数字图像几种边缘检测算子检测比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理基本问题之一,本文就数字图像的边缘检测的具体内容及常见的数字图像边缘检测方法进行了综述。分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较。     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究;使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率;为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法;该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测;实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

数字图像边缘检测算子的性能实验比较

本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算子进行了理论分析，并通过VC编程实验，对各种算法进行实现，通过比较得出了各自的优缺点和适用范围。     

图像边缘检测算法的对比分析

对一些常用的图像边缘检测算法进行简单的介绍,并通过实验对各种算法进行比较,分析了这些算子边缘检测的优缺点,以及导致它们差异的具体原因.这对于进一步学习和寻找更好的数字图像边缘检测方法具有实用意义.     

基于数学形态学的图像边缘检测研究

介绍数字图像处理技术中传统的边缘检测算法和基于数学形态学的数字图像边缘检测方法。通过迭代法得到图像最佳分割阈值,然后将图像二值化,再利用数学形念学中腐蚀运算实现数字图像边缘检测。通过编写程序实现上述方法,并比较传统边缘检测算法与基于数学形态学边缘检测方法的结果。     

基于模糊聚类的缺损图像的边缘检测

模糊聚类算法(FCM)应用于数字图像的边缘检测已取得了较好的效果。通常情况下要进行检测的图像是完整的，但也存在边缘不完整或模糊的情况，这时原来的FCM算法就难以直接应用。该文提出了不完整数据的模糊聚类算法，对原FCM的算法公式进行了修正，并将其应用到局部域上有缺损的图像边缘检测中。实验结果表明，修正后的算法能较精确地恢复边缘缺损部分的信息，并实现其边缘检测。     

基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究

研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。     

Snake模型在雨滴边缘检测中的应用

数字摄像技术在降水粒子的自动观测中具有非常好的应用前景,如何在数字图像中准确地进行降水粒子的边缘检测是其中的一项关键技术。Snake模型具有很好的融合图像上层知识和底层特征的能力,能够实现目标轮廓的准确定位。结合雨滴图像自身的特点,提出了目标形心的自动标定方法,在此基础上改进了Snake模型初始轮廓点的选取方法,并通过贪婪算法进行迭代处理,实现了基于Snake模型的雨滴边缘检测算法。算法能够准确地对数字图像中的雨滴边缘轮廓进行检测,且具有较好的稳定性。与传统的边缘检测算子相比,该方法对雨滴图像获得了更好的边缘检测效果。     

数字图像几种边缘检测算法研究

在工业及民用领域,数字图像的检测技术有着越来越重要的应用,本文对于数字图像的边缘算法进行分析和探讨,对于SIFT、Brief、ORB边缘检测算法的步骤与参数设定进行了研究,为其进一步发展提供了思路。     

基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别

边缘检测是图像处理、计算机视觉中的基础内容,也是至今仍未得到圆满解决的一类。目前图像处理大多数都是针对数字图像,本文对数字图像中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,设计了一个边缘检测演示系统,主要包括图像文件管理、图像边缘检测等功能模块。本文主要做了以下工作：第一部分,介绍边缘检测的基础;第二部分,分析设计边缘检测演示系统;主要是开发工具的介绍和详细设计过程;第三部分,本次设计的收获和展望。     

基于数字图像处理技术的微小群孔快速检测系统

传统小孔检测方法适用于单个小孔的测量,检测微小群孔时效率低。针对微小群孔快速检测的需求,设计了一种基于数字图像处理技术的微小群孔快速检测系统,提取图像骨架,用模式匹配算法识别群孔,采用最小区域法逐个获取各个小孔的直径与圆度,引入真圆度信息判别各小孔的形状。实验表明：该系统精度满足生产要求,检测效率高,适用于微小群孔的快速检测。     

State of the art in passive digital image forgery detection: copy-move image forgery

Authenticating digital images is increasingly becoming important because digital images carry important information and due to their use in different areas such as courts of law as essential pieces of evidence. Nowadays, authenticating digital images is difficult because manipulating them has become easy as a result of powerful image processing software and human knowledge. The importance and relevance of digital image forensics has attracted various researchers to establish different techniques for detection in image forensics. The core category of image forensics is passive image forgery detection. One of the most important passive forgeries that affect the originality of the image is copy-move digital image forgery, which involves copying one part of the image onto another area of the same image. Various methods have been proposed to detect copy-move forgery that uses different types of transformations. The goal of this paper is to determine which copy-move forgery detection methods are best for different image attributes such as JPEG compression, scaling, rotation. The advantages and drawbacks of each method are also highlighted. Thus, the current state-of-the-art image forgery detection techniques are discussed along with their advantages and drawbacks.     

图像边缘检测算法研究新进展

边缘检测技术是图像处理和机器视觉领域的关键环节,可用于产品外观质量的评价和技术路线的改进。改进传统算法和设计新算法已成为图像边缘检测技术的研究热点。总结了二维图像边缘检测的基本原理和各类边缘检测算法的最新研究进展,分别从信噪比、定位精度、单边缘响应和计算效率等方面对一阶和二阶微分算子进行算法对比,分析了各算法的优缺点。同时也总结了现代边缘检测算法在数字图像处理用的新进展,指出了新算法在现代数字图像处理中的优势和应用特点。     

应用边缘检测算法设计实现植物虚拟仿真系统

植物虚拟仿真系统的设计是将农业信息化和数字图像处理相结合.本文先对植物叶片分类和图像的预处理的技术和方法进行了探讨.然后介绍比较经典的边缘检测方法,通过不同方法的理论分析和仿真计算,相互比较各自的优缺点和适用性,最后根据Laplace边缘检测算子,设计实现了植物叶片几何形状识别与检测系统.Laplace边缘检测算子完成了植物叶片的几何形状的识别与检测,其二维几何形态的建模具有数据的表达与复制的功能.与农业信息化相结合,通过处理图像数据更准确的识别与检测不同种类植物叶片的形态,为农业工程的发展提供更加有效、准确的研究数据.     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.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,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

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。     

基于数字图像处理的大范围区域的火焰识别

传统的检测火焰的方法并不能发挥很好的作用,近些年,随着计算机以及基于视频图像序列处理的数字图像处理技术的发展,基于视觉火焰检测技术在大范围空间具有十分实用的价值。通过数字彩色CCD摄像机获得连续的图片,我们可以通过图像利用数字图像处理的算法来获得所感兴趣区域的形状特征,静态动态特征以及颜色信息,从而来判断是否发生了火灾。将摄像系统装配在所需检测的位置从而达到对检测区域自动防火的功能。简便的算法也可以减少对数据处理的时间。实验的结果说明了我们的方法可以准确地确认火焰。     

图像分割算法研究

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一,研究了边缘检测和阈值分割方法实现图象分割。归纳总结了多种分割算法,包括极小值法,求导法,直方图变换法,迭代法,平均法,大律法和边缘检测法。     

一种基于Hough变换和图像融合的快速破损检测

针对工业破损检测的现状进行研究,提出运用数字图像处理系统代替传统的硬件检测。首先对薄膜进行图像预处理,运用Hough(霍夫)变换分割出连续2帧的感兴趣区域,运用小波变换增强图像对比度;其次计算各个像素点的EOI(拉普拉斯能量)和VI(对比度),将归一化处理后的值作为图像融合的系数;最后把融合后图像转化到HSI(色度、饱和度、亮度)空间,进行阈值分割,进行破损判别。实验表明,这种检测方法具有抗干扰性强、成本低、准确性高、计算量小、识别速度快的优点,基本能实现包装的实时检测。