一种基于顶帽变换和 Otsu 阈值的轨道边缘提取方法

为了解决轨道障碍物识别中轨道边缘不易定位的问题,针对轨道图像的特征,文章提出了一种基于 Otsu 阈值改 进的轨道边缘提取方法。该方法先确定铁轨主体的灰度区域,再通过 Otsu 求出灰度阈值,然后利用二值图像中标记连通 区域,对轨道图像进行处理,得到清晰的轨道边缘提取图像。通过对几种已提出的并具有较好效果的边缘提取方法进行 分析,如边缘梯度算子 sobel、小波分割算法、Otsu 自适应阈值分割等,并将其应用在实时轨道图像中,与改进的 Otsu 方 法进行对比实验。结果表明,该方法实验效果准确、完整,并有效抑制了背景噪声。     

基于快速Kirsch与边缘点概率分析的边缘提取

本文运用快速Kihsch算法对图像边缘进行检测,在分析边缘图像中各边缘象素成为真正边缘可能性的基础上实现对图像边缘的细化,以获取准确可靠的边缘。     

基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测

着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel算子进行边缘检测。整个流程采用MatLab进行仿真测试。测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。     

一种改进的LOG边缘算法研究

对Marr边缘检测算法中LOG算子性能进行了分析和评估,并研究了LOG模板的构造及二值化处理图像的过程。根据实际应用中LOG模板的设计要求,导出了构造LOG模板的一般公式。针对传统LOG边缘检测算法并不能使目标与背景较好分离的不足,文中利用待二值化像素与其4连通区域像素进行比较对算法中二值化方法进行了改进。经实验验证,此改进获得了较好的边缘检测图。实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求,较好地区分目标与背景,同时还保持目标区域的连通性。     

一种自适应梯度幅值的边缘检测算法

提出了一种基于Otsu自适应梯度幅值的边缘检测算法。鉴于传统基于梯度幅值的自适应边缘检测算法中单阈值所带来的边缘断裂问题,分别使用传统Otsu算法和迭代Otsu算法进行自适应阈值,能保证图像梯度幅值的方差最大的情况下求得最优阈值,从而准确的检测边缘像素;针对梯度幅值边缘检测算法中边缘较宽的问题,在Otsu自适应梯度幅值检测算法检测到的边缘图基础上,使用经典的并行细化算法进行了边缘细化;最后,通过实验结果与对比分析,验证了算法能准确定位边缘和获得完整的边缘信息,实现了较好的边缘检测效果。     

改进的蚁群算法在图像边缘检测中的应用研究

针对传统的蚁群边缘检测算法耗时长的问题,提出基于邻域中节点梯度计算启发式信息值的方法。该方法能够更快更好地引导蚂蚁向边缘节点进行移动,减少耗时。同时,还引入模糊C均值算法,用以确定蚁群算法中信息素阈值,使其更加准确合理,更精确地判断边缘节点。实验表明,该改进算法能够减少耗时,有效地抑制噪声,并能更加有效、精确地检测出图像的边缘。     

基于模板分解和积分图像的快速Kirsch边缘检测

将 Kirsch 算子的模板分解为差值模板和公共模板, 然后通过相邻差值模板的差异比较, 找出边缘强度最大的方向, 并计算出相应的边缘强度值, 避免了将8个方向的边缘强度全部算出, 减少了 Kirsch 算子的模板与原图像的卷积运算. 公共模板和原图像的卷积则利用灰度信息处理时得到的积分图像来加速. 实验证明应用这种快速算法的 Kirsch 边缘检测,运算量比当前主流快速算法(FKC 算法)有较大幅度的减少. 另外, 运用模板分解和积分图像减少卷积运算的思路具有一定通用性, 实例说明此思路可用于一些其它边缘检测和空域滤波算法中.     

基于Canny算法的改进Kirsch人脸边缘检测方法

针对Kirsch边缘检测算法的不足,提出了一种基于Canny算法改进的Kitsch人脸边缘检测算法.该算法先对原始图像用高斯滤波器平滑,计算其梯度图像.然后将梯度图像用改进后的Kitsch算法进行计算,并根据和两个阈值进行边缘提取.试验结果表明,采用该算法提取人脸边缘不容易受噪声的干扰能检测到真正的弱边缘,效果优于经典Kitsch边缘检测算法.     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对带噪声图像,提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法。该算法用离散小波变换（DWT）分解和加权重构对图像进行平滑滤波,用Otsu阈值法（最大类间方差法）求出最佳的滞后闽值,在3×3邻域求得梯度法。实验证明,该算法在较好地抑制噪声的同时保留了更多边缘,检测出的图像边缘更加准确和丰富。     

