基于全局优化相关系数的边缘检测算法*

针对传统边缘检测算子适应性差的缺陷,提出一种基于全局优化相关系数的边缘检测算法。首先在综合多种常用边缘检测算子的基础上生成不同等级的边缘密度图;然后使用全局相关系数作为度量函数,计算边缘密度图与不同边缘检测算子的边缘输出图集之间的相关性;最后优化得到较为理想的边缘检测结果。实验结果表明该算法能融合多种边缘检测算子的优点,有较强的开放性与目标适应性,自动化程度高,工程实用性广。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法

边缘检测是图像预处理中最重要的内容之一,本文使用遗传算法对阈值优化得到最佳阈值参数,对模糊边缘检测算法进行改进,根据此最佳阈值来定义一个新的简单隶属度函数,简化了Pal.King算法中复杂的G和G-1运算。不仅使复杂计算简单化,还减少了迭代次数。仿真结果表明:该算法具有较强的检测模糊边缘能力,是一种实用、高效的边缘提取算法,同时此方法很容易扩展到多阈值图像边缘处理。     

基于机器视觉的非结构化道路检测算法研究

提出了一种提高非结构化道路边缘检测实时性和准确性的算法。该算法中首先对原始道路图像进行中值滤波,抑制随机噪声,并选择基于双峰法的多阈值Otsu方法进行图像分割,使分割效果和分割时间得到优化。通过Canny算子进行初次边缘检测,然后,采用数学形态学修正,从而得到完整、清晰的道路边缘图像。仿真结果表明:该非结构化道路检测方法具有良好的实时性和准确性。     

一种基于核密度估计的图像边缘检测方法

进行图像边缘检测的算法有很多种,其中基于Sobel算子、Laplace算子、Canny算子等的图像边缘检测方法当属经典。但所提方法不同于这些差分算子方法,而是对灰度图像素进行小窗口区域的核密度估计,从而得到一幅核密度图,然后通过核密度图,选择出合适的带宽或阈值来控制图像边缘的检出。实验表明该方法可行且简单快速。     

基于细菌觅食优化算法的自适应阈值边缘检测

Sobel算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生伪边缘或边缘丢失的问题。为此,将细菌觅食优化算法与最大类间方差相结合,利用细菌觅食优化算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数搜索最佳边缘检测阈值,对图像进行自动边缘检测。实验结果证明,该方法能够取得较好的边缘分割效果,提高阈值检索速度。     

基于ROC分析的Canny算法在景象匹配中的应用

根据ROC分析方法能对分类识别算法进行多门限评估的特点,利用其改进Canny算法性能并应用于景象匹配。首先由不同参数组合的Canny算子计算图像的多个边缘提取图,并逐像素进行统计,得到边缘像素相关图;然后采用ROC曲线分析找到最佳的关联阈值,从而确定理论边缘图;最后将参考图与实时图所对应的理论边缘图进行景象匹配。实验结果表明,该方法在参考图和实时图存在一定几何畸变和灰度差异的情况下,能取得较高的平均匹配精度与正确匹配概率。此外,该方法克服了传统Canny算子采用固定参数的缺点,根据多参数自动进行筛选优化,有较强的工程实用性。     

一种改进型边缘检测的混合量子遗传算法

图像边缘包含非常重要的图像信息,针对图像处理中的模糊边缘检测存在的缺陷,将免疫学中的克隆选择理论引入量子遗传算法,利用这种新的混合量子遗传算法对图像阈值进行优化得到最佳阈值,改进模糊边缘的检测算法。通过测试图像的边缘检测结果表明,该算法具有较好的检测模糊边缘和抑制噪声能力,用于边缘检测能获得良好的效果。     

基于数学形态学的图像边缘检测研究

介绍数字图像处理技术中传统的边缘检测算法和基于数学形态学的数字图像边缘检测方法。通过迭代法得到图像最佳分割阈值,然后将图像二值化,再利用数学形念学中腐蚀运算实现数字图像边缘检测。通过编写程序实现上述方法,并比较传统边缘检测算法与基于数学形态学边缘检测方法的结果。     

基于逼近增强算子的合成孔径雷达图像特征提取算法

针对含噪SAR图像的边缘检测效果不理想、边缘特征不明显等问题,提出一种基于逼近增强算子的合成孔径雷达(SAR)图像特征提取算法.该算法利用多尺度非均匀滤波将含有噪声与不合噪声的像素点的灰度值、结构元素以及区域内的像素加权灰度密度这三个特征进行区分,以达到去噪效果.采用基于增强算子的SAR图像检测方法,通过SAR图像的像素灰度值以及像素点分布密度均值来计算综合均值阈值,通过阈值来判断像素点是否属于边缘部分.在实验中,通过分别与基于修改的LSD算法、基于水平集算法以及基于核心聚类算法的SAR图像提取方法进行了对比分析,从对比结果可以得出算法在对含噪SAR图像进行边缘检测时可以得到更明显的边缘信息.     

基于正交高斯赫密特矩的车辆检测算法

针对交通场景下多部车辆的情况,提出了一种基于正交高斯赫密特矩的车辆检测算法.该方法利用正交高斯赫密特矩完成运动车辆检测,并结合车辆检测结果进行边缘检测,采用Ostu自动选取分割阈值,获得细化目标边缘图.实验结果表明,该方法能够从复杂的交通场景下有效检测出运动车辆并进行跟踪,且算法实时性好.     

