一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种基于立方体相似度的彩色图像边缘检测算法

对彩色图像边缘检测算法进行了研究,提出了一种基于立方体相似度的边缘检测算法,同时,对几个相关的问题做了详细的描述,如颜色空间的概念、分类等。这种算法在一定程度上合理地对R、G、B三个颜色分量之间的关联性进行了构造,对相关颜色的向量问题转为标题问题,转入了发展相对完善、人们更为熟悉的领域。经过实验得出,该算法可以很充分的通过图像的颜色信息,使原彩色图像的边缘得到更完整的保留。     

改进的HSI空间形态学有噪彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,选择了更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出了一种改进的形态学有噪彩色图像边缘检测方法,将开闭的迭代运算和双结构元多尺度运算应用到传统形态学梯度算子中,然后计算图像H、S、I三个分量的边缘信息,根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘.实验结果表明,该方法所检测的边缘符合人眼视觉特性,在抗噪声方面的效果比传统方法及其他多种方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,计算量相对较小,有很好的实用性和通用性.     

基于HSI空间颜色三角形的边缘检测方法

利用像素点的颜色坐标H、S、I构建像素的颜色三角形,计算该三角形的面积和边长.根据面积以及边长的差值确定该像素点是否为彩色图像的边缘点.这种边缘检测方法在一定程度上合理地考虑了个各颜色分量的相关性,将向量空间的计算以自然的方式转换成了标量的计算,在思想上是一种不同于其他算法的新算法.实验证明,与传统的方法相比较,该方法能快速有效地检测出图像的边缘.     

基于HSI空间的肤色检测方法

介绍了几种用于肤色检测的色彩空间,提出了一种基于HSI空间通过使用阈值分割结合中值滤波的肤色检测方法.实验结果表明,该方法能达到准确的肤色检测效果.     

基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法*

为提高分割速度、改善分割效果,从两方面进行改进:首先对传统的快速水平集分割进行改进,得到基于CV模型的快速水平集;其次,通过引入HSI空间中的彩色差概念,建立一种新的、尤其适合彩色图像的快速水平集分割方法。实验表明,新提出的基于HSI彩色差的快速水平集分割方法,对彩色图像具有良好的分割效果。与传统水平集分割相比,新方法在分割性能和运算时间两方面均有明显提高。     

基于方向区域距离测度的彩色边缘检测方法

文中给出了一种彩色边缘的定义，阐述了彩色边缘的特点，提出了一种在HSI彩色空间使用的基于彩色图像方向区域距离测试的彩色边缘检测新方法。该方法定义的方向区域距离测度充分考虑了边缘的方向性和滤波尺度对边缘检测的影响，通过选择不同的权重，可分别求取色调边缘，色度边缘，饱和度边缘，亮度边缘以及它们的组合边缘，能满足不同应用的需要，实验表明，该方法能提取更多的彩色边缘信息并具有很好的抗噪性能。     

Circle Detection Based on HSI Color Space

A method based on HSI color space is presented to solve the problem of circle detection from color images. In terms of the evaluation to the edge detection method based on intensity, the edge detection based on hue is chosen to process the color image, and the simplified calculation of hue transform is discussed. Then the algorithm of circle detection based on Canny edge detection is proposed. Due to the dispersive distribution of the detected result, Hough transformation and template smooth are used in circle detection, and the proposed method gives a quite good result.     

基于边缘跟踪方法的肤色区域检测

常用的肤色模型只针对肤色的颜色信息,在较复杂的光照情况下检测效果不理想。为此,结合肤色在HSV颜色空间的分布特点以及肤色区域的边缘信息,提出一种应用于肤色区域检测的边缘跟踪方法。实验结果表明,该方法能准确检测图像中的肤色区域,检测结果优于传统的肤色模型,且对侧光、阴影等具有较好的鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

基于角度搜索和距离判定的边缘检测算法

在离散数据处理中,边缘检测算法的应用非常广泛。针对当前边缘检测算法存在的问题,如数据量的大小、数据的几何特性、密度的集中程度、距离跨度等,提出了一种基于角度搜索和距离判定的边缘检测算法,详细考虑了边界的多情况、凹边形和凸边形的几何特性。首先建立四个点的边界凸壳,然后采用角度判断的方法进行凸壳内缩,最后进行距离判断的二次内缩检验。该方法简洁、高效、便于理解与实现,并且可以针对各种情况的离散数据。采用乐山市城区的商业圈聚类分析数据进行测试,该离散数据体现了高密度、低密度、数据量大、距离跨度大等特点,通过实验证明了该算法边界检测效果较好,异常数据小,能够准确甄别出边界区域数据。同时也证明了该算法的通用性、简洁性和高效性。     

利用图像颜色及其边缘直方图特征的SVM人脸检测

研究了利用颜色直方图、颜色边缘幅值和边缘方向直方图特征,基于支撑向量分类器的检测人脸技术.提出了一种新的边缘方向编码,在与颜色直方图结合中比传统方向编码有更好的分类性能.采用多重交叉检验的ROC评估,实验表明结合颜色直方图和颜色边缘直方图能明显提高分类精度;支撑向量机能有效地挖掘基于颜色的综合直方图的分类潜力,分辨出不同光照条件下、不同表情甚至部分遮挡的非深度旋转的彩色人脸,体现出结合颜色及其边缘统计特征在人脸检测中的有效性和鲁棒性.     

基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测

该文提出了一种基于多尺度的矢量形态学彩色图像边缘检测新算法。文章首先分析了彩色图像与二值图像之间的关系,然后定义了新的基于彩色图像的形态学变换。并在此基础之上,引入了多分辨率分析的彩色图像形态学变换。试验结果表明该算法对彩色图像的边界检测效果明显地优于单尺度及Sobel等算子的边界检测。     

一种基于支持向量机的图像边缘检测方法

支持向量机是一种新的机器学习的方法。它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果。文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究。文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性。实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果。同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用。