基于方向信息的抗干扰性边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理中的一个重要环节，本文主要针对传统微分算法的不足之处，从图像边缘的特性入手，提出一种基于方向信息的改进算法,文章介绍了改进算法的构造机理，通过实验与传统算法进行了比较，验证了该算法的可行性．同时表明该算法是对边缘检测算法的一种很好的补充．     

基于改进高斯-拉普拉斯算子的噪声图像边缘检测方法

针对现有梯度算子在图像边缘检测中存在的对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于改进高斯-拉普拉斯算子的图像边缘检测方法。噪声图像中的边缘检测是一项关键任务,然而目前常用的几种梯度算子,包括已经提出的高斯-拉普拉斯算子都没能取得理想效果。提出的方法对传统的拉普拉斯边缘检测算子做了改进,并与高斯滤波器相结合。首先,应用高斯滤波器来平滑图像,抑制噪声。然后基于拉普拉斯梯度边缘检测器进行边缘检测。最后在标准图像上进行评估,评估结果显示,提出的边缘检测方法所获得的峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)均优于其他几种对比方法。     

融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测

针对图像边缘检测中,滤除图像噪声并有效保留图像边缘信息这一研究,提出了一种融合小波变换模极大值法和新型改进的数学形态学的含噪图像边缘检测方法。首先介绍了基于小波变换模极大值的图像边缘检测算法;然后提出了一种新型改进的数学形态学检测算法;最后为了综合两种算法的优点,应用新的融合方式将两种方法的检测结果融合到一起,提出一种融合小波变换和新形态学的含噪图像边缘检测方法。实验结果表明,提出的融合检测算法相比于单独使用小波变换模极大值或数学形态学算法,能更有效地抑制噪声,提高边缘检测效果。     

Zernike矩结合Sigmoid曲线拟合边缘检测方法

为了改进Zernike矩边缘检测方法对非直线边缘检测精度低的弱点,提出了一种改进的基于Zernike矩方法和Sigmoid拟合法的边缘检测方法。用Zernike矩边缘检测方法检测边缘,然后用Sigmoid拟合方法检测边缘,根据边缘类型对两种方法检测的边缘结果进行加权求和,所得结果为边缘位置。分别利用理想图像和实际工业CT图像进行了实验验证,实验结果表明对非直线边缘的检测,该方法检测精度相对于Zernike矩方法提高了一个数量级。     

基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型

现有的图像边缘检测方法效果不太理想,得到的图像边缘可能模糊。针对此问题,将分数阶微分理论和现有的Laplacian算子方法相结合应用于图像边缘检测,提出了一种基于分数阶偏微分的图像边缘检测新模型。实验结果表明,相比现有的整数阶微分边缘检测方法,该模型不仅能较好地检测出图像的边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用,尤其对于纹理细节丰富的图像而言,能够检测出更多的纹理细节信息,是一种比较有效的边缘检测方法。     

基于语义信息的精细化边缘检测方法

边缘检测是在图像中准确地提取视觉上显著的边缘像素,以得到图像的边缘信息,然而传统基于全卷积网络的边缘检测方法通常存在预测边缘粗糙、模糊等问题。提出一种语义信息指导的精细化边缘检测方法。通过图像分割子网络将学习到的图像语义信息传递给边缘检测子网络,同时利用图像语义信息指导边缘检测子网络,其引入具有注意力机制与残差结构的特征融合模块,以生成精细的图像边缘,增强不同尺度的特征融合。在此基础上,结合图像分割任务和图像边缘检测任务中的代价函数定义新的模型代价函数并进行训练,进一步提高网络边缘检测质量。在BSDS500数据集上的实验结果验证了该方法的有效性,结果表明,该方法的固定轮廓阈值与图像最佳阈值分别达到0.818和0.841,相比HED、RCF等主流边缘检测方法,能够预测更精细的边缘图像,且鲁棒性更优。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

一种改善的基于支持向量机的图像边缘检测算法

本文给出一种基于支持向量机方法的边缘检测算法,用以改善传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、不准确边缘等缺点。支持向量机是建立在统计学理论基础上的一种新的机器学习方法。首先提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测。用所得到的边缘检测算法与Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与Prewitt算法相比,边缘检测性能得到提高。     

