一种基于Canny的边缘检测优化算法

针对传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失和假边缘的现象,提出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代替高斯滤波器对含噪图像去噪,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性。     

一种改进的Canny的图像边缘检测算法

研究图像边缘优化检测问题,针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度.传统Canny算子的高斯滤波参数和高低阈值选择困难,以及会造成缓变边缘丢失信息和假边缘的现象.为解决此问题,提出一种改进的Canny的边缘检测算法.首先采用非线性扩散滤波减少了图像噪声,同时保持图像的边缘信息,然后采用最大类间方差的方法来实现Canny算子高低阈值的自适应选择,并用此高低阈值检测及连接图像的边缘.实验结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下Canny算子的边缘提取效果,有效提高了边缘的检测精度和准确性.     

基于改进Canny算法的图像边缘检测

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。     

自适应Canny算法的植物叶片图像边缘检测应用

研究一种自适应阈值的Canny算法并应用在植物叶片图像边缘检测上,利用中值滤波替换掉经典Canny算法里的高斯滤波,将通过梯度方向进行非极大值抑制,而后采用OSTU方法计算高低阈值并连接边缘,从而实现自适应植物图像边缘检测。实验结果表明,该方法能对叶片图像自适应检测,且检测边缘清晰连贯,能较好突出叶片边缘特征。     

自适应Canny算法的植物叶片图像边缘检测应用

研究一种自适应阈值的Canny算法并应用在植物叶片图像边缘检测上,利用中值滤波替换掉经典Canny算法里的高斯滤波,将通过梯度方向进行非极大值抑制,而后采用OSTU方法计算高低阈值并连接边缘,从而实现自适应植物图像边缘检测。实验结果表明,该方法能对叶片图像自适应检测,且检测边缘清晰连贯,能较好突出叶片边缘特征。     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

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。     

基于改进的Canny算子与自适应阈值的边缘检测算法

传统的基于Canny算子的边缘检测算法存在不足,因此提出了一种基于自适应阈值的改进方法。由于传统的Canny算子方法中的高低阈值需要人工设定,会对边缘检测中的结果产生影响,利用自适应阈值的方法改进传统Canny算子中阈值的参数的设定。得到理论上适合的参数后,根据算法对结果进行处理。实验结果表明,改进后的算法比传统算法表现更加出色,而且有效排除了图像中噪点的影响,提高了边缘检测算法的鲁棒性。     

应用Otsu改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对传统Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先从数学形态学角度分析传统Canny思想和缺陷;接着提出应用尺度自适应调整的高斯滤波器改进传统高斯平滑滤波;然后使用最大类间分差法（Otsu）替代传统双阈值检测算法求出最佳阈值,有效平衡去噪能力和保留边缘细节信息二者之间的矛盾;为解决Otsu遍历时间长,实时性差的缺点,提出应用Kalman滤波器最小误差估计算法预先估计后续图像序列的阈值范围,以加快遍历过程;最后进行实验分析比较,证明该算法可以更快速有效地检测出图像的边缘.     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象,提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像,以有效地去除图像中的噪声,然后计算梯度算子的幅值和方向,最后用极大值抑制和高低阈值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明,改进的算法提高了边缘检测准确性,获得比较理想的边缘检测效果。     

采用自适应canny算子的树上柑橘图像边缘检测

提出了一种自适应canny算子进行树上柑橘图像边缘检测的方法。对获取的RGB真彩图像进行R-B色差空间的线性变换,在该分量上,利用积分图像快速计算高斯滤波器尺度参数,利用OTSU方法计算canny算子的高低阈值,从而实现边缘的自动检测。试验表明,采用该方法检测的边缘连通性好、噪声较少,优于其他传统的边缘检测方法,而且对不同光线下拍摄的图像均有较好的效果,为后续的果实识别和定位奠定了基础。     

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。     

基于多结构元的形态图像边缘检测算法

基于修正的边缘检测算子和形态滤波思想,提出一种新的多结构元素形态学灰度图像边缘检测算法。在该算法中,自适应确定权重,并将各个结构元素下的检测信息进行加权求和,得到噪声存在条件下较为理想的图像边缘。仿真结果表明所给算法效果优于经典的边缘检测方法。     

一种新型均值滤波器及在压力分布中的应用

提出了一种加入时间窗的时空自适应窗体中心加权的中值均值滤波算法,在自适应的时空滤波窗体内采用中心加权的中值选取并结合加权均值算法滤除压力分布中混合噪声。实验证明：该方法对于受椒盐噪声、高斯噪声污染比较严重的压力分布数据有较好的滤波效果,与小波、维纳滤波等其他线性滤波算法相比计算量要小得多。     

多阈值选取与边缘连接的边缘检测算法

论文针对Kirsch 边缘检测算子的缺点,提出一种多阈值选取与改进的边 缘连接算法相结合的方法,对图像,尤其是医学图像进行边缘检测。该方法首先用高斯滤波 器对原始图像去噪,使用传统Kirsch 算子计算梯度,然后设定低阈值和自适应阈值来保护 图像弱边缘和提取真正边缘,最后通过改进的边缘连接算法连接边缘。实验结果表明,论文 的方法具有保持弱边缘、连接性好的边缘检测效果。     

针对合成孔径雷达图像的新型LOG 边缘检测算法

传统LOG 边缘检测算法对合成孔径雷达图像进行边缘检测时,对噪声敏感,同时也 易损坏部分低强度边缘。针对这一问题,提出了一种新型的LOG 边缘检测算法,首先采用双边滤 波和自适应中值滤波来代替传统LOG 算子中的高斯滤波,再计算平滑后图像的拉普拉斯,最后提 取运算后的零交叉点作为图像的边缘。仿真实验表明,本文方法在脉冲噪声环境下具有显著的去噪 效果,而且能较好地保护边缘,提高了检测精度,相对传统LOG 算法具有更好地检测效果。     

一种新型煤矿视频监控图像滤波算法

针对煤矿视频监控图像存在噪声强度高且对比度低等问题,提出了一种新型煤矿视频监控图像滤波算法。该算法首先采用自适应Canny算子对图像进行边缘检测,实现边缘图像和非边缘图像的有效分离;然后对边缘图像引入直方图均衡化算法进行处理,以突出图像边缘信息,提高图像对比度;从滤波器的构建、结构元素的设计方面对经典数学形态学滤波算法进行改进,将其应用于非边缘图像的滤波;最后对处理后的边缘图像和非边缘图像引入图像融合机制进行加权融合。实验结果表明,与小波阈值法、经典数学形态学滤波算法相比,该算法具有较好的滤波效果。     

基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法

Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑,往往使得算法的信噪比和定位精度下降,从而产生一些虚假边缘,使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题提出了一种改进方法,运用各向异性扩散方程代替高斯滤波,并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明,该算法有效地提高了边缘检测的准确性,得到了比较理想的边缘检测效果。     

基于小波耦合阈值的边缘检测算法

针对Canny型边缘检测算法中高斯滤波对图像造成过度平滑及边缘移位的现象,论文提出了用非线性小波耦合阈值代替高斯滤波的一种新型边缘检测算法。实验表明,新算法能较好地保留图像细节,得到比较理想的边缘检测效果,对于含有白噪声的图像也有很高的检测精度。