一种基于Canny理论的自适应边缘检测方法

基于Canny算子，提出了一种Canny自适应的边缘检测方法。Canny自适应算法在保持了Canny算子原有的定位准确，单边响应和信噪比高等优点的基础上，提高了Canny算子在提取图像边缘细节信息和抑制假边缘噪声方面的性能。Canny自适应算法将整幅图像分割为若干子图像，并根据各子图像的边缘梯度信息，结合全局边缘梯度特征信息自适应地生成动态阈值，提高了边缘检测的自动化程度，在实际的应用中获得了很好的效果。通过数学分析和试验结果证明了Canny自适应算法是一种有效的边缘检测改善方法。     

自适应Canny算子电池极片瑕疵边缘检测

瑕疵边缘是极片图像的最主要特征, 本文研究了Canny算子提取极片瑕疵的边缘特征,并针对传统Canny算子进行电池极片瑕疵边缘检测存在假边缘的同时还丢失了灰度变化缓慢的局部边缘问题,利用像素8邻域计算图像梯度,并根据图像边缘梯度特征信息,用二维最大熵来自适应确定Canny算子的高、低阈值.试验结果表明:自适应Canny算子是一种十分有效的方法,适合于计算机视觉的电池极片瑕疵检测过程.     

基于自适应阈值的改进Canny边缘检测方法

传统的Canny边缘检测算子采用全局阈值选取方法,当图像的背景和目标灰度变化比较大时,采用全局阈值法将丢失一些局部边缘信息。针对该问题,提出了一种自适应求取动态阈值的改进Canny边缘检测方法。该方法利用图像的梯度方差作为判据对图像进行分块,继而对各子块运用最大类间方差法求得相应的阈值,并通过插值得到阈值矩阵,最后结合改进的边缘连接法对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在具有良好的抗噪性能同时,具有很好的检测精度。     

一种改进的Canny边缘检测AGT算法

使用Canny算子进行图像边缘检测。由于阈值参数手动输入,边缘检测效果受到影响,为此,提出一种自动生成阈值的算法:AGT(automatically generate threshold)算法。该算法根据图像自身灰度均值和方差均值信息,可实现Canny算子的高低阈值自动计算,使Canny算子不需输入阈值直接得到精确边缘。实验结果显示,该算法不仅能得到较好的边缘检测效果,并且有很强的自适应性。     

基于Canny算子的边缘检测改进算法

通过对Canny算法进行改进,提出了一种基于改进遗传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 算子的大米边缘检测

为解决传统边缘检测算法对大米图像边缘检测精度低以及对噪声敏感的问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。该方法首先采用非线性扩散滤波减少图像噪声,同时保持图像的边缘信息;在邻域梯度幅值计算中,考虑像素对角线方向的梯度,进一步抑制噪声的影响;最后采用最大类间方差法选取阈值,从而提高对不同图像的自适应性。通过对实验图像的分析表明,本文的改进算法运用到大米图像边缘提取中效果显著,满足大米质量检测和分级的要求。     

基于BEMD与Canny算子融合的自适应边缘检测算法水

针对传统Canny边缘检测算法缺乏自适应性和二维经验模式分解(BEMD)方法计算量大、运算时间较长的缺点,提出了一种改进的自适应边缘检测算法.首先通过改进的BEMD将图像分解成多尺度下的图像细节层(内蕴模函数IMF);再利用自适应Canny算子对各图像细节层进行边缘检测;最后对边缘检测后的图像细节层进行筛选,对筛选出的...     

基于Canny算法的自适应边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法自动化程度不高的缺点,提出一种自适应算法.改进的Canny算法通过尺度自适应调整的高斯滤波器对原始图像进行平滑滤波,保留边缘信息并去除噪声的影响.对经过非极大抑制后的图像梯度直方图采用最大类间方差方法对检测和连接边缘的高低阁值进行了自适应设定.理论和实验结果表明,改进的Canny算法简单易实现,满足了原算法的最优化准则,并且提供了边缘的自动化检测能力,得到了良好的检测结果.     

基于Canny改进的边缘检测算法

Canny算子受噪声干扰严重,检测噪声污染的图像边缘的效果较差。轮廓结构元素形态学变换能有效滤除图像噪声,同时能保持图像边缘细节。本算法先用轮廓结构元素形态学变换的方法抑制噪声,求取图像梯度并用非极大值抑制法求其局部模极大值,采用双阀值法二值化图像边缘并进行连接。实验表明,该算法能精确提取噪声图像边缘。     

Canny算子边缘检测的一种改进方法

传统Canny算子在高斯滤波方差和滞后阈值的选择上需要人工干预,不具备自适应能力。高斯滤波方差的大小选择会影响到去噪和边缘保持效果,用不同尺度的形态学滤波代替高斯滤波,不仅能降低噪声影响,而且可保持边缘强度和细节;滞后阈值的选择会影响到假边缘现象的强弱和真实边缘的连续性,引入Otsu阈值法并将其推广至直方图具有多峰特点的情况,算法可根据图像自身特点选取阈值,使检测出的边缘更加连续并减少假边缘的存在。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对噪声对图像边缘检测的影响,为抑制虚假边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法首先采用分数阶差分方法来计算梯度,同时利用相邻像素的梯度及其梯度差两种信息来改进非极大值抑制过程,最后通过迭代计算的方法,自适应确定梯度图像的分割阈值。试验结果表明,改进算法的抗噪声性能与传统的Canny边缘检测算法相比有明显优势,提高了图像边缘检测的准确度。     

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。     

基于改进Canny算子的LED晶片边缘检测

为了提高全自动固晶机视觉系统中发光二极管(LED)晶片边缘特征的提取精度,提出了一种基于改进非极大值抑制(NMS)过程和双阈值求取方法的Canny边缘检测算子。传统的非极大值抑制过程,直接将中心像素点与梯度方向周围邻近的2个像素点进行比较,易导致边缘信息不准确。针对该问题,结合中心像素点本身及其梯度方向周围的3个像素点,沿着梯度方向进行双线性插值,从而实现改进的非极大值抑制过程;另外,通过对LED晶片图像灰度直方图的分析,根据其特有的三峰特性,改进了传统的最大类间方差法,采用Otsu双阈值法及新的评价函数求取高低阈值,从而避免传统Canny算法中阈值的人工调整。实验结果表明,这种方法适合LED晶片的边缘提取,并且能够获得良好的晶片边缘及两极轮廓。     

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。     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的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。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

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。     

改进Canny边缘检测算法研究

提出了一种基于Canny算子的图像边缘检测算法,采用最大类间方差法确定高低阈值。实验结果表明,该算法可减少干扰边缘和噪声的影响,处理效果明显。     

基于Canny算子的织物疵点边缘检测

介绍了Canny算子边缘检测的方法,运用Canny算子对织物疵点进行边缘检测,获得了织物疵点的二值化图像,准确地反映了织物疵点的边缘.通过对不同边缘检测算子仿真实验结果的比较,结果表明,该方法可以取得较好的疵点边缘检测结果,是一种实用有效的方法.     

棉纤维截面图像的自适应阈值Canny边缘检测

提出了一种适用于纤维截面类图像的自适应阈值Canny边缘检测方法。该方法不仅继承了Canny算子的优点,还能在对象分布数量不明、分布密度不均匀的情况下自适应地计算Canny算子的高阈值T1和低阈值T2,在保证了纤维边缘检出率的同时,更大程度上抑制了背景噪声引入的伪边缘。