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。     

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.     

适用于汽车油箱盖的边缘检测方法

为从带有噪声、高反光区域、灰尘覆盖和涂鸦等情况的汽车油箱盖图像中精确提取边缘,设计一种适用于汽车油箱盖的边缘检测方法.提出一种基于伪球与内积能量的改进Canny边缘检测方法,对Canny算子在滤波、梯度计算及阈值选取方面进行改进,用于获取精细边缘;设计一种基于形态学与Otsu阈值算法的油箱盖粗边缘检测方法,用多尺度底帽变换对图像进行增强并用Otsu阈值算法进行分割,用形态学方法获得油箱盖粗边缘;将粗边缘与精细边缘进行"与"操作得到油箱盖的边缘.仿真结果表明,提出算法能精确提取出汽车油箱盖边缘.     

一种遗传优化和Ostu的图像模糊边缘特征提取方法

边缘检测是图像预处理的重要内容之一,在对Pal和King经典模糊边缘检测算法改进的基础上,提出了一种基于遗传算法和Otsu进行图像阈值选取,以不同阈值为基准确定出线性隶属函数,对多峰图像确定多阈值隶属函数的方法,进行模糊增强,从而提取边缘,实验结果表明该算法不仅提高了边缘提取质量,而且缩短了阈值选取时间,是一种有效性、正确性的图像处理方法。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对带噪声图像,提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法。该算法用离散小波变换（DWT）分解和加权重构对图像进行平滑滤波,用Otsu阈值法（最大类间方差法）求出最佳的滞后闽值,在3×3邻域求得梯度法。实验证明,该算法在较好地抑制噪声的同时保留了更多边缘,检测出的图像边缘更加准确和丰富。     

基于图像边缘信息的2维阈值分割方法

为了改善2维阈值分割性能,提高图像分割的效率,在传统2维Otsu阈值分割算法的基础上,提出了一种基于图像边缘信息的2维阈值分割方法。这种改进的方法保留了2维Otsu阈值分割算法分割结果准确的优点,并在此基础上充分利用图像的边缘信息,通过分析图像的边缘直方图和阈值的关系来得到最优分割阈值。仿真实验结果表明,该方法与传统2维分割算法相比,不仅计算简单,而且实时性好。     

基于Canny算法的改进Kirsch人脸边缘检测方法

针对Kirsch边缘检测算法的不足,提出了一种基于Canny算法改进的Kitsch人脸边缘检测算法.该算法先对原始图像用高斯滤波器平滑,计算其梯度图像.然后将梯度图像用改进后的Kitsch算法进行计算,并根据和两个阈值进行边缘提取.试验结果表明,采用该算法提取人脸边缘不容易受噪声的干扰能检测到真正的弱边缘,效果优于经典Kitsch边缘检测算法.     

适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法

边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。     

基于Zernike矩亚像素边缘检测的快速算法

为了克服传统的Zernike法在边缘检测过程中,由于人工手动选取阈值而带来的低效率、高误判等不足,将原算法与Otsu法相结合,提出了一种边缘检测的快速算法。利用传统的Zernike法计算出图像的阶跃灰度矩阵,再将该矩阵作为计算对象,用Otsu法直接得到最优的阶跃灰度阈值进行边缘判别,并考虑了由于边缘模型带来的误差,在保证检测效果的同时缩短了检测时间。实验结果表明,改进的算法能够更有效地完成边缘检测,补偿后的亚像素定位更准确。     

基于细菌觅食优化算法的自适应阈值边缘检测

Sobel算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生伪边缘或边缘丢失的问题。为此,将细菌觅食优化算法与最大类间方差相结合,利用细菌觅食优化算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数搜索最佳边缘检测阈值,对图像进行自动边缘检测。实验结果证明,该方法能够取得较好的边缘分割效果,提高阈值检索速度。     

一种基于梯度信息的SEM图像重建方法

针对集成电路制造过程中由扫描式电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)产生的灰度图像二值化问题,提出一种利用图像边缘的梯度信息、通过统计重建SEM图像的方法。用Otsu方法分析SEM图像的噪声组成,通过滤波去噪过程,用Kirsch算子分析图像的梯度信息,再利用图像外边缘的梯度大于内边缘的梯度的特性,对每一个区域进行分类统计,根据统计信息进行最后的图像填充。实验结果表明,该算法在高分辨率的图像下显示出了高稳定性和高度自动化;在低分辨率的图像下,该方法有效避免了边缘提取失败带来的影响,能正确、完整地重建图像。     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。     

利用提取边缘线的方法定位条形码

为解决基于图像处理方式识别条形码的问题,提出了利用图像边缘线来有效且快速定位条形码的方法。该方法首先用大津法对原始灰度图像获得一个阈值,并对图像中灰度小于此阈值的像素进行隔行隔列处理,提取边缘线。然后将图像分割成大小相等的水平条,依据质心的位置和水平条中边缘点的数量分布确定起始条。通过已知的离散直线中小阶梯最下端的边缘点来拟合直线,并得到直线倾斜角度。仿真实验比较了Sobel算子边缘检测方法和该方法提取边缘线,以及用检测直线的Hough变换方法和该方法进行直线拟合的处理效果和运行时间,结果表明了所提出算法的有效性、快速性和可靠性。