一种精确的自适应图像边缘提取方法

针对传统Canny算子需要人为指定参数和阈值等问题,提出一种自适应图像边缘提取方法。该方法使用改进的自适应中值滤波对图像去噪;用8点邻域梯度计算方法自适应计算滤波后图像梯度的幅值;根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差自适应地调整高低阈值。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,提高了边缘检测的自动化程度,更具有实用性。     

强噪声下改进Canny算法的边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。     

一种抗噪的大米边缘检测方法

针对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的大米图像,提出了一种大米抗噪边缘检测方法.根据大米图像的特点对中值滤波法进行改进,使其能在降噪的同时更好地保护大米边缘细节,采用改进中值滤波算法对大米图像进行滤波之后,分别经过顶帽变换去除光照不均匀和幂次变换进一步增强图像,最后使用Canny算子检测大米边缘.实验表明,该方法抗噪性能强,对信噪比较低的大米图像进行边缘检测取到了较好的结果.     

一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪方法

中值滤波是一种去除椒盐噪声的有效算法,在现实生活中应用相当广泛。传统的中值滤波在去噪的同时很容易丢失图像的边缘信息。本文提出一种基于边缘检测的改进的中值滤波去噪算法。它先将含噪图像的边缘信息检测出来,然后将边缘信息保存下来,再对原含噪图像用中值滤波进行图像去噪,然后对于保存下来的边缘信息用小模板进行去噪,再用该小模板去噪后的边缘信息区替换中值滤波后的边缘信息。最后通过实验验证,此去噪算法可以在去噪的同时更好地保护图像的边缘信息。     

自适应的形态学边缘检测算法

针对传统的基于形态学边缘检测算法抗噪能力较差以及易丢失边缘细节的问题,提出一种自适应的抗噪型边缘检测算法。该算法采用多尺度的结构元素进行滤波,根据边缘方向自动选择相应方向的结构元素进行边缘检测以得到更多的边缘细节。实验结果表明,该算法不仅抗噪能力较强,检测到的边缘细节较多,而且还能提高边缘检测效率,是一种有效的边缘检测算法。     

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...     

基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性.     

基于Canny 算子的大米边缘检测

为解决传统边缘检测算法对大米图像边缘检测精度低以及对噪声敏感的问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该方法首先采用非线性扩散滤波减少图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制噪声的影响;最后采用最大类间方差法选取阈值,从而提高对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,本文的改进算法运用到大米图像边缘提取中效果显著,满足大米质量检测和分级的要求。     

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。     

基于多层小波阈值函数的彩色图像边缘检测

针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。     

基于Canny算法的改进型图像边缘检测算法

Canny算子是基于最优化算法的边缘检测算子,它具有很好的信噪比和检测精度,但是它使用的高斯滤波方法会造成图像的平滑和边缘的模糊,并且对脉冲噪声很敏感。探讨对Canny边缘提取算子的改进方法,提出了将改进的开关中值滤波算法应用于Canny算法的思想,使之提取出的边缘更加完整,并且有很好的噪声抑制效果。     

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。     

一种基于帧间关联的实时车道线检测算法

为了更好地满足车道线检测的实时性和鲁棒性要求,提出一种基于帧间关联的车道线检测算法。根据道路图像的特征,将图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声,再根据自适应阈值边缘提取检测算法,在提取过程中对原图像进行区域划分,利用改进的Hough变换得到车道候选线,建立动态的ROI,通过帧间关联方法实现对车道线模型的约束和更新。实验结果表明,基于帧间关联的车道线检测方法不仅降低了图像数据的运算量,缩减了算法的执行时间,而且 提高 了算法的鲁棒性。     

一种用于中值滤波的改进均值划分算法

图像滤波是很多图像处理算法在图像预处理阶段采用的处理措施,而中值滤波不仅能够有效地去除图像中的噪声,而且可以保持图像的边缘细节,从而成为首选的图像滤波方法.由于中值滤波需要使用排序操作,其计算时间复杂度较高,而且在滤波窗口较大时,导致图像滤波耗费较长的时间,不能满足海量、高分辨率图像实时滤波处理的需求.在研究中值滤波基础上,提出一种改进的基于均值划分的快速中值滤波算法,实验表明,该算法可以有效地降低图像中值滤波的时间消耗,特别是在大尺度图像中,当滤波窗口较大时,能够显著降低图像滤波时间,同时,能够与传统中值滤波保持一致的效果,进一步增强了大尺度图像实时处理能力.     

