基于LOG算法的DSA图像边缘检测

在对心血管狭窄病人的治疗中，常常需要对病人心血管的狭窄情况进行准确评估，而数字减影血管造影技术（DSA）是血管疾病诊断，特别是介入治疗不可缺少的检查手段，如何准确提取DSA血管边缘对于血管狭窄率的测量具有非常重要的意义。针对DSA血管图像的特点，本文在分析传统的LOG（Laplacian-of-Gaussian algorithm）轮廓检测算法存在问题的基础上，进行了改进使其能正确地获得血管的边缘图像，同时利用改进的边界链码对血管边缘进行了分割图像的结构化，将跟踪结果用于血管狭窄率的测量。最后，基于改进的边缘检测算法，开发了血管边缘检测和狭窄率测量工具，取得了良好的检测效果。     

基于图像融合的年轮细胞边缘检测算法研究

提出一种基于图像融合的边缘检测算法。首先对源图像进行小波分解,在不同分解层用小波模极大值法对高频子图像进行边缘检测,用数学形态学对低频子图像进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘检测图像融合在一起。实践结果表明,这种方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

视觉检测系统中亚像素边缘检测技术的对比研究

在视觉检测系统中,亚像素边缘检测的定位精度是其最终测量精度的关键,国内外很多学者对该问题进行了广泛的研究,提出了各种边缘检测的方法,但是各种方法的定位精度及抗噪声能力的优劣都自圆其说,难以验证.也有很多学者对各种算法进行了对比研究,但使用的评价图像与实际系统采集的图像相差甚远.本文根据视觉系统采集图像的原理生成理想图像,使用各种边缘检测算法对该图像进行亚像素边缘定位,以理想点坐标和实际采集的点坐标的均方差作为标准来比较各个算法的定位精度,并定量地加入噪声,分析各处算法的抗噪声能力以及计算时间.分析和讨论的结果为亚像素边缘定位技术的选取提供可靠依据.     

基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法

为了在噪声环境下尽量多地检测出MRI(magnetic resonance imaging)图像的边缘细节,以满足医学临床诊断的特殊需求,提出一种基于形态学的医学图像自适应边缘检测算法.根据医学磁共振图像噪声的特点构造了一种基于形态学滤波特性的边缘算子,使用多方向结构元素实现了边缘的精确检测,并根据图像的灰度特征自适应地调整各方向结构元素检测结果的权值,最后合理地调整结构元素的尺寸大小.仿真实验结果