Autocorrelation-based interlaced to progressive format conversion

To generate a high resolution image from a low resolution one, interpolation plays a crucial role. However, conventional interpolation methods including edge-based interpolation methods have some drawbacks such as the limited number of edge directions, imprecise edge detection, and inefficient interpolation. To overcome these shortcomings, we propose a new edge-directed interpolation method, which has three aims: various edge directions, reliable edge detection, and outstanding interpolation. Since the number of candidate edge directions in the proposed method is flexible, we can use several edges included in the high resolution image. To accurately determine the edge direction, we use autocorrelation of neighboring pixels for candidate directions based on the duality between a high resolution image and its corresponding low resolution image. For the interpolation step, we utilize a Blackman–Harris windowed-sinc weighted average filter where we use correlation values obtained in the edge detection step as weights. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional methods in terms of both the subjective and the objective results.     

Kirsch联合高低双阈值的多色彩空间图像边缘检测算法

边缘检测是计算机视觉中非常重要且实用的图像处理方法,被应用在各个领域。然而在图像采集或传输过程中,由于外界环境的干扰,容易出现结果边缘检测率较低或者伪边缘现象,学者们为此提出了很多改进方法。但是通用的边缘检测方法确很少,现有的算法都是以处理特定场景或特定情况下的问题为目的。Kirsch联合高低双阈值的RGB图像边缘检测算法正是针对上述问题提出的。首先,提取原图RGB色彩空间下的不同分量图,对每个分量图利用改进的Kirsch算子求取边缘强度;然后利用高低双阈值划分图像的边缘点和背景点,得到不同色彩空间的边缘结果;最后对不同分量的边缘检测结果进行融合,得到最终的边缘结果。利用基准数据集BSDS500数据集中的200张测试图像对算法进行验证评估,实验结果表明,本文算法相比于其他算法检测到的边缘更加清晰,细节更加完整,边缘连贯性更好,检测率更高,适用范围更广。     

鲁棒的形态学彩色图像边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,提出一种新的基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,设计出一种多尺度、多结构元素的抗噪型边缘检测算子,利用新算子对R、G、B三个分量分别检测出图像的边缘分量,对三个边缘分量进行融合得到最终的彩色边缘信息。仿真实验表明,该方法得到的边缘轮廓清晰,边缘定位精度较高,比传统的边缘检测方法具有更好的噪声鲁棒性和边缘细节保护能力。     

一种基于形态学多结构元的自适应边缘检测算法*

基于形态学的图像边缘检测是图像处理的新技术之一,针对形态学单结构元在边缘检测中遗漏边缘信息的问题,提出了基于多结构元的自适应边缘检测算法。实验证明,该算法在检测边缘时能够获得比单结构元检测更多的边缘信息,具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

数学形态学的边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图像的边缘。     

一种基于核密度估计的图像边缘检测方法

进行图像边缘检测的算法有很多种,其中基于Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等的图像边缘检测方法当属经典。但所提方法不同于这些差分算子方法,而是对灰度图像素进行小窗口区域的核密度估计,从而得到一幅核密度图,然后通过核密度图,选择出合适的带宽或阈值来控制图像边缘的检出。实验表明该方法可行且简单快速。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。     

Simultaneous unidirectional and bidirectional chaos-based optical communication using hybrid coupling semiconductor lasers

A simultaneous unidirectional and bidirectional chaos-based optical communication scheme based on a hybrid coupling semiconductor laser system that consists of one center semiconductor laser(CSL)and multiple side semiconductor lasers(SSLs)is proposed numerically.In this scheme,the SSLs oriented in a linear chain mutually couple with the adjacent SSLs and they are subjected to identical unidirectional injections from the CSL which is a chaotic external cavity semiconductor laser.We theoretically analyze the conditions for diferent types of chaos synchronization based on the symmetry operation mechanism and injection-locking mechanism,and numerically investigate the influences of operation parameters,parameter mismatch robustness,chaos pass filtering efects and communication performance of the hybrid coupling semiconductor laser system.The simulation results demonstrate that with proper selection of the unidirectional and mutual coupling conditions,the SSLs can synchronize with each other isochronally and simultaneously synchronize to the CSL completely or laggardly,which enables the proposed system to achieve a unidirectional broadcasting communication from the CSL to the SSLs and a bidirectional communication among the SSLs simultaneously.The proposed scheme is beneficial to the implementation of optical chaos communication networks.     

