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。     

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.     

基于形态学和小波的遥感图像边缘检测

针对遥感图像噪声含量大、边缘细节丰富等特点,提出了一种基于形态学和小波分析相结合的遥感图像边缘检测方法,即利用小波变换将遥感图像分解为低频和高频两部分分别进行处理,低频采用形态学锐化算法改善低频边缘清晰度后构造全方位多结构元素进行形态学边缘检测,高频引入小波阈值去噪算法进行预处理后利用小波模极大值进行边缘检测,最后进行边缘图像融合.实验结果表明:该方法在有效抑制噪声的同时,实现了边缘的精确定位,细节提取效果好.     

融合小波变换与数学形态学的图像边缘检测

针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。     

抗噪的多尺度形态学边缘检测算法

为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强,能检测到更加丰富的边缘信息,在多尺度形态学边缘检测算法的基础上,提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面,用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像,对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略,从而有效地保留边缘的细节信息,使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面,在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法,因此,该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明,该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响,又能获得较理想的边缘图像。     

融合数学形态学理论的边缘检测方法研究

给出一种结合小波变换和Canny算子的基于数学形态学的组合边缘检测算法.利用小波变换对原始图像进行去噪和增强,突出对象的轮廓;利用Canny算子完成边缘的初步检测:引入数学形态学中闭合运算对单纯利用微分算子检测边界存在的断裂边缘进行填充和修复.去除图像处理过程产生的噪声,使结果清晰、平滑.该算法利用MatLab软件进行仿真,结果证明该算法可有效抑制噪声,提高边缘检测精度,是一种有效的图像边缘提取算法.     

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。     

结合小波滤波和形态学的图像边缘检测方法

针对传统的边缘检测方法对含噪图像检测效果不理想,提出了一种小波滤波和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。用广义交叉验证准则进行小波阈值的自适应选取,用此阈值的广义阈值函数的小波滤波方法对含噪图像去噪;构造4种具有代表性的结构元素,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘。实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法。     

基于平稳小波变换邻域系数萎缩的图像去噪法

为消除图像去噪过程中普遍存在的边缘失真,先利用Canny边缘检测算子提取含噪图像的边缘特征,使边缘图像的像素点和含噪图像的像素点一一对应,将含噪图像中边缘像素点的值设零,再将得到的去掉边缘信息的含噪图像进行二维离散平稳小波变换,对小波系数采用基于邻域的方法进行系数萎缩.该算法充分考虑了平稳小波系数的邻域性质,对处理后的小波系数进行平稳小波反变换得到平滑去噪图像,最后将边缘图像嵌入平滑图像中得到去噪后的图像.该算法能够在去除噪声的同时较好地保护图像的边缘,是一种有效的图像去噪法.     

融合小波变换和形态学差分的图像边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解,高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测,可有效提取高频边缘;低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明,该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于小波变换的拓片文字边缘检测*

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高,根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性,提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解,再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性,进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明,该算法克服了传统算法的不足,弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾,从而具有更好的实用性。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

一种基于改进的形态学算子的边缘检测算法

本文提出了一种基于改进的形态学算子和多尺度多结构元素思想的边缘检测算法.改进的抗噪型形态学边缘检测算子增强了图像边缘检测时的抗噪能力,采用多尺度和多结构元素构建的边缘检测算法既具有较好的抗噪能力,同时可检测更多边缘方向.实验结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,在检测出更多的边缘方向的同时可保留较多的边缘细节,具有较强的...     

基于小波阈值和全变分模型的图像去噪

针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同分解尺度选择不同的最佳阈值去噪,克服了统一阈值的不足,增强了算法的自适应性。理论分析和仿真实验结果表明,所提方法兼顾了小波变换和全变分模型的去噪优点,在有效去除噪声的同时更完整地保留了图像的边缘和细节信息,有较高的结构相似度和峰值信噪比。     

基于3次B样条小波变换的改进自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题,提出了一种改进NormalShrink自适应阈值去噪算法。该算法首先通过小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数,利用边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进NormalShrink自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的Candy算子和传统的NormalShrink自适应阈值相比,本方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约6 db。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.