基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于柔性形态学的梯度边缘检测算法

在深入研究柔性数学形态学边缘检测算法的基础上,提出比传统柔性形态学膨胀和腐蚀算子具有更强鲁棒性的柔性形态学膨胀和腐蚀算子,在此基础上提出柔性形态学梯度边缘检测算法,实验证明了该算法对噪声特别是脉冲噪声有很强的抑制作用,并能很好地检测出图像的边缘信息。     

图像边缘检测算法比较研究

图像的边缘检测是图像处理领域的经典研究课题之一.边缘检测结果的正确性将直接影响到机器视觉系统对客观世界的理解.文章介绍了几种常用的边缘检测算子,并对各种算子的实验结果进行比较.     

基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,经典的边缘检测算子算法主要采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行.数学形态学利用结构元素去探测图像,在讨论形态腐蚀和形态膨胀的基础上,提出了一种基于多尺度形态学梯度的医学图像边缘检测算法.单尺度形态学基元随着尺度的增大形成新的更大尺寸的结构元素,从而检测不同的边缘信息,最终重建较理想的图像边缘.仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法,检测精度较经典的单一梯度算子检测方法亦有一定的改善.     

基于数学形态学的图像边缘检测算法的研究

为了提高图像边缘检测的效率、降低噪声对图像边缘检测的影响,提出了一种基于数学形态学的图像边缘检测算法。该算法引入多元结构元素的概念,提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出带有噪声的图像边缘,并保持边缘的平滑性。实验结果表明,与传统边缘检测算子相比较,该算法杭噪声性能良好,实时性较好,具有一定的实用性和可行性。     

基于改进的多尺度形态梯度的图像边缘检测

应用数学形态学进行非线性图像处理已经发展成为图像处理的一个主要研究领域。论文对多尺度形态梯度算子进行改进,并将其应用于图像的边缘检测。实验结果表明,基于改进的多尺度形态梯度的算法,综合了大尺度和小尺度形态梯度的边缘检测的优势,对阶跃边缘和模糊边缘进行了有效的处理,简化了计算,同时又能有效地去除噪声。     

一种改进的形态学梯度边缘检测算法

数学形态学边缘检测器能克服线性边缘检测器的一些缺点,但是存在宽边缘,导致边缘分辨率较低。文章依据宽边缘形成机理,提出了一种从相互垂直方向分割形态学梯度图像,提取截面曲线局部极大值的边缘检测算法;给出了算法实现的详细步骤。实验表明该算法能提高形态学梯度边缘检测器的边缘分辨能力,并且能增强形态学边缘检测器的抗噪性能。     

基于数学形态学细化算法的图像边缘细化

为了解决Sobel算子在阈值选择不当的情况下易造成图像边缘丢失或产生伪边缘的问题,通过最大类间方差的方式选出合适的阈值;同时利用数学形态学细化算法对该边缘图像进行细化处理。实验结果显示,该方法在保持原有边缘图像特征信息的前提下,比传统Sobel算子得到了更好的结果。     

基于形态学双梯度算子的图像边缘检测

在数学形态学基础上提出了一组新的形态学双梯度算子,把它们用于图像边缘检测,适当选取结构元素,得到了在有噪声,和没有噪声的条件下都较好的效果;并把结果与其他检测效果做了比较,实验验证了该组形态学双梯度算子的可行性和有效性。     

用形态学边缘检测算子实现图像的浮雕显示

提出了一种以数学形态学为基础进行图像浮雕显示的新方法，该方法利用数学形态学的非线性处理能力和擅长处理图像几何结构的优势，在其基本的形态学腐蚀差和膨胀差边缘检测算子中使用特殊结构的结构元获得图像的浮雕显示效果。该方法原理简单，易于实现。其浮雕显示实验表明，与使用广义模糊算子实现的图像浮雕显示方法相比，本文所提方法能获得更为满意的浮雕显示效果，且计算的时间耗费大大降低。     

基于柔性数学形态学的医学图像边缘提取

医学图像边缘提取,尤其是病灶部位的边缘提取,是医学图像处理中非常重要的预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。人们一般习惯于用微分算子和梯度形态学算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,也不能提取边缘细节。文章在阐述了数学形态学一般原理与方法及柔性数学形态学原理与性质的基础上,将柔性数学形态学用于左肺上叶周围型肺癌CT图像边缘提取。实验结果表明,这一方法比微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声并将肺部轮廓和肿瘤的大小与边缘准确地提取出来。     

复合型数学形态学医学图像边缘提取

医学图像边缘提取是医学图像处理中一项非常重要的工作和预处理步骤,边缘提取的质量决定了图像的最终处理结果。一般说来,人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘提取带来了困难。论文在阐述了数学形态学一般原理与方法的基础上,提出了一种新的复合型数学形态学医学图像边缘提取算法。实验结果表明该算法对噪声医学图像边缘的提取效果好,它不仅能成功地提取目标图像边缘,而且能很好地滤除噪声。     

一种基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法

边缘检测技术是图像分割、图像增强、图像复原、模式识别、图像压缩等图像分析和处理的基础,也是图像处理领域研究的热点问题。本文提出基于HSI颜色空间形态学的有噪彩色图像边缘检测方法。在传统形态学梯度检测边缘的基础上进行改进,计算H、S、I三个分量的边缘信息,然后根据H、S、I所占比重对三分量进行加权融合得到彩色图像边缘。实验结果表明,这种方法所检测的边缘符合视觉边缘,在抗噪声方面的效果比传统方法更佳,能够更完整地保留原彩色图像的轮廓,有更好的实用性和通用性。     

基于概率密度梯度的边缘检测

提出了一种新颖的基于概率密度梯度的边缘检测算法.新算法通过估计图像中各像素点的概率密度梯度得到图像的概率密度梯度场,然后根据图像的边缘点在概率密度梯度场中具有两侧梯度方向相反的特性实现边缘检测.与现有的算法相比,新算法检测得到的边缘点具有尺度不变性,并可以直接从图像中检测出具特定尺寸区域的轮廓,完好地保持物体的形状.     

一种基于边缘梯度的图像插值算法

传统图像插值算法的计算效率较低,处理后图像存在边界模糊或锯齿的现象。为此,提出一种基于边缘梯度的图像插值算法。通过Roberts边缘检测算子确定颜色分段和区间分界阈值,利用空间三点构造空间平面,并设计插值公式。实验结果表明,该算法能有效保护图像的边缘细节,提高图像缩放质量和运算效率。     

一种基于改进的形态学红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘模糊和非均匀性噪声强的特点,提出了一种阈值分割与形态学相结合来提取红外图像特征的方法,对红外图像进行边缘提取。仿真实验结果表明：该方法能够清晰、有效的提取红外图像的边缘,改善图像质量,是一种有效的边缘检测方法,具有较好的实用性。     

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。     

基于小波变换的含噪图像边缘检测算法

针对含噪图像边缘检测时出现的噪声去除不完全和边缘定位不精确的问题,本文提出一种改进的图像边缘检测算法,该算法首先根据范数性质改进对图像进行小波变换求模极大值边缘检测时的梯度模算法,然后对得到的边缘图像利用本文所提出的阈值算法处理,最后连接图像,得到最终的图像边缘。计算机仿真结果表明,对于含噪图像,改进的算法能得到较为理想的图像边缘信息,实现了去噪和目标边缘精确定位的双向平衡,与传统的检测算法相比,检测效果有一定的提高。