一种基于数学形态学的含噪、低对比度图像的边缘检测方法

提出了一种基于多方位小结构元素的抗噪膨胀腐蚀算法,通过实验证明,该算法对噪声图像和低对比度图像都能达到令人满意的检测效果,与经典的Sobel算子、Canny算子相比,具有定位准确,边缘连续、清晰,运行效率高等特点。     

基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与传统的边缘检测算法相比具有定位精度高、去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘。     

改进的抗噪形态学边缘检测算法

噪声是影响图像的边缘检测效果的主要因素之一。形态学的各种运算可以有效地去除噪声,利用形态学对含噪图像进行边缘检测的算法已成为人们当今关注的问题。为了提高图像边缘检测的准确性,降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种改进的抗噪形态学边缘检测算法,且利用两个不同的结构元素进行边缘检测。对于含有椒盐噪声的图像,改进的算法能很好地减弱噪声,得到的图像较平滑、轮廓清晰。边缘定位准确且很好地保留了边缘细节特征。实验结果表明,算法抗噪能力较强,客观评价与视觉效果均好。同时,该算法具有一定的实用性和可行性。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

基于动态分块闭值去噪和改进的GDNI边缘连接的溢油遥感图像的边缘检测算法

海上溢油图像的边缘检测技术是最重要的海上溢油监测技术之一。无论是溢油的识别、位置的确定或者溢油量的获取,都需要首先确定溢油区域的边界信息。针对溢油图像的特点,提出了一种新颖的边缘检测算法。该算法由3部分组成:“非极大值抑制”实现了溢油图像的候选边缘检测;动态分块阂值算法实现了对噪声、伪边缘的清除,使获得的边缘更连续;改进的GDNI边缘连接算法实现了对去噪后图像中的中断边缘点的准确连接。通过实验结果证明,提出的算法能够得到清晰连续的溢油遥感图像的边界信息,较好地实现了具有低对比度、模糊边界以及噪声问题的溢油遥感图像的边缘检测,且具有很好的实时性。根据本算法得到的边缘检测信息,海上溢油能够更加容易和快速地被识别。     

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。     

一种具有抗噪声干扰的图像轮廓跟踪算法的研究

提出了一种图像轮廓跟踪算法，与传统边缘检测方法相比，该算法忽略了图像内部灰度变化较大的假边缘，检测出的图像轮廓定位准确、连续、光滑、边缘细节丰富、没有假边缘、边界呈单像素宽。同时，算法具有很好的抗噪能力，几乎可以完全消除噪声对图像的影响。算法良好的检测效果为图像尺寸参数测量打下了良好的基础，实践证明该方法具备有效性和实用性，可推广应用于各种含噪声的单一目标图像的尺寸测量。     

梳理齿片最优Sobel算子边缘检测算法研究

精梳机锯齿整体锡林所用梳理齿片的质量会直接影响精梳机的梳理效果。针对经典Sobel边缘检测算子存在图像边缘定位精度低和对噪声敏感等缺点,提出了一种最优Sobel算子边缘检测算法用于梳理齿片图像边缘检测。该算法在经典Sobel算子2个方向成像模板基础上增加6个方向成像模板以提高定位精度,同时通过最优阈值的选取使图像具有良好的抗噪性能。实验结果表明,该算法对梳理齿片图像边缘提取具有很好的检测精度,且抗噪能力和准确性都具有可行性和实用价值。     

改进的模糊推理规则图像边缘检测算法

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案：当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。     

一种基于Soft形态学的图像边缘检测算法

概述了软数学形态学的基本原理及形态学在图像边缘检测中的应用.根据软形态学单调性、扩展性和反扩展性等基本理论,成功构造了一种新型软形态边缘检测算法,该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力.对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明,该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和标准形态学边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果.     