基于边缘连续性的边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接 。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变 化不明显的边缘。     

应用Otsu改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对传统Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先从数学形态学角度分析传统Canny思想和缺陷;接着提出应用尺度自适应调整的高斯滤波器改进传统高斯平滑滤波;然后使用最大类间分差法（Otsu）替代传统双阈值检测算法求出最佳阈值,有效平衡去噪能力和保留边缘细节信息二者之间的矛盾;为解决Otsu遍历时间长,实时性差的缺点,提出应用Kalman滤波器最小误差估计算法预先估计后续图像序列的阈值范围,以加快遍历过程;最后进行实验分析比较,证明该算法可以更快速有效地检测出图像的边缘.     

改进Otsu算法的镀锌板表面缺陷检测方法

针对镀锌板在生产工艺和传输过程中对镀锌板表面造成缺陷的问题;文章应用了基于Otsu算法的镀锌板表面缺陷检测系统,由数字光源控制器、高速CCD相机、同步触发器和编码器等硬件设备共同连接组成,采集到镀锌板表面的图像,然后将图像传输给基于Otsu算法的图像处理系统;改进优化了Ostu算法,在一维直方图求解最佳截距阈值,利用该阈值和二维信息完成图像的分割,提高了图像的抗噪能力;使用分块检验所发初步判定镀锌板表面缺陷,再逐个排查确认缺陷区域,对缺陷特征进行分类并保存在缺陷数据库中,同时发出预警;实验结果显示文章研究的检测系统对镀锌板表面缺陷检出率最高可高达98％,检测出缺陷镀锌板的数量最多,系统的检测精度高.     

基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法

Otsu算法分割图像时不依赖于图像的内容,具有较好的适应性,但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。针对这一问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu分割方法。该方法以Otsu算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数,以当前分割阈值作为粒子的当前位置,以阈值更新速度作为粒子的当前速度,以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重,在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。实验结果表明:该方法能获得与经典Otsu相当的分割效果,而且显著地缩短了分割时间,算法效率更高。     

改进的二维Otsu自动分割算法及其应用研究

针对传统二维阈值分割算法处理胃腺癌细胞显微图像计算时间长、噪声干扰严重等缺点,提出了一种改进的二维快速Otsu阈值自动分割算法。该算法通过改变二维直方图判别域的划分,快速得到最优阈值近似值,并通过引入松弛变量,估计最优阈值所在范围,加大阈值搜索步进值,最后得到最优阈值。实验结果表明,该算法能有效地减少细胞核粘连现象,大大减少了处理时间。     

一种改进的三维Otsu图像分割算法

针对传统的三维Otsu分割算法计算量大、运算时间长等问题,提出一种利用一维Otsu来减小迭代空间和搜索空间,并用布谷鸟搜索算法进行寻优的算法。仿真实验表明,该算法能够有效减少运算时间。同时针对传统的三维Otsu算法因忽略2-7区域而导致错分的问题,提出了一种处理方法。该方法将2-7区域的像素点分为噪声点和非噪声点,分别对其进行处理,对2-7区域内的所有点都进行分配。仿真实验表明,由于该方法考虑了所有像素点,分割结果要优于传统的三维Otsu分割算法。     

一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法

阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。     

改进的三维Otsu图像分割快速算法

针对三维Otsu图像分割算法运算量大和图像细节分割不够准确的问题,提出一种改进的三维Otsu图像分割算法。该算法基于灰度-邻域平均灰度-梯度的新的三维特征模型,构建三维直方图;将三维Otsu分解为三个一维Otsu;在同时考虑类间距离和类内距离的基础上,提出一种新的最大散度差准则。实验结果表明,该算法不仅可以取得较好的分割效果,而且计算量较小,比三维Otsu阈值分割递推算法快900倍左右。     

基于自定义灰度空间分布密度矩阵的Otsu改进算法

Otsu自适应阈值法作为图像阈值分割的经典算法,在图像处理与模式识别领域有着广泛应用.将图像中灰度级的空间分布特性应用到图像分割中,自定义适当的灰度空间分布密度矩阵结合先验知识,提出Otsu改进算法.实验证明在图像中目标与背景的灰度差异不是特别大的情况下,该算法的分割效果优于经典的Otsu算法以及其它分割算法.     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一.针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测.该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声.而后运用最大类间方差法(Otsu...