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。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

基于Gabor滤波器的图像边缘检测算法

采用Canny算子进行边缘检测时,需人工设定高低2个阈值.对不同的图像采用相同的阈值,边缘检测效果差异很大,这一点限制了Canny算子在实际中的应用.针对这一问题,提出了一种基于cabor奇部滤波器的边缘检测方法,在不同的尺度下分别采用非极大值抑制,然后利用Canny算子在高低阈值图像中查找边缘点的方法对图像进行边缘检测,无需人为地设定任何参数.实验结果表明这种算法不但克服了Canny算法中人为设定阈值的缺陷.而且能有效去除图像中的伪边缘.     

微粒群优化的Canny边缘检测方法

通过对Canny算法进行改进,提出了一种基于量子行为的微粒群优化算法的 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Canny边缘检测的Catmull-Rom图像放大

为了较好地保持图像的边缘信息,提出一种基于Canny边缘检测的Catmull-Rom图像插值放大算法。首先用Canny算子检测出原图像的边缘;然后,根据插值目标图像未知像素点时,目标图像与原图像的相似性,如果未知像素点为边缘点,则调整Catmull-Rom的切向和切向长度。实验结果表明,该算法比传统算法的边缘更加清晰,保持了边缘的尖锐特征,减少了锯齿,提高了图像的质量。     

图像边缘检测算法比较与分析

图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题,文章分析了几种经典边缘检测算子的算法和性能特点,通过实例运用MATLAB工具进行算法仿真,并对结果进行比较分析.     

基于模糊支持向量机的图像边缘检测

提出了一种基于模糊支持向量机的图像边缘检测方法.利用支持向量机分类的思想,将模糊支持向量机应用到图像边缘检测中,在有效检测出图像边缘点的同时,减小噪声点的干扰,时图像的边缘检测的一种新方法进行了研究探讨.     

基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法

针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。     

灰度图像的自适应边缘检测

提出利用灰度图像的均方差直方图实现自适应多尺度高斯滤波,实现在去噪的同时保留图像边缘特征,并通过灰度图像梯度特征信息,自适应生成动态阈值,对边缘进行自动检测,克服了传统Canny算子参数需要人为设定的不足。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该方法可有效保留边缘信息,更具实用性。     

基于图像处理的几何零件边缘检测

随着计算机技术的不断发展,将数字图像处理技术广泛应用于测量领域是发展的必然趋势。基于图像处理的几何零件测量来说能够精确地提取它的边缘是保证测量的精度的很重要的条件之一,因此对于边缘检测算法的研究具有非常重要意义。通过大量实验对几种最常用边缘检测算法进行实验对比,从而得到一种满足要求较实用的算法。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测算法

医学领域中的红细胞图像要求检测出细胞面积、圆度及个数等特征。针对该检测需求,提出一种基于改进Canny算子的图像边缘检测算法,采用迭代算法计算最佳高低双阈值,以数学形态法细化检测出的图像。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,能突显医学细胞图像的检测特征。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。     

基于FPGA硬件实现的图像边缘检测及仿真

图像边缘检测是图像分割,目标提取等数字图像处理领域中关键的步骤,对于性能和处理时间制约着后续图像处理的性能和整体的处理时间。提出一种FPGA的实时图像边缘检测系统。该系统以FPGA为平台,用VHDL硬件描述语言设计并实现了一种自适应的Canny边缘检测算法。在设计过程中,通过改进算法和优化系统结构,在合理利用硬件资源的基础上采用了流水线技术。之后通过ModelSim软件进行仿真,仿真结果表明,在FPGA中实现算法能够有效实时地检测出复杂图像的边缘。     

基于图像处理的滑坡后缘裂缝运动轨迹分析

滑坡后缘裂缝运动轨迹分析对于滑坡监测预警至关重要,针对滑坡后缘已有裂缝带,提出了一种基于最大类间算法（OTSU）、Canny算子与目标物体特征识别的滑坡后缘裂缝检测方法,通过对滑坡后缘裂缝图像进行预处理、形态学处理与边缘检测、边缘轨迹比较,获取滑坡后缘裂缝位移情况。经测试,该方法在上位机（基于QT平台开发）上能有效检测滑坡后缘裂缝,并判别理论模型下的运动轨迹,可为滑坡灾害预警提供支撑。     

基于四叉树和边界不变矩的图像检索

为使四叉树算法在图像检索领域中得到有效应用,分析基于内容的图像检索对目标物体形状的需求,提出一种基于四叉树和边界不变矩的图像检索方法,构建图像检索系统,并选取5种不同类型的图像进行分组实验。仿真实验结果表明,该方法简单有效、复杂度低,能够提高图像的检索效率。     

基于LOG和Canny算子的边缘检测算法

针对传统Canny算子抑制噪声和检测低强度边缘能力不足的问题,提出一种将LOG算子和Canny算子相结合的边缘检测方法。采用LOG算子对图像进行噪声过滤,从以下3个方面改进Canny算子实现边缘检测：(1)设计高斯滤波核对过滤掉噪声的图像进行边缘增强,使低强度边缘更容易被检测;(2)在M×N邻域中计算梯度幅值和方向;(3)将梯度方向结合梯度幅值计算,使梯度幅值在边缘检测中更具依据性。对增加椒盐噪声的图像进行实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘。     

一种B超图像的边缘提取算法

B超图像中存在着大量噪声,传统的边缘检测方法效果都不理想。本文提出将经典的Sobe算子与Canny算子融合检测边缘。实验表明这种方法提取的边缘具有对噪声不敏感、定位精确以及检出的边缘连续等特点。