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阈值分割,选取技术是图象增强,边缘检测中的一种常用方法,并广泛应用于计算机视觉,医学图象分析,军事目标识别等领域。作者根据大量的有关文献经过理论分析及实验,总结出几种较好的阈值选到的方法,阐述了各种方法的基本思想,给出了相应的计算公式,并比较了各自的优缺点和适用范围。 相似文献
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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。 相似文献
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应用投影分解自适应选择Canny算法的阈值。经过高斯平滑的细胞图像,其梯度直方图呈现多峰特性,而包络呈现双峰特性,为了提取这两个峰,我们应用投影分解将梯度直方图分解为一组高斯分布函数,从而寻找梯度直方图包络中的谷点作为Canny算法的高门限。实验结果表明,新算法较好地解决了传统算法带来的噪声过大或者有用边缘丢失的问题,边缘检测效果得到了改善。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Canny准则的颗粒图象边缘检测算法 总被引:6,自引:0,他引:6
本文详细阐明了Canny准则以及基于Canny准则的算法,并在此基础上结合动态阈值对原有算法加以改进。将其应用于颗粒图象的边缘检测中,取得了良好的效果。 相似文献
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一种基于Canny算法的边缘提取改善方法 总被引:19,自引:0,他引:19
Canny算法作为一种优化的边缘检测算法,在用于检测图象的边缘时有着边缘上连续性等许多优良特性,在介绍Canny算法的基础上,通过对Canny算法进行改进,提出了一种基于动态阈值理论的边缘提取算法,该算法弥补了Canny算法在对非标准图像的模糊边缘进行检测时丢失边缘的不足,是一种具有实用价值的边缘检测算法。 相似文献
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一种基于Canny理论的自适应边缘检测方法 总被引:94,自引:7,他引:94
基于Canny算子,提出了一种Canny自适应的边缘检测方法。Canny自适应算法在保持了Canny算子原有的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,提高了Canny算子在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘噪声方面的性能。Canny自适应算法将整幅图像分割为若干子图像,并根据各子图像的边缘梯度信息,结合全局边缘梯度特征信息自适应地生成动态阈值,提高了边缘检测的自动化程度,在实际的应用中获得了很好的效果。通过数学分析和试验结果证明了Canny自适应算法是一种有效的边缘检测改善方法。 相似文献
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边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。 相似文献
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阈值自适应CNN的彩色图像边缘提取 总被引:2,自引:0,他引:2
细胞神经网络用于彩色图像边缘提取已经有很多人做了研究。现有的大部分工作都根据经验选取固定阈值来设计CNN模板。但这种阈值的选取方法忽略了人眼最小分辨差具有自适应性的特点。在设计图像边缘提取CNN模板选取阈值时,引入人眼最小阈值差成果,设计出了一组阈值自适应的CNN模板,同时对设计的阈值自适应算法的稳定性进行详细的论证。该算法让检测出的边缘更加符合人眼的视觉特性。实验结果证明,该算法效果良好。 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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基于视觉感知的双层次阈值边缘连接方法 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘是图像目标的重要特征,但通常边缘检测得到的边缘存在不连续现象,为此在分析传统边缘连接方法的基础上,利用人类视觉系统对边缘连接的多层次感知机理,提出了一种基于视觉感知的双层次边缘连接方法。该方法首先利用大、小阈值产生相应的大、小阈值图像计算其差值以确定模糊边缘点;然后利用人类视觉系统对边缘连接的感知特性系数判别模糊边缘点中真正的边缘点,并将真正的边缘点添加到大阈值图像,使大部分重要的区域边缘能够形成完整的封闭轮廓。仿真实验结果表明,该方法能够有效地改善边缘检测后的边缘不连续现象,相比一些传统的边缘连接方法,运算速度较快,连接效果较好,能满足边缘检测的轮廓封闭性要求。 相似文献
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基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法 总被引:2,自引:1,他引:1
Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑,往往使得算法的信噪比和定位精度下降,从而产生一些虚假边缘,使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题提出了一种改进方法,运用各向异性扩散方程代替高斯滤波,并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明,该算法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。 相似文献
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Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。 相似文献
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传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会影响到去噪和边缘保持效果,用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波,不仅能降低噪声影响,而且可保持边缘强度和细节;滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,引入Otsu阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况,算法可根据图像自身特点选取阈值,使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。 相似文献