基于模糊推理的边缘检测新算法

研究了原有的基于模糊推理的边缘检测算法。在分析原有算法存在问题的基础上,提出了一种新的模糊化规则,利用方向灰度对比度去确定边缘隶属度值,增加了去除伪边缘的规则,使得边缘细化。对原有算法和新算法进行了品质因素和平均运行时间的算法性能的对比、分析。     

基于局部图像锐化的自适应模糊边缘检测算法

为了准确检测出模糊边缘的位置 ,对用小尺度滤波器检测模糊边缘时噪声影响检测效果的原因进行了分析 ,依据这些噪声点在模糊边缘附近的统计分布规律 ,提出了一种用于图像锐化的阈值计算方法 ,算法自适应地计算图像不同区域对应的图像锐化阈值 ,并用这个值来锐化模糊边缘图像 ,实现对模糊边缘的准确提取。实验结果证明该算法能有效去除模糊边界处的干扰点 ,明显改进了小尺度滤波器提取模糊边缘的性能     

改进的模糊推理规则图像边缘检测算法

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案：当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。     

一种提取SAR图像边缘的改进算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达(SAR)图像小边缘、赘余边缘多的问题。针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡越点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点。能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

基于过渡区域模糊增强的合成孔径雷达图像边缘提取算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达（SAR）图像小边缘、赘余边缘多的问题。本文针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡跃点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点,能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

基于Canny算子的边缘检测改进算法

通过对Canny算法进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的边缘提取算法.改进算法对噪声抑制效果明显,能够删除伪边缘,得到精确的边缘.实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度.     

基于模糊推理的噪声图像边缘检测

对于噪声感染的图像,提出一种基于模糊推理的图像边缘检测方法。该方法将像素点的基本梯度与关联梯度作为模糊推理系统的输入变量,根据确定的模糊规则,运用模糊推理方法得到该点属于噪声的程度,从而去除由噪声引起的伪边缘,实现边缘检测。实验结果表明,与其他边缘检测方法相比,该方法可以获得较好的边缘特性,具有较强的抗噪性能。     

一种改进Canny算子

提出一种改进的Canny算子,其应用动态阈值作为边缘检测的准则,有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测,很可能导致边缘在模糊处丢失等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

扩展的多尺度模糊边缘检测

文章提出了一种扩展的多尺度模糊边缘检测方法(IFED)。凭借小波多尺度理论去噪和准确定位的优势,算法将像素的邻域由8邻域扩展到了16邻域,有效地利用了多尺度滤波以及模糊竞争分类法则,较好地保留了图像的细节部分,提高了抗噪性。实验结果表明,与传统的边缘提取算法和模糊竞争算法相比,扩展的多尺度模糊边缘检测方法(IFED)能得到更满意的效果,尤其在抗噪性能上的结果是相当的理想。     

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。     

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷 ,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 ,是一种很有实用价值的图像处理算法     

一种图像边缘检测算法的改进和实现

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。     

多灰度层次图像的的快速模糊边缘检测算法

模糊边缘检测算法一般是在某个灰度级附近的边缘得到增强的同时,其他一些边缘会受到抑制。为了同时增强图像中不同灰度层次的边缘信息,本文提出一种改进的快速模糊边缘检测算法。利用边缘的一般特征和图像中邻域像素的关联性,根据不同的灰度区域自适应地选取算法参数,用于对多灰度级边缘的图像进行边缘提取。本文算法简洁合理,可以检测到不同灰度层次的边缘,而且速度较快。     

基于边缘和基线的维吾尔文图像文字定位算法

在基于维吾尔文特殊字体的基础上,提出了一种维吾尔文视频文字定位方法。该方法首先利用RGB彩色边缘检测算子获得水平、垂直、右上方和左上方的边缘图,然后根据加权后的边缘图提取图像的纹理特征,用改进的模糊C均值聚类算法检测出候选的文本区域,根据文本区域的启发式规则,去除虚假的文本区域,最后由维吾尔文本的基线特征判定检测出的区域是否为维吾尔文本区域。实验结果表明,这种方法在简单背景和复杂背景视频图像中均具有较好的效果。