一种新的保留细节信息的噪声图像边缘提取算法*

一种用于噪声图像边缘提取的算法首先对噪声图像进行小尺度高斯滤波,使用新型边缘检测算子获取引导信息（边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能）,然后对各搜索轨迹进行分段自增强,最后根据自增强累积的程度获取噪声图像中的边缘。实验结果表明,该算法能够有效地从噪声图像中提取物体的真实边缘,并能最大限度地保留细节信息,性能优于经典的边缘提取算法。     

景物边缘提取的边缘分段自增强算法

景物边缘信息是进行图象分析和识别的重要属性,如何有效地从噪声图象中提取边缘是这些领域中的难点。该文提出了一种边缘分段自增强算法用于噪声图象的边缘提取。该算法首先对噪声图象进行小尺度高斯滤波,并使用该文设计的新型边缘检测算子获取引导信息,此边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能;然后对各搜索轨迹进行分段自增强,最后根据自增强累积的程度获取噪声图象中的边缘。实验结果表明:此算法能够有效地从噪声图象中提取物体的真实边缘,并能最大限度地保留细节信息。     

新的噪声污染灰度图像边缘检测统计方法*

针对传统算子进行边缘检测时易丢失边缘信息和在非边缘处增强噪声的缺陷,提出一种基于非参数变点统计分析的噪声图像边缘检测方法,该统计方法不但不需要图像数字特征的任何先验信息,而且对噪声污染的图像不作任何滤波处理.实验结果表明,提出的算法优于Sobel算子,并能抑制信噪较低的高斯噪声和密度较高的椒盐噪声对分割结果的影响,是一种有效的噪声污染灰度图像边缘检测方法.     

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。     

一种基于Canny理论的自适应边缘检测方法

基于Canny算子，提出了一种Canny自适应的边缘检测方法。Canny自适应算法在保持了Canny算子原有的定位准确，单边响应和信噪比高等优点的基础上，提高了Canny算子在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘噪声方面的性能。Canny自适应算法将整幅图像分割为若干子图像，并根据各子图像的边缘梯度信息，结合全局边缘梯度特征信息自适应地生成动态阈值，提高了边缘检测的自动化程度，在实际的应用中获得了很好的效果。通过数学分析和试验结果证明了Canny自适应算法是一种有效的边缘检测改善方法。     

可抗噪声的Canny改进边缘检测算法

由于图像噪声的存在,传统的边缘检测算法常常无法准确检测到边缘信息.本文分析了噪声条件下边缘信息的几何特征,提出一种基于几何边缘增强技术的边缘检测算法.首先采用Canny算子计算图像的初始边缘信息,然后根据初始边缘信息自动计算阈值排除弱边缘,对剩余边缘计算带方向梯度值进行增强,根据增强边缘信息自动计算双阈值,最后用双阈值方法检测、过滤并连接边缘.该算法提高了边缘检测的准确性,可以高效率地处理噪声和纹理导致的虚假边缘.     

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。     

一种改进的LoG图像边缘检测方法

对LoG算子边缘检测算法的性能进行分析,指出LoG算子在实际应用中的不足。针对LoG算子的缺点。通过实验数据得出图像灰度共生矩阵的熵与高斯空间系数的关系。实现使用LoG算子对图像进行检测边缘时能根据具体的图像的熵值自动获取适合该图像的高斯空间系数的值。因此。提出的改进算法既能有效的抑制噪声又能较精确的定位边缘。     

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.     

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.