基于Sobel算子数字图像的边缘检测

数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测，目前它已成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。文中用已在VC中实现图像的边缘检测方法来对其加以分析。目的是在给出图像的边缘检测实现的基础上，提高图像边缘检测的效果，试验表明此方法能有效地提高图像的边缘检测效果。     

机器视觉中边缘检测算法的SDSoC加速实现

针对机器视觉图像处理中边缘检测算法要求越来越高的实时性，提出使用SDSoC加速实现机器视觉中的边缘检测算法。基于SDSoC开发环境，选用ZC706作为开发平台对Canny边缘检测和Sobel边缘检测进行加速。SDSoC环境支持处理器系统（Processing System，PS）和可编程逻辑（Programmable Logic，PL），根据PS和PL的特性，将两种边缘检测算法中的模块分配在各自适用的硬件架构上运行，即在PS端使用优化的数据分配方法，在PL端使用缓冲区结构及优化指令。实验结果表明，对于512×512的图像，Canny算法用时4.61 ms，Sobel算法用时3.20 ms，满足了机器视觉算法实时性的要求。     

基于FPGA的Sobel边缘检测应用

针对目前数字图像处理速度慢的问题,提出了一种基于FPGA器件的Sobel边缘检测实现方案.Sobel边缘检测分别在FPGA和MATLAB上仿真实现,仿真结果表明,该方案可以大幅提高Sobel边缘检测的速度,并且获得了很好的边缘检测效果.最后列举了一个基于FPGA器件的Sobel边缘检测的应用实例.     

图像边缘检测效果的边缘连续性评价算法

边缘检测是图像处理的一个重要环节,边缘检测效果的好坏直接决定图像处理结果的好坏,但对于边缘检测结果缺乏一个标准的数值化的评价方式,因此提出了一种对边缘检测结果的边缘连续性量化评价方法。以边缘的连续性作为图片边缘提取效果的评价指标,并且使用边缘段凸包面积与边缘段长度的乘积的平均值来数值化评价边缘连续性。设计了多种实验对同一图片采用不同的边缘检测算法在不同边缘检测参数下进行检测,并与所提算法进行评价对比。实验证明该算法能数值化地快速、有效地评价图片边缘检测的效果好坏,评价结果符合人的视觉感知特征,对于高层次的图像处理与自动化图像处理环节具有较好的应用价值。     

基于数学形态学的道路提取

利用遥感图像进行道路提取已经有了一些研究,如图像分割,基于知识的道路特征识别和数学形态学等,但尚有许多问题需要解决,设计了一种基于数学形态学的遥感图像道路提取算法。该算法首先将遥感图像二值化,然后进行噪声滤除、形态学边缘检测与边缘连接。通过采用ETM+遥感图像进行实验表明,该算法与传统的边缘检测与边缘闭合的算法相比,具有更好的抗噪能力,且精度较高,具有一定的现实意义。     

SAR图像边缘检测方法综述

边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问题,讨论了现有的SAR图像边缘检测方法,总结了SAR图像边缘检测中存在的两个问题——边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。最后在总结现有研究成果的基础上展望了SAR图像边缘检测的发展方向。     

一种基于方差的图像边缘检测算法

鉴于传统微分边缘检测算法不适用于识别图像中与背景灰度区别较小的弱边缘,提出了基于方差的图像边缘检测算法,并介绍了其原理和算法实现过程。实验表明,该算法能较好检测出背景灰度区别较小的物体边缘,并有一定的抗噪能力,提高了图像边缘俭测效果。     

边缘模式比对高精度测长技术研究

边缘在图像检测中有着重要的作用。本文利用参考标尺作为检测基准,采用边缘模式比对的方法,基于亚像素技术设计高精度的边缘检测算法,获得被测物的亚像素级边缘位置。算法精度高,具有抗噪声,抗抖动,抗倾斜等优点,并且对图像传感器件分辨率要求较低,特别适用于复杂生产环境下高精度的视觉测量。     

灰阶边缘的细化

本文提出了一种改进了的灰阶图象Sobel边缘细化新方法,通过对灰阶边缘图多次Sobel边缘细化结果的叠加使边缘点的数值拔高、变陡,再通过灰阶边缘图中各3x3邻域内取数值最大的三个点作边缘,得到单点宽的边缘-其中后者也适用于其它边缘检测算子.此方法处理简单、效果明显,为从图象中提取模糊边缘和微弱边缘、提高定位精度,提供了一种有效的手段.     

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。