基于改进的中值滤波和数学形态学的图像边缘检测

针对受到噪声干扰的图像边缘检测的不理想,提出一种基于改进的中值滤波和数学形态学结合的边缘检测方法。该算法首先对噪声图像用改进的中值滤波进行去除噪声处理,然后利用数学形态学进行边缘检测。利用Matlab软件进行仿真,结果证明该算法与一般的算法相比较能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高边缘检测的精确度,具有更好的边缘提取效果、边缘连续性和光滑性。     

一种基于直线模型的车道线识别算法研究*

为了更好地满足车道标志线识别算法的实时性和鲁棒性要求,提出了一种新的、有效的车道标志线识别算法。将图像灰度化后,采用中值滤波去除图像采集过程中引入的噪声,应用方向可调滤波器进行边缘提取,在提取过程中对原图像进行感兴趣区域划分并采用边缘分布函数法确定方向可调滤波器的初始方向角。提出使用基于梯度加权的霍夫变换对车道标志线进行识别,通过建立梯形感兴趣区域的方法实现对车道标志线的实时跟踪,并对多段实地采集的视频进行实验测试。结果表明:基于方向可调滤波器与梯度加权的霍夫变换相结合的车道标志线识别方法,简化了对车道标志线信息特征参量的估计;不仅大大缩减了算法的执行时间,而且使算法的鲁棒性得到很大的提高。     

一种综合的SAR图像边缘检测方法

针对合成孔径雷达图像中斑点噪声的特性,基于中值滤波方法,并结合Ratio算子、Canny算子和双阈值连接三种处理方法,提出一种综合的边缘检测算法。实验结果表明,与传统算法比较,该算法克服了边缘方向量化带来的直线断裂,边缘定位准确,显著提高了边缘检测正确率,并对噪声有抑制作用,从而取得了良好的检测效果。     

Design of embedded digital image processing system based on ZYNQ

Zynq- real time edge detection system based on execution of the image reconstructed from the sequence. Although the object edge detection is an essential tool in computer vision, edge detection results in the negative image frame noise significantly. Further, due to the high computational complexity of an image filtering operation, implemented in the hardware configuration of the re-configurable hardware it is necessary. In this portion, the proposed dynamic Zynq embedded system reconfiguration capability to detect according to the input image frame to the noise level of the different density filters perform during runtime bit stream re Configuration.The results show that the accuracy of edge detection is highly evaluated. We analyze various noise density levels, and the results show that the edge detection results of the proposed filter bit stream are more accurate, while effectively providing computing capacity to support the real-time processing of the image frame. In the configuration time, CPU usage, and hardware resource utilization performance test results were compared.     

基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索

针对基于边缘方向自相关图的图像检索算法的优缺点,提出了一种基于边缘方向直方图相关性匹配的图像检索算法。使用自适应中值滤波器滤除图像中的椒盐噪声。利用Sobel算子提取图像边缘,通过计算边缘梯度幅值、角度统计后得边缘方向直方图,并对直方图进行等级化排列构成特征向量。最后使用斯皮尔曼等级相关计算图像特征向量间的相关系数作为衡量图像间相似性的指标。实验结果表明：该算法的平均查准率、查全率较基于边缘方向自相关图算法分别提升10.5%,9.7%,平均检索耗时减少了7.5%。实验验证了算法的有效性,可将算法应用到中大规模图像检索系统中以提升检索效果,提高系统速度。     

Void defect detection in ball grid array X-ray images using a new blob filter

Ball grid arrays (BGAs) have been used in the production of electronic devices/assemblies because of their advantages of small size, high I/O port density, etc. However, BGA voids can degrade the performance of the board and cause failure. In this paper, a novel blob filter is proposed to automatically detect BGA voids presented in X-ray images. The proposed blob filter uses the local image gradient magnitude and thus is not influenced by image brightness, void position, or component interference. Different sized average box filters are employed to analyze the image in multi-scale, and as a result, the proposed blob filter is robust to void size. Experimental results show that the proposed method obtains void detection accuracy of up to 93.47% while maintaining a low false ratio. It outperforms another recent algorithm based on edge detection by 40.69% with respect to the average detection accuracy, and by 16.91% with respect to the average false ratio.