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NSCT及改进Canny的图像边缘检测

为进一步提取丰富的图像边缘信息,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)及改进Canny的图像边缘检测方法。该方法是将图像进行NSCT多尺度分解,得到低频和高频子带。首先对低频子带使用改进Canny算子提取低频轮廓,再使用非线性函数对高频子带信息中各尺度各方向上的系数进行调整,实现边缘增强和噪声抑制,最后将NSCT域尺度内和尺度间的检测结果相融合来得到完整的边缘图像。实验结果表明,相比Sobel、Canny算子和现有的NSCT边缘检测方法,文中方法具有更好的边缘检测效果,边缘定位准确、完整、连续、细节丰富。     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于多尺度小波与模糊方法的图像边缘检测

提出了一种基于多尺度小波变换和模糊方法的图像边缘检测算法,它将图像分为高频和低频部分别进行处理,高频部分利用多尺度小波变换进行边缘检测,低频部分利用模糊方法进行边缘检测,并对两种方法得到的边缘图像进行融合,实验结果证明检测出的边缘与其它传统边缘检测算子所获结果得到了很大的改善.     

一种矿井巷道图像边缘检测算法

针对传统的Canny算法在处理模糊的矿井巷道图像时存在边缘提取效果较差的问题,提出了一种基于小波变换和Canny算法的矿井巷道图像边缘检测算法。该算法首先对矿井巷道原始图像做小波分解,获得低频图像和高频图像,从而避免模糊图像对边缘检测效果的影响;然后采用Canny算法计算低频图像和高频图像的一阶差分,获得低频图像和高频图像的梯度图,通过计算局部梯度最大值,获得高频图像和低频图像的边缘图;当高频图像的边缘图上出现间断点时,在低频图像的边缘图中检测该点的8点邻域,寻找连接点,即可得到完整的矿井巷道边缘检测图。实验结果表明,与传统的Canny算法相比,该算法能够检测到较多的图像边缘点,具有较好的边缘连接效果。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

基于小波去噪和改进Canny算子的边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法在抑制噪声和定位精度方面的不足．提出一种将小波去噪和改进Canny算子相结合的边缘检测方法。采用小波去噪方法对含噪图像进行噪声过滤．再用改进的Canny算子实现边缘检测。仿真实验结果表明,该方法抗噪能力极强,提取的边缘定位精确。     

一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法

给出了一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法.该方法利用不同的小波对待融合图像进行小波分解,采用形态学灰度形态梯度边缘检测算子对低频子图像进行边缘检测,以更好地保存图像边缘细节信息;采用加权平均方法选择高频系数.对两组多聚焦图像进行实验表明,采用这种方法能够更好地保留图像边缘信息,融合效果明显优于传统的图像融合方法.     

基于稀疏去噪的DTCWT火焰图像融合检测

燃煤火焰图像黑把子区域的边缘模糊或不完整,无法直接使用Canny检测算子准确检测出边缘信息。针对该问题,提出基于稀疏去噪的双树复小波变换(DTCWT)火焰图像融合检测方法。利用稀疏去噪对2幅单帧火焰图像进行DTCWT融合,采用Canny检测算子检测边缘。实验结果表明,该方法能够得到噪声较低的图像和比较完整的黑把子边缘信息。     

耦合边缘检测与优化的多尺度遥感图像融合法

为了使融合图像在显著提高空间分辨率的同时,最大限度地融入多光谱图像的光谱信息,提出了一种结合Canny算子与非下采样Contourlet变换的粒子群优化的遥感图像融合方法。首先在IHS变换的基础上,利用Canny算子对全色图像进行边缘提取,根据边缘分布特征对全色图像和多光谱图像[I]分量进行边缘特征融合得到边缘加强的全色图像,然后对新的全色图像和多光谱图像[I]分量分别进行非下采样Contourlet变换,并在低频子带采用有选择性的加权求和融合规则,对于高频方向子带先利用粒子群优化算法寻找结构相似度的最优阈值[p],再采用基于区域结构相似度的融合规则,最后经NSCT和IHS逆变换获得融合图像。仿真实验结果表明：提出的算法能很好地兼顾全色图像细节信息的保留和多光谱图像光谱信息的保持。     

一种新的基于小波变换的边缘检测算法

应用小波变换理论对图像进行平滑降噪处理,对降噪图像进行多级小波分解,从而获取多分辨率图像。对小波分解的各级小波系数求其局部模极大值,从而得到不同分辨率下的图像边缘,合并不同分辨率下的图像边缘得到一个组合边缘,细化图像边缘。实验证明。这种方法对有噪声污染的图像进行边缘检测效果好于LoG、Sobel、Canny等经典的边缘检测方法。     

基于NCT的特征级图像融合

为得到更好的融合效果,将特征级融合与像素级融合相结合,利用Contourlet变换(CT)对源图像进行分解,对于近似图像,利用Canny算子进行边缘检测以得到边缘特征图像,再以边缘特征图像作为交叉视觉皮质模型的输入,根据各神经元的点火次数进行融合;对于细节图像,根据区域能量系数矩阵进行融合.通过多聚焦闹钟图像和CT、M...     

一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于BEMD的Canny算子边缘检测算法

提出一种基于二维经验模态分解（BEMD）的Canny算子边缘检测算法,通过BEMD将图像分解成多层本征模函数,利用Canny算子对各分量进行边缘检测,并有选择地逐层重构出图像边缘,在灰度图像集中进行测试。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能够获得较好的检测性能。     

一种改进的边缘检测算法

针对图片易受到噪声的干扰很难检测到真正的边缘,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对含有噪声的图片采用二维小波分析和图像的中值滤波进行图像平滑预处理,然后采用遗传算法改进的sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测.再对预处理的图片进行Canny算子检测,得到清晰的连续的边缘.把sobel边缘检测算法和Canny边缘检...