共查询到16条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
由于结构件内部缺陷形状复杂、随机性大及其断层图像噪声严重并具有一定的模糊性,在研究Pal模糊边缘检测算法的基础上,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法将最佳阈值引进算法中,并以此改进了Pal算法中的隶属度函数,建立了新的模糊增强变换,最后增加了边缘连接的步骤。该算法具有较强的检测模糊边缘的能力,实验结果表明该算法是一种更实用、更高效的模糊边缘提取算法。 相似文献
2.
3.
图像模糊边缘检测算法的改进 总被引:4,自引:0,他引:4
边缘检测是图像处理的重要内容之一,从算法速度和检测效果等方面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出一种新的快速模糊边缘检测算法,利用遗传算法确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值,采用简单的隶属函数,提高了算法速度,优化了传统的边缘检测,避免使用单一算子检测边缘强度较弱的缺点,给出了利用该算法的Lena图像边缘检测实验。仿真结果表明,该算法检测边缘能力较强且提取边缘较精细,是一种实用高效的边缘检测算法。 相似文献
4.
基于分类器的图像模糊边缘检测快速算法 总被引:2,自引:2,他引:2
通过对Pal King边缘检测算法的分析,提出了一种新的模糊边缘检测快速算法。首先对图像进行模糊增强,然后依据当前像素及其8-邻域像素的灰度,设计了一个分类器,通过计算相对于该分类器的模糊隶属度函数值,对像素进行边缘分类;最后锐化所得的边缘像素,剔除噪声。算法抛弃了Pal King方法中复杂的迭代运算,同时也克服了Pal King算法中对图像低灰度值边缘信息的丢失,还可以通过设置不同的参数来检测不同细节的边缘。实验结果表明,该快速算法比Pal King算法的边缘检测能力更强,同时运算速度提高了约20倍。 相似文献
5.
针对结构件内部缺陷形状复杂、随机性大及其计算机断层图像噪声严重等特点,提出了一种新的基于统计学和数学形态学原理的边缘检测算法。为了自动提取每一像素点的梯度阈值,选择以该点为中心的3×3区域为研究对象,并考虑到人的视觉对灰度的分辨能力限制,进而得到缺陷图像的预边缘。然后应用多个结构元素对预边缘进行形态学腐蚀操作,以滤除噪声并细化边缘。实验结果表明,所提出的算法不仅具有很好的边缘提取能力,而且抗噪性、稳定性强、鲁棒性好。 相似文献
6.
7.
8.
9.
在路况监测中,常常需要得到路况图像的边缘轮廓线,以便诊断路面的病害情况。为适应这种需求,提出了基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测算法。针对用模糊算法构造相应隶属函数进行图像边缘检测中存在的低灰度图像信息丢失、边缘检测速度较慢等问题,利用遗传和模糊算法的优点构造边缘检测算法。这种方法使得模糊处理后丢失的低灰度信息得以恢复,提高了算法的效率,增强了算法的适应性。算法检测出的图像边缘与传统模糊算法提取的图像边缘相比较,结果更加清晰完整。 相似文献
10.
模糊边缘检测在机器视觉图像系统仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究图像优化问题,针对精确定位边缘和抑制噪声,视觉图像中最重要的是进行边缘检测,用于轮廓抽取、特征检测和纹理分析.传统的Pal.King增强算法在速度和检测效果等方面存在缺陷,提出了一种新的检测算法,算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换.先通过阈值来定义一个新的隶属函数将原始图像映射到模糊特征平面,利用模糊增强处理来提高区域之间的层次,加强边缘两侧的对比度,最后根据-定的判别准则提取出图像的边缘.实验结果表明,改进算法提高了运算效率,而且提取的边缘比较精细.新算法中具有唯-的参数且可以自动确定,保证了算法的自适应性. 相似文献
11.
基于阈值优化的图像模糊边缘检测算法 总被引:7,自引:0,他引:7
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。 相似文献
12.
13.
提出了一种基于多尺度小波变换和模糊方法的图像边缘检测算法,它将图像分为高频和低频部分别进行处理,高频部分利用多尺度小波变换进行边缘检测,低频部分利用模糊方法进行边缘检测,并对两种方法得到的边缘图像进行融合,实验结果证明检测出的边缘与其它传统边缘检测算子所获结果得到了很大的改善. 相似文献
14.
研究了原有的基于模糊推理的边缘检测算法。在分析原有算法存在问题的基础上,提出了一种新的模糊化规则,利用方向灰度对比度去确定边缘隶属度值,增加了去除伪边缘的规则,使得边缘细化。对原有算法和新算法进行了品质因素和平均运行时间的算法性能的对比、分析。 相似文献
15.
16.