基于C-Canny算子与灰度空间的彩色图像边缘检测

提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny算子进行了改进,在计算梯度幅值时采用了3×3邻域,改进后的Canny算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细.采用了两种算法将彩色图像转换为灰度图像,利用C-Canny算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础上,完成彩色图像的边缘检测.经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩色图像有较好的边缘检测结果.     

彩色图像边缘检测改进算法

介绍了梯度的概念和度量方法,分析了常用梯度算法,对其中的Sobel算子进行改进,从灰度算法改进到RGB三维空间,提出了一种针对彩色图像的边缘检测算法.本算法在Delphi平台上实现,与同类算法做了多次实验对比.实验证明,该算法能有效增强彩色图像的边缘,耗时较少,经过封装后可以直接用于二值图像、灰度图像和彩色图像,具有一定的通用性和实用价值.     

基于边缘检测的多聚焦彩色图像融合算法

针对左聚焦和右聚焦彩色图像的融合问题,设计了一种基于边缘检测的彩色图像融合算法。首先将彩色图像转换为NTSC图像,再利用Canny方法检测出亮度信息图像的最优边缘,然后对亮度信息图像的边缘部分采用平均法进行融合,其余部分采用相关系数的权值法进行融合,最后将融合之后的饱和度图像、亮度图像和色调图像转换为彩色图像。从融合效果来看,文中算法能够将两幅左右聚焦的彩色图像融合成一幅信息量饱满且清晰的单一聚焦彩色图像。实验结果和信息熵客观评价结论表明,该彩色融合算法能够将信息熵提高2.13%～2.51%。     

一种微分极值的边缘检测算法

本文通过对边缘点的定义,提出了一种微分极值的边缘检测算法.与经典微分算法相比,该算法直接在边缘检测窗口内提取边界像素点,因此边缘定位准确,连续性好,在背景图像照度不均匀的情况下,仍能够得到令人满意的检测效果.     

基于边缘检测与双边滤波的彩色图像去噪

 针对彩色图像双边滤波去噪方法存在的不足,本文提出一种边缘检测与双边滤波相结合的彩色图像去噪方法.首先利用细胞神经网络(CNN)模型导出一种新的彩色图像分块自适应边缘检测算法,继承了CNN灰度边缘检测算法定位准确的优点,又弥补了CNN现有算法不能直接处理彩色图像的空白.接下来提出一种针对图像增强的边缘滤波算法,通过两级边缘检测满足去噪不同阶段对边缘检测的不同要求.在此基础上,用改进的双边滤波器对彩色图像进行去噪,通过非抗噪边缘图对噪声范围进行定位,以缩小双边滤波的范围,减少去噪过程带来的图像模糊,并且对双边滤波加权平均方式进行改进,减小噪声点本身的权重,降低高频噪声的影响.最后根据滤波后的去噪边缘图对彩色图像进行增强.实验结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时保护和增强了图像中的边缘.     

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法仿真实现

传统的图像边缘检测算子大都是基于灰度图像的,其不能充分检测到彩色图像的全部色彩信息。文章根据文献提出的方法,在RGB颜色空间中对R、G、B三个颜色分量分别进行灰度边缘检测,同时引入去噪算法进行处理,最后将各颜色分量检测所得的结果通过某种方法结合起来,仿真实现了一种改进的彩色图像边缘检测算法。仿真结果表明,该算法不仅有效地检测出了图像的边缘,还有较好的去噪效果。     

基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现

针对传统的基于灰度图像的边缘检测算法抗噪能力弱、对方向敏感、获取边缘细节信息较粗等不足,本文通过分析彩色图像的特点,提出一种改进的Sobel算子与快速中值滤波相结合的彩色图像边缘检测算法,通过扩展边缘检测算子的方向模板,提高Sobel算子对纹理复杂图像的适应能力及抵抗噪声的能力。该改进算法在Altera DE2-70FPGA硬件开发平台上,应用Verilog HDL语言与Quartus II中的可编程宏功能模块实现。实验结果表明,该算法的处理只占用了约2%的系统硬件资源,资源占用相对合理,且图像边缘定位准确,抗噪能力强,能够实时有效地提取出彩色图像的边缘。     

应用特征点的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测技主要通过全局图像扫描,寻找大于设定阈值的点,然后进行伪边缘点的筛除以及断裂边缘的连接。本文提出了一种基于图像特征点检测与边缘生长相结合的边缘检测算法。该方法将边缘看成一种特殊的区域,使用图像分割中区域生长的原理来生成边缘。首先在图像中寻找特征点作为边缘生长的种子点,然后以边缘梯度响应和区域相似度为生长规则,以层序遍历方式得到图像边缘。仿真结果显示,本文提出的算法可以减少参与比较的像素个数,去孤立的边缘,保证边缘的连续性和单一像素宽度。      

基于视频图像对比度的团雾检测算法

提出了一种基于视频图像对比度的团雾检测算法。首先,利用二维多点各向异性高斯滤波器检测视频图像中边缘线的位置和方向。然后,利用本文提出的彩色图像对比度模型计算每幅视频图像边缘线区域的对比度值。最后,利用支撑向量机区分有雾视频图像所具有的不同对比度值,实现团雾浓度的检测。实验结果表明,该算法对复杂场景下的团雾检测效果优于传统的方法,是一种有效的团雾检测方法。     

一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法.算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像.实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值.     

基于自相关矩阵和边缘检测的运动目标检测

提出了一种基于颜色特征提取和图像边缘检测融合的运动目标检测算法。利用颜色自相关矩阵对图像建立特征模型,进行相似度的比较得到较粗糙的目标检测结果。然后通过Canny算子提取图像的边缘信息并利用二值差化求得目标大致边缘轮廓。将两者再进行逻辑与操作,即判定在粗糙检测结果中运动目标轮廓内的元素目标边缘信息为运动目标边缘,并最终进行形态学操作得到运动目标。实验结果表明,提出的算法对复杂背景下运动目标有较为理想的检测效果。     

基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法

提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。     

Efficient edge-preserving algorithm for color contrast enhancement with application to color image segmentation

In this paper, a new and efficient edge-preserving algorithm is presented for color contrast enhancement in CIE Lu^′v^′ color space. The proposed algorithm not only can enhance the color contrast as the previous algorithm does, but also has an edge-preservation effect. In addition, the spurious edge points occurred due to the color contrast enhancement can be well reduced using the proposed algorithm. This is the first edge-preserving algorithm for color contrast enhancement in color space. Furthermore, a novel color image segmentation algorithm is presented to justify the edge-preservation benefit of the proposed color contrast enhancement algorithm. Based on some real images, experimental results demonstrate the advantages of color contrast enhancement, edge-preservation effect, and segmentation result in our proposed algorithm.     

一种基于肤色和边缘信息的人脸检测

人脸的检测是一个非常复杂的问题,对它的许多规律和规则进行显性的描述是相当困难的.文中提出一种基于肤色和边缘信息的人脸检测方法.该方法充分利用了人脸肤色的统计知识,首先利用肤色模型和边缘信息对人脸进行初定位,形成肤色区域,然后利用区域的特性例如紧凑性、坚固性、长宽比等来验证该肤色区域是否存在人脸.实验证明,该方法可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、表情姿态和复杂背景的情况,具有较好的检测结果,还可以用于实时的人脸跟踪中.     

基于相位一致与区域生长的自然彩色图像分割

提出一种自然彩色图像中有意义区域的分割方法.利用相位一致模型检测图像边界,根据边界颜色在图像空间及色彩空间的联合分布,对长边界进行K-means聚类形成有意义的种子生长点,合并短边界以克服局部细节的干扰,最后区域生长方法作用于色彩空间得到封闭的分割区域.算法克服了传统区域生长算法缺少区域模型的局限性,同时将其成功应用到彩色图像,并得到与视觉判断相一致的有意义的分割结果.实验结果显示了所提方法对于不同自然彩色图像的有效性与适应性.     

一种改进的边缘生长彩色图像分割方法

针对彩色图像颜色空间特性,提出一种改进的边缘生长图像分割方法。首先根据平均颜色矩确定图像量化级数,色彩量化后采用边缘检测提取边缘像素集,并将这些高细节点形成边缘线,围成一个封闭的区域,最后根据颜色空间的区域距离,将初始分割区域进行合并。该方法很好的解决了使用边缘检测或区域生长所产生的不连续性和过分割问题。实验结果显示对彩色图像分割具有较好的效果。     

基于相位一致性的红外图像边缘检测方法

由于红外图像的灰度和对比度较可见光图像的低,用基于灰度的边缘检测方法检测红外图像的效果不佳。针对这种情况,利用相位一致性对灰度和对比度的变化具有不变性的原理,提出了基于相位一致性的红外图像边缘检测方法。首先计算红外图像的相位一致性值,然后采用K-mean法分割出包含边缘的区域,最后用形态学相关方法生成边缘曲线。实验结果表明,该方法对红外图像边缘的检测效果比Canny算法更准确。     

基于长边检测的视频分割算法

针对前景和背景交界处颜色相似度较高时的图像分割问题,提出了基于长边检测的视频分割算法,首先建立包括颜色分量和对比度分量的能量函数,然后将基于边缘长度的边缘检测方法应用到基本模型的颜色模型中,利用长边检测的结果改进能量函数的颜色分量和对比度分量,最后使用图割算法,通过对能量函数求最小化得到最终的前景提取结果。实验结果表明,在前景和背景在交界处颜色相似度较高时,较其他算法具有明显的优势。     

一种新型车牌定位算法的研究

车牌定位过程中,由于光照变化、视点和距离变化、复杂背景等原因,图像传感器很难获取到高质量的图像。为了克服这些问题,本文在融合滤波的基础上,将一种基于模糊算子的彩色图像边缘检测方法用于车牌定位中,结合数学形态法和改进后的4-邻域标记法,以及车牌文本区的先验知识找到车牌的准确位置。本文用影像传感器对不同环境条件下获取的300多幅图像进行实验,结论验证了这种方法有效地克服了非车牌区域噪声的干扰,提高了图像质量,而且车牌定位准确率达到98.3%,证明了算法的有效性和鲁棒性。