保持图像的边缘信息，而且能够提高去噪后图像的信噪比。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。