图像边缘检测算法研究

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。首先介绍和分析了常规的边缘检测算法,包括基于梯度的边缘检测和检测二阶导数的零交叉点,同时进一步介绍了基于小波变换的多尺度边缘检测,同时分析了该方法的性能和特点。     

灰度值不连续图像的边缘检测方法研究

对灰度值不连续图像的边缘检测方法作了研究，把梯度法，门限法和边缘跟踪法等3种方法分别用于目标图像，进行比较并得出了结论。     

图像边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。在此介绍Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较,得出Canny算子的边缘连接程度最佳,景物的细节表现得最明晰,轮廓边缘提取得很完备。     

基于全向小波的图像边缘检测算法

 针对现有边缘检测算法难以提取图像任意方向的边缘特征,提出基于全向小波的图像边缘检测算法.首先,定义了全向小波的概念、构造其模型并推导了全向小波的最大值与梯度模值相等的关系.理论分析表明本文算法始终沿小波变换值的最大值方向提取边缘.然后,选择二维高斯函数实例化模型,以8方向和3×3变换窗为例进行算法设计.标准图像对比试验表明本文算法能提取更多方向的边缘特征、边界清晰度也比SADD算法、Canny算子分别高出约2.17%、8.66%.     

图像边缘检测Sobel算法的FPGA仿真与实现

针对目前数字图像处理速度不足的问题,提出一种使用硬件FPGA芯片实现Sobel边缘检测的方法.由于FPGA在并行结构和流水线结构具有天然优势,通过提高算法的并行性,可以大幅提高Sobel边缘检测速度.采用模块化方式构造了串/并转换模块、数据窗口生成模块和边缘检测模块,保证了系统的扩展性.使用Verilog HDL语言编写算法程序并成功进行了仿真和实现.     

基于多重分形分析的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于多重分形分析的边缘检测算法。该算法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个象素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息。经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,并能突出主要的图像边缘细节信息。     

基于改进粒子群算法的图像边缘检测研究

为了提高图像边缘检测的细节信息,采用了二进制粒子群算法。首先通过logistic变换更新粒子速度,粒子速度不受限制;接着动态调整粒子位置,使飞行状态充分调整;然后正态云发生器动态调整粒子的惯性权重,这样较优粒子可以取得较小的惯性权重;最后建立图像边缘检测模型和算法流程。实验仿真显示本文算法对图像边缘定位准确、清晰,信噪比为35.928 1db,处理时间为1.340 1s。满足检测结果中对信息含量大、执行时间少等要求。     

基于多尺度形态学的运动目标边缘检测算法研究

研究和分析了形态学梯度算子,提出了一种适合运动目标图像边缘检测的多尺度形态学梯度算子。它结合了基于灰度图像和边缘图像的二进小波检测方法的优点,减低了直接从灰度图像中提取时的算法复杂度,并且解决了普通边缘提取算法带来的诸多对噪声敏感问题。试验结果表明,该方法能够在较低噪声背景下更有效地检测运动目标图像边缘特征,提高判决准确率。     

四相位差分图像边缘检测算法

为提高图像弱边缘的检测效果,解决图像细节边缘的检出问题,最大限度地保留图像内容信息,提出了一种通过对图像进行四相位移动模糊差分,利用图像边缘灰度梯度变化的相关性,来全面的检测图像内部强、弱边缘的图像边缘检测新算法.该算法可有效的检测图像细节等弱边缘,分割滤除背景,完整的保持图像内目标的结构特征,同时对于图像质量要求较低,具有较高的边缘检测特性.     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度。     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

基于视觉感知模型修正的彩色图像边缘检测

在彩色图像边缘检测过程中,准确检测低照度区域的细节边缘是一个难题.提出了一种基于视觉感知模型修正的彩色图像边缘检测方法.由于视觉感知彩色空间中的色调分量具有圆形特性,导致伪边缘问题,利用色调距离计算色调图像的梯度以去除伪边缘,并根据饱和度的非线性函数控制色调分量的梯度,最后利用修正的视觉感知模型计算矢量梯度以获取彩色图像的边缘.实验结果表明,新的彩色边缘检测方法较现有方法能提高彩色图像的边缘检测精度,尤其对于低照度区域的细节边缘具有较好的响应.     

图像边缘检测方法分析与研究

边缘是图像的重要特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用,是图像目标检测中一个基础而又困难的问题,本文分析了常规的边缘检测方法及其特点,并用这些方法分别对原始图像和噪声图像进行了处理,处理的结果表明,Sobel、Roberts、Prewitt、Kirsch、LOG算子的图像处理效果各有利弊,它们在定位精度、噪声敏感度和复杂度之间存在互相抑制的关系。     

红外图像的人像边缘检测技术研究

文章使用改进的Canny算子检测红外图像中人像边缘,使用最大类间方差法(Otsu)自 适应地调节Canny算子中的域值,并对得到的边缘图像进行闭运算,最后使用VC + +实现了算法,得到了较理想的实验结果.     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

An Improved Algorithm for Image Edge Detection Based on Lifting Scheme

Wavelet transform is an ideal way for edge detection because of its multi-scale property, localization both in time and frequency domain, sensitivity to the abrupt change of signals,and so on. An improved algorithm for image edge detection based on Lifting Scheme is proposed in this paper. The simulation results show that our improved method can better reflect edge information of images.