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提出了一种完全不涉及梯度运算、只基于周边像素灰度比较的SUSAN边缘检测算法。主要介绍了SUSAN算法的原理,并用MATLAB编程实现了该算法。在对噪声图像的边缘检测中,与其他传统经典检测算子进行比较,结果表明,该算法较传统的边缘检测算法更具优势,能够有效提高边缘定位精度,降低漏检率,使边缘更细致、光滑。 相似文献
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对于边缘检测中传统SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)算法,固定门限会将非边缘点划入核值相似区(univalue segment assimilating nucleus, USAN),并经过单一阈值判断,非边缘点易被误判为边缘点,导致算法的低鲁棒性.针对此问题,提出了结合自适应门限算法和阈值选择策略的限制型自适应SUSAN算法.首先,分析SUSAN算法优缺点,根据USAN特点以及同异侧噪声容忍度范围设置阈值选择策略,减少误判并提高噪声鲁棒性;然后采用与USAN内像素值正相关的自适应门限算法,进一步增强边缘检测能力.在标准测试图像以及不同类型噪声的经典灰度图中实验结果表明,相比于传统SUSAN算法和Canny, Prewitt, Sobel, LoG, Roberts等边缘检测算法,该算法在客观图像评价指标FSIM值,PFOM值和准确率上均高于其他算法;而在主观视觉上,在无噪条件下能够更好地抑制纹理区域像素干扰,检测边缘更完整丰富.特别是在大量噪声干扰导致其他算法均失效的情况下,该算法在抑制噪声的同时,仍能有效地检测出图像边缘. 相似文献
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图像边缘时图像最基本的特征,边缘检测是图像处理及计算机视觉领域的基本问题。数字图像中存在一些亮度变化明显的点,边缘检测的目的就是将这些点标示出来。典型的边缘检测算法有Sobel、Log、Canny,这些算法由于涉及梯度运算,存在对噪声敏感、计算量大等缺点。本文主要研究了SUSAN算法并检验了该算法的抗噪能力。 相似文献
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在SUSAN边缘特征检测算法的基础上,分析研究其存在的缺陷,提出决策边缘特征检测算法DSUSAN,给出了DSUSAN算法的检测过程,并利用Matlab软件进行原始图像、加噪图像的对比实验.结果表明,该算法在检测边缘细节特征上比SUSAN算法有较大改善;同时,该算法未明显增加运算量,具有检测准确、高效、易于实时运算的优点,算法的噪声抑制能力也较好. 相似文献
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邱涛 《数字社区&智能家居》2014,(29):6933-6936
SUSAN算法在对InSAR图像进行边缘提取的过程中存在诸多问题,譬如将条纹边缘和噪声边缘一并检测出来,缺乏鉴别噪声并有效去除噪声边缘的正确识别方法。鉴于算法在检测过程中存在的问题,对其提出改进性研究。结果表明改进算法相对更好的得到了边缘信息。 相似文献
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传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明:此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。 相似文献
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针对复杂行车环境下智能车辆行车安全问题,提出了一种基于改进 Susan 边缘检测算法提取车辆边界特征。首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理,然后提出改进的SUSAN算法,即对待检测像素粗略提取,采用一种自适应选取阈值的方法对候选边缘点检测提取边缘。实验表明,算法能在复杂图像中识别前方车辆,有较高的准确度。 相似文献
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基于非线性滤波的边缘检测算法* 总被引:2,自引:0,他引:2
线性滤波对于边缘检测的去噪处理存在着使边缘模糊、边缘检测定位精度降低的问题。为解决这个问题,分析了两种非线性滤波,即各向异性扩散滤波和双边滤波,分别将两种滤波应用在边缘检测的滤波过程。通过对比实验结果表明:非线性滤波方法可以提高边缘检测的准确率,得到更有效的边缘信息。 相似文献
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基于FPGA的实时图像滤波及边缘检测方法 总被引:6,自引:1,他引:6
图像滤波和边缘检测是视觉导航系统中道路检测和障碍物检测等复杂视觉处理的关键步骤,其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉系统的整体响应时间.为此,提出了一种基于FPGA的实时图像模板滤波及边缘检测方法,将LoG模板分解为两个一维模板的卷积和,从而降低了算法运算量.并充分利用FPGA的并行机制及片内丰富的RAM资源,采用分布式算法,用查找表代替乘法器进行乘法运算.实验表明该方法满足视觉导航系统中实时性需求,且又适用于其他基于模板运算的图像处理算法. 相似文献
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基于改进SUSAN原则的车辆检测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
为解决汽车辅助驾驶系统中目标车辆检测的实时性和鲁棒性问题,提出一种基于单目视觉的车辆检测系统,将改进的SU—SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,即最小核值相似区)算法应用到车辆边缘检测中;采用自适应双阈值法检测车底阴影。结合车道线参数动态规划车辆初始检测区域;在检测区域中,采用改进的SUSAN算法定位车辆边缘,生成车辆假设;最后根据车辆的纹理、形状和位置特征来验证车辆假设;为改善系统性能,采用Kalman滤波算法对检测到的目标进行跟踪;使用实际采集的道路图像序列对系统进行测试。实验表明,该系统能够及时准确地检测前方目标车辆。 相似文献
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基于边缘信息的阈值分割方法因为在保持目标轮廓和分割低对比度图像方面具有良好性能,特别适用于对工业生产图片的分割,但是传统方法普遍存在对噪声敏感和阈值难以选取的问题,针对这些问题,提出一种基于SUSAN边缘信息的自适应图像阈值分割算法,使用SUSAN特征响应描述像素的边缘信息,以有效抑制噪声和弱边界的影响。基于图谱理论的最小最大割阈值分割算法相比于其他分割算法时空复杂度大大降低,且获取的阈值全局最优。实验结果表明,该算法能够准确分割出目标,保留丰富的细节内容,对低对比度图像和噪声图像也有很好的分割效果,获取的阈值相比于传统算法更优。 相似文献
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研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。 相似文献
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边缘是图像最基本的特征之一,如何快速、精确的提取图像的边缘信息一直是国内外研究的热点。本论文介绍了边缘检测以及其常用经典算法以及Wavelet、Ridgelet,并在次基础上介绍了比较新的边缘检测技术—Curvelet,最后运用Matlab7.0对图象进行边缘检测的仿真并对仿真结果进行了研究和探讨。 相似文献