一种离焦模糊图像边缘检测新方法

根据离焦模糊图像的特性,提出一种新的离焦模糊图像边缘检测算法,该算法通过定义一个新的边缘检测算子,利用新算子对图像各像素进行卷积,求得各像素的梯度和方向信息,根据梯度和方向信息进行阈值化处理,得到离焦模糊图像的边缘检测图像。实验结果表明,对于离焦模糊图像,利用新的边缘检测算子进行边缘检测,能够较好地检测被模糊而弱化的边缘,检测效果符合人眼视觉感受。     

结合四元数与小波的彩色图像边缘检测算法*

针对岩石节理裂隙图像噪声多、分割困难等问题,提出一种使用四元数卷积,由反对称小波系数加权的彩色图像边缘检测算法。该算法将彩色图像的R、G、B三个分量表示为四元数的三个虚部,通过四元数卷积后,其方向产生了一定角度的旋转;将旋转后的四元数与水平方向和垂直方向的结果相加,得到相应的幅值和角度;使用反对称双正交小波系数对这些幅值和角度加权后,再使用Otsu阈值并进行模极大抑制,即可得到彩色图像边缘。通过对常用彩色图像和岩石节理裂隙图像的实验结果表明,本算法对彩色图像边缘检测具有较好的效果。     

基于最大目标函数的医学图像边缘检测

鉴于医学图像特点和传统算法的缺点,提出一种新的医学图像边缘检测算法,该算法通过考察3×3模板的理想边缘结构特征,将模板像素沿边缘方向分为两个集合,通过距离度量函数构造适当的目标函数,计算四个方向的目标函数值,从而获得最大目标函数值,并与给定的阈值比较,应用非极大抑制方法,判别该象素是否为边缘点,最后进行双阈值连接,可得到单像素边缘图像。仿真结果表明,该算法能够有效检测医学图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确。     

眼前节组织OCT图像边缘检测及特征角点提取

提出了一种适用于眼前节组织OCT图像的边缘检测算法。该算法在单尺度下用多个结构元素进行边缘检测,根据边缘图像灰阶值的差异性,采用动态自适应权重进行像素点融合;再利用连通域的方法抹去面积小的干扰区域,最终得到多结构元素单尺度边缘检测图像,并在其上通过象限区间有效地提取出了角膜特征角点。仿真结果表明边缘特征明显,较以往边缘检测算法有效避免了OCT图像边缘结果的突变像素点的出现,抹去了干扰区域。因此,提出的特征角点具有较高的准确性。     

基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题, 为了获得更理想的图像边缘检测结果, 提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法. 首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵, 然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值, 检测出图像的边缘, 最后采用仿真实验对算法的性能进行检测. 仿真实验结果表明, 本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘, 且优于其他传统边缘检测算法.     

Kirsch联合高低双阈值的多色彩空间图像边缘检测算法

边缘检测是计算机视觉中非常重要且实用的图像处理方法,被应用在各个领域。然而在图像采集或传输过程中,由于外界环境的干扰,容易出现结果边缘检测率较低或者伪边缘现象,学者们为此提出了很多改进方法。但是通用的边缘检测方法确很少,现有的算法都是以处理特定场景或特定情况下的问题为目的。Kirsch联合高低双阈值的RGB图像边缘检测算法正是针对上述问题提出的。首先,提取原图RGB色彩空间下的不同分量图,对每个分量图利用改进的Kirsch算子求取边缘强度;然后利用高低双阈值划分图像的边缘点和背景点,得到不同色彩空间的边缘结果;最后对不同分量的边缘检测结果进行融合,得到最终的边缘结果。利用基准数据集BSDS500数据集中的200张测试图像对算法进行验证评估,实验结果表明,本文算法相比于其他算法检测到的边缘更加清晰,细节更加完整,边缘连贯性更好,检测率更高,适用范围更广。     

利用Gabor方向导数相关矩阵的角点检测

为了提高角点检测的准确率,提出了一种使用图像的Gabor方向导数构建相关矩阵来进行图像角点检测的算法。算法首先通过Canny边缘检测算法提取检测图像的边缘轮廓;然后使用Gabor滤波器对图像进行平滑,利用每一个边缘像素和其邻近像素的Gabor方向导数构建相关矩阵,若相关矩阵的归一化特征值的和大于预定阈值并且是局部极大值,则标记该像素为角点。算法利用邻近像素Gabor方向导数之间的相关信息提取角点,与传统的基于轮廓的角点检测算法相比,检测性能更加稳健。实验结果表明：在含噪声和无噪声情况下,提出的算法检测到的真实角点更多,而错误角点更少,整体性能有明显提升     

基于Canny算子图像边缘检测的改进方法

针对传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种基于Canny算子图像边缘检测的改进方法。传统Canny算子的高低阈值一般是人为地设定固定值,这容易造成虚假边缘。对此,利用最小交叉熵计算Canny算子的高低阈值,得到理想的边缘后,利用数学形态学对结果进行后处理。实验结果表明,改进后的算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。