自适应多方向模糊形态学边缘检测算法*

提出了一种新的基于模糊增强的自适应多方向模糊形态学边缘检测算法。该算法可以适应多峰直方图分布图像的模糊边缘检测,结合了模糊增强方法和模糊形态学边缘检测方法,先使用隶属函数将图像转换为等效的图像模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,降低边缘模糊度,然后再转换到统一模糊区域中;最后进行多方向模糊形态学边缘提取。仿真实验证明该方法能够较好地去除椒盐噪声,并且能够检测出图像中模糊的边缘。     

基于尺度空域相关性的图像边缘检测

根据小波分析多尺度空间的相关性,在模极大值边缘检测的基础上提出一种新的图像边缘检测方法.该方法不需要对图像进行预处理就能较精确的检测出图像的边缘.取相邻尺度的小波系数相乘进行相关计算,在抑制噪声的同时提高边缘的定位精度.方法快捷,算法简便,克服了直接对图像进行模极大值边缘检测造成的误差.实验结果表明,该方法得到了满意的效果.     

绝缘子图像的边缘检测

高压输电线路巡检机器人,对绝缘子的检测是基于图像分析、处理及识别,从而实现故障的检测和监督.图像的边缘是一种重要的视觉信息,边缘检测是图像处理中的重要环节.文中利用几种不同的边缘检测方法对绝缘子图像的边缘进行检测,利用仿真结果对比、分析,认为小波边缘检测方法对绝缘子的边缘提取效果最佳,为后续绝缘子的破损检测提供依据.     

基于改进Canny算子的煤矿井下物体图像边缘检测方法研究

针对传统的Canny 算子检测井下物体低强度边缘能力不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法从以下三个方面进行改进：（1）采用一种新的四阶偏微分方程的降噪算法对图像去噪,进一步提高降噪效果,且在降噪过程中较好地保留图像细节,使井下物体更容易被检测。（2）采用自适应阈值的方法对图像边缘进行检测,实现了双阈值的自适应提取,能够较好地提取真实边缘。特别是在低对比度图像的边缘提取上,此方法更具有优势。（3）基于模糊判决的理论,在传统的Canny算法的基础上提出了一种有效的边缘连接方法。为了验证Canny边缘检测算子的效果,分别用Prewitt 、Robert 、Sobel、传统的Canny算子对井下图像进行边缘检测实验,结果表明,该方法在最大程度抑制噪声的同时,能检测到更多的低强度边缘,为井下煤矿探测机器人图像辨识奠定了基础。     

双足机器人实时障碍检测视觉系统

提出一种双足步行机器人的实时障碍检测视觉系统．基于图像平面与机器人行走地面之间的映射变换矩阵的唯一性准则，判别图像中的像点是否位于地面上，高于或低于地面的点被认为是障碍点，为减少实际行走过程中系统外部和内部参数变化对映射变换矩阵的影响，系统加入了在线校正映射变换矩阵模块．在提取出障碍物体边缘后，通过对其三维信息的简单恢复，建立了机器人行走空间的障碍投影图．该系统计算量小，可靠性强，能基本满足双足步行机器人实时避障的要求。     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘,得到了噪声存在下的理想边缘。实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力。     

基于多结构元多尺度的形态学边缘检测

在形态学梯度边缘检测算子的基础上,针对图像中的几何特征和噪声提出了一种基于多结构元、多尺度的边缘检测方法,用不同取向的结构元素对图像进行多尺度检测,并综合各尺度下的边缘.得到了噪声存在下的理想边缘.实验表明,文中的方法边缘定位准确、轮廓清晰,保留了更多的图像细节,具有较强的抗噪能力.     

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合及差影运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。     

一种改进的二进小波变换图像去噪方法

本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上,提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘;然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪;最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘信息。     

用于相贯线焊缝检测机器人的图像处理算法

针对管道相贯线焊缝难以检测的问题,提出了一种用于管道相贯线焊缝自动检测机器人轨道识别和定位的图像处理算法.在颜色空间转换和彩色边缘检测基础上,引入图像金字塔方法的Hough变换直线检测算法,快速识别磁性色码条并实现机器人自身姿态和运动轨迹的实时控制,将多阈值处理引入区域生长算法分割人工标识点,对人工标识点进行计数从而实现定位.实验结果验证了提出的图像处理算法的有效性.     

基于形态学的遥感图像全方位边缘检测算法研究

遥感图像存在较多的噪声和畸变，直接用形态学梯度作边缘检测，存在结构元素单一、只对结构元素同方向的边缘敏感、去噪能力弱的缺陷。本文首先构造了全方位形态学结构元并进行边缘检测，然后再作边缘合成并得到最终图像边缘。实验表明，该方法可有效地滤除噪声并能保持图像边缘的细节。     

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。     

基于多尺度形态学的红外图像边缘检测方法

提出了一种基于数学形态学算子的多尺度边缘检测方法。首先选取几个有代表性的结构元素对灰度图像进行边缘检测得到边缘图像。改变结构元素的尺寸大小可得到多尺度下的边缘图像,根据局部边缘生存期的长短将不同尺度下的边缘图像合成。对噪声大、边缘较模糊的红外图像进行了边缘检测与比较,实验表明该算法抗噪能力强,能得到更精细准确的边缘。     

基于Sobel梯度模板的多阈值实时边缘检测方法

为了解决传统边缘检测方法存在的边缘短小、边缘丢失和噪声敏感等问题,提出一种基于Sobel梯度模板的多阈值实时边缘检测方法。该方法在大阈值下收集用于边缘定位的标兵点,在小阈值下确定用于边缘连接的搜索区域,并结合一种连点画图游戏的思想,利用不同阈值下收集的边缘线索和信息提取最终的边缘。实验结果证明,该方法运行速度快,具有较好的实时性,检测的边缘为单像素宽度,定位精确,连续性好。     

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。     

小波变换在X射线图像边缘检测中的应用

分析了X射线探伤图像的特点,将小波变换技术应用到X射线图像的边缘检测中,提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法,利用二次B样条小波,采用Mallat快速算法进行小波分解,采用分块阈值选取方法确定模极大值点,给出缺陷边缘。实验结果表明,该方法去噪效果好,检测出的缺陷边缘具有较强的连续性。     

面向惯性约束聚变实验靶图像的快速椭圆检测

目的：针对惯性约束核聚变实验中靶图像轮廓模糊、亮度不均匀等问题,并从提高图像处理实时性角度出发,提出了一种高可靠性和高精度的快速椭圆检测方法。方法：首先利用椭圆边缘点在它与圆心相连方向上具有较大灰度变化率这一特点,以预估中心点为极点建立极坐标系,通过从极点出发的射线上灰度变化率极值点搜索实现椭圆边缘点检测,极值点搜索在图像局部范围进行保证边缘点检测的有效性和实时性;其次利用基于RANSAC的自适应椭圆参数提取算法得到最终椭圆参数,该方法利用椭圆参数空间聚类分析选取最优椭圆参数,从而实现了一致样本集的自适应选择,保证了椭圆参数拟合精度的同时提高了算法的适应性和鲁棒性。结果：采用本文算法检测一幅图像的平均时间约为110ms,与常用椭圆检测方法相比检测速度有显著提高。结论：对比实验表明,本文提出的椭圆检测方法与其他方法相比具有更高的精度、更快的实时性和更强的鲁棒性。     

基于肤色检测和Hough变换的彩色图像人眼定位

提出一种基于肤色检测和Hough变换两步快速定位人眼的方法。通过YCbCr肤色模型对图像肤色区域进行检测,同时进行Sobel边缘提取,然后用Hough变换的圆检测方法对二值化图像进行圆检测,从而确定双眼的精确位置。实验结果表明该算法受噪声和边缘间断影响小,具有较高的定位准确率。同时具有很好的容错性和健壮性。     

基于数学形态学的彩色噪声图像边缘检测算法*

针对已有的数学形态学边缘检测算法对彩色噪声图像检测到的彩色边缘信息不够完整、清晰,提出了一种基于HSI色彩空间的多尺度多结构元的数学形态学边缘检测算法,采用以尺度和结构两个单位元素进行横向和纵向的拓展,以面的形式对彩色噪声图像进行全面的边缘检测。基于这种理念分别对H和S两个携带颜色信息的分量进行边缘检测,最后将两分量的边缘信息通过加权合成得到彩色图像的彩色边缘。实验证明,该算法的去噪效果明显,得到的彩色边缘轮廓清晰、细节丰富,对彩色边缘的提取具有可行性和有效性。     

一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法

在前期工作的基础上 ,提出了一种基于局部多结构元素形态学的边缘检测的修正算法 .该算法根据图像中噪声和边缘形态的不同 ,建立了多个结构元素 .利用基于视觉模型的边缘阈值选择策略确定图像中梯度变化的像素点 ,并对其采用二值形态学的腐蚀操作 ,在进行腐蚀操作时 ,放宽了结构元素中相同灰度像素点的判别条件 ,从而更好的选择出图像边缘 ,滤除噪声 .实验表明 ,本文算法不仅具有很好的边缘提取能力 ,而且具有很强的抗噪能力