一种基于积分变换的边缘检测算法

介绍了一种用于图象区域和边缘检测的积分变换。该变换引入了灰度尺度和空间尺度，从而将图象变为表示象素点相互吸引的向量场，将边缘检测问题转化为在向量场中寻找相分离向量的问题。通过分析该变换用于边缘检测而产生的一些问题，给出了使用图象局部信息估计灰度尺度的方法。在对已有方法简化和改进的基础上，提出了一个基于此变换的边缘检测算法。最后给出该方法的识别结果，并与经典的边缘检测算法做了比较。试验结果表明，其边缘检测效果与Canny算法相似，是一种有效的边缘检测方法。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

一种基于彩色图像边缘检测的道路检测方法

针对非结构化道路的特点,提出了一种基于色度差的边缘检测算法。算法将原始图像的RGB颜色空间转化为L*a*b*颜色空间,利用L*a*b*颜色空间中明度与色度分离的特点,通过对色度差的信息融合提取图像道路边缘,排除了大面积阴影、水渍对真实道路边界的干扰,有效地提高了道路识别的准确性。通过Hough变换提取出图像边缘得到道路边缘信息。实验表明,该算法的优点在于对道路形状不敏感,需要先验知识少,能够很好地过滤道路中存在的水渍、阴影等干扰。     

结合两个颜色空间的数学形态学边探测

分析了HSI颜色空间和RGB颜色空间应用于检测彩色图像边缘时的缺点,提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法。该算法在HSI颜色空间利用字典序给像素向量排序,然后逐对确定膨胀运算和腐蚀运算的像素,在RGB颜色空间利用这对像素计算边缘图像的像素点。实验结果表明,所提出算法检测的图像边缘轮廓清晰、连续平滑,细节丰富,边界完整,时间效率较高。     

一种新的图像空间特征提取方法

提出一种新的图像空间特征提取方法,采用基于颜色向量角和Euclid距离的CCVAE算法,检测原始图像的彩色边缘,分别对边缘像素、非边缘像素建立边缘直方图描述子和空间颜色直方图,描述颜色分布信息。仿真实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召 回率。     

视频对象自动分割算法

提出了一种基于小波变换和运动边缘检测的自动视频对象分割方法。该方法对相邻帧分别进行二维小波变换，在小波域进行变化检测和Canny边缘提取，返回空间域后得到鲁棒的相邻帧差分边缘模板。结合当前帧边缘、背景边缘和前一帧的运动边缘，检测出当前帧对象的运动边缘，从而实现对视频对象的提取。通过实验验证，该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外，算法还具有快速、简便、准确性高的特点。     

基于Shearlet变换的图像边缘检测

现存的基于空间域或小波变换域的图像边缘检测算法只能有效检测出有限方向的边缘,不能很好地检测较为复杂的边缘。Shearlet变换能够对图像进行任意层次和任意方向的分解,可以捕捉更多复杂的边缘。利用这些特点,提出一种新的基于Shearlet变换和改进canny算子的边缘检测算法。算法对canny算子进行改进,提出自适应阈值确定方法;根据Shearlet变换的多尺度和多方向特性,提出融合多个方向子图边缘信息的算法。实验证明,该算法不仅提高了边缘检测的完整性和精确性,还可以有效抑制噪声。     

基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法

针对Retinex算法处理低照度彩色图像出现色彩失真,边缘保持性差等问题,提出一种基于融合策略的改进Retinex低照度图像增强算法;该算法首先在YIQ颜色空间提取亮度分量Y,对其进行MSR算法增强;然后采用高斯-拉普拉斯算子对彩色图像的RGB三个分量进行边缘检测,将其叠加合成后转换成灰度图;最后使用小波变换将两幅图像融合得到新的亮度分量,将其与I、Q分量融合后转回RGB颜色空间,从而获得色彩保真度高、细节清晰的图像;实验结果表明,该方法有效提高了图像边缘细节信息,避免了色彩失真,具有很好的视觉效果。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于HSL空间彩色图像多结构元形态边缘检测

构建了一类在HSL颜色空间基于多结构元彩色形态边缘梯度检测算法实现彩色图像边缘检测新算法,多结构元形态边缘检测有着比单一结构元素形态边缘检测更优越的性能。该方法是把RGB空间的彩色图像转换到HSL空间,并且定义了在HSL空间的彩色形态学基本算子,提出了改进的多结构元彩色形态边缘检测算法。经过大量实验证明,该算法在有噪声的干扰下,比传统的方法能够更好地抑制噪声并提取有用的图像边缘信息,能满足不同的应用需要。     

一种基于HSI的距离联合RGB 3维场边缘探测方法

在彩色图像边缘检测中，欧氏距离方法虽对亮度变化敏感，但对色度和饱和度的差异不太敏感，而矢量角方法又仅能探测色彩差异。为了在RGB3维彩色场中获取精确的边缘信息，提出了一种基于HIS(色度、饱和度和亮度)的距离联合边缘检测方法。该方法在高亮和色差大的区域主要利用矢量角对色彩差异来进行检测，而在低亮和色差小的区域则主要利用欧氏距离的亮度差异来进行边缘检测。实验表明，该方法可有效地解决矢量角存在的问题，其与LUV欧氏距离检测方法相比，则可以避免复杂的色彩空间变换计算，其检测效果也更佳。     

Circle Detection Based on HSI Color Space

A method based on HSI color space is presented to solve the problem of circle detection from color images. In terms of the evaluation to the edge detection method based on intensity, the edge detection based on hue is chosen to process the color image, and the simplified calculation of hue transform is discussed. Then the algorithm of circle detection based on Canny edge detection is proposed. Due to the dispersive distribution of the detected result, Hough transformation and template smooth are used in circle detection, and the proposed method gives a quite good result.     

基于矢量的彩色图像边缘检测

在矢量算子的基础上,利用图像边缘在一定尺度下二阶导数的特性,提出了一种新的彩色图像边缘检测方法。试验证明,若对检测精度,边缘完整性等方面进行综合评价,该方法优于一般方法。     

彩色图像SUSAN边缘检测方法

传统的彩色图像边缘检测方法主要是基于灰度图像的,先将彩色图像转化为灰度图像,然后用灰度图像边缘检测方法检测边缘。这些方法利用彩色图像的亮度信息进行边缘检测,没有考虑其色度信息。因此部分边缘不能被检测出来。提出了一种基于CIELAB空间的SUSAN彩色图像边缘检测方法。该方法首先将彩色图像从RGB空间转换到CIELAB空间,然后用基于色差的SUSAN算子检测边缘。实验结果表明：此方法能有效地检测出彩色图像的边缘。在保留图像边缘方面,性能优于基于灰度图像的边缘检测方法。     

分数阶微分的CIE L*a*b*颜色空间边缘检测

由于分数阶微积分在细节加强处理方面具有良好的性能,其在边缘检测中的应用正在逐渐增多.目前用分数阶微积分进行边缘检测的研究中大多在RGB空间中进行,但由于RGB颜色空间中亮度信息和色度信息不能相互分离,在其中进行边缘提取不能综合得到亮度边缘和色度边缘,所以分数阶微积分在其他亮度信息和色度信息分开的颜色空间中的应用研究具有一定的理论意义和实际价值.为了综合利用图像的颜色信息,在CIE L*a*b*颜色空间中利用分数阶微分进行边缘检测.相比于直接在RGB颜色空间中得到的边缘,本文方法提取到的图像边缘更符合人眼的视觉感知,边缘的连续性以及抗干扰性也更好.通过与其他经典算法的对比分析表明,本文方法存在明显的优势.     

一种基于色差的Canny边缘检测算子

为了更加清晰准确地检测出彩色图像的边缘, 提出了一种改进的Canny边缘检测方法, 将彩色图像从RGB颜色空间转换到颜色均匀的L*a*b*空间, 用色差Canny算子来计算彩色图像的色差和色差方向. 彩色直线和曲线道路图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性.     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色图象边缘检测方法

在矢量Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的基础上,引入多凡度组合正则化处理,提出了一种新的彩色图象边缘检测方法,实验表明,若对检测精度,边缘完整性,抗噪性等方面进行综合评价,该方法优于标量算子和单一尺度下的矢量算子。     

复杂背景下快速车牌定位方法研究

在YUV颜色空间内，根据车牌图像的纹理特征，充分利用车牌图像的三个分量彩色信息，提出了一种基于彩色边缘的车牌定位方法。该方法利用车牌区域竖直边缘异常丰富的特点，采用一种针对性很强的边缘提取算子，对Y，U和V三个颜色分量分别进行竖直边缘提取；三个分量图像竖直边缘提取之后，依据一定的准则，融合三个竖直边缘图像，得到原彩色图像的边缘。试验结果表明，与一般的单纯灰度图像边缘提取相比，该方法能更准确地定位车牌；并且经边缘提取之后，非车牌区域的边缘所剩很少，使车牌区域搜索部分变得异常简单，从而极大地减少了系统的运算负担和时间开销，满足系统实时性的要求。