Contour detection improved by frequency domain filtering of gradient image

We propose an intermediate computational step,frequency domain filtering of gradient image,to improve contour detection performance of gradient-based edge detectors.This step is inspired by analyzing the spectrum distribution of object contours and texture edges in the frequency domain of gradient image.We illustrate the principle and efect of this step by adding it to the Canny edge detector.The resulting operator can selectively retain object contours and region boundaries,and meanwhile can dramatically reduce non-meaningful elements caused by textured background.We use several types of images to compare the proposed method and other related methods qualitatively and quantitatively.Experimental results show that the proposed method can efectively enhance the contour detection of Canny edge detector and achieves similar detection performance to two other related methods but runs faster.     

Edge curvature and convexity based ellipse detection method

In this paper, we propose a novel ellipse detection method for real images. The proposed method uses the information of edge curvature and their convexity in relation to other edge contours as clues for identifying edge contours that can be grouped together. A search region is computed for every edge contour that contains other edge contours eligible for grouping with the current edge contour. A two-dimensional Hough transform is performed in an intermediate step, in which we use a new ‘relationship score’ for ranking the edge contours in a group, instead of the conventional histogram count. The score is found to be more selective and thus more efficient. In addition, we use three novel saliency criteria, that are non-heuristic and consider various aspects for quantifying the goodness of the detected elliptic hypotheses and finally selecting good elliptic hypotheses. The thresholds for selection of elliptic hypotheses are determined by the detected hypotheses themselves, such that the selection is free from human intervention. The method requires a few seconds in most cases. So, it is suitable for practical applications. The performance of the proposed ellipse detection method has been tested on a dataset containing 1200 synthetic images and the Caltech 256 dataset containing real images. In both cases, the results show that the proposed ellipse detection method performs far better than existing methods and is close to the ideal results, with precision, recall, and F-measure, all very close to 1. Further, the method is robust to the increase in the complexity of the images (such as overlapping ellipses, occluded ellipses), while the performance of the contemporary methods deteriorates significantly.     

基于多方向的各向异性边缘检测算法

针对传统边缘检测算法抗噪性差的不足,提出了一种多方向的各向异性边缘检测算法。该算法构造了4个具有各向异性的5阶差分模板,对其进行归一化处理后,分别对待检测图像进行卷积处理,根据检测算法在各方向上卷积结果的幅值和方向信息得到灰度边缘图,最后采用最大类间方差法确定阈值进行边缘二值化。多组仿真实验结果表明,该方法能有效实现边缘提取,比传统方法具有更高的检测精度和更强的噪声鲁棒性。     

基于多尺度多分辨率局部边缘模式的边缘检测

由于传统基于梯度的方形边缘检测算子包含边缘方向过少（一般为2个或4个方向）,因此无法从多分辨率角度检测边缘,进而会丢失其他方向的边缘信息。针对上述问题,提出一种具有多尺度、多分辨率特性的边缘检测算子,称为可变局部边缘模式（Varied Local Edge Pattern,VLEP）算子,并用来提取图像边缘信息。算法主要思路包括,将图像经过高斯滤波器平滑,使用一组或多组VLEP算子与滤波后的图像进行卷积,得到边缘强度,从而获得边缘梯度值,最后设置适当的梯度阈值,对梯度图像进行二值化处理,完成图像的边缘检测。此外,当多组VLEP算子被同时使用时,考虑结合加权融合思想,以便获得更加丰富的边缘信息。实验结果表明,提出的边缘检测算法比其他经典的方法具有更好的边缘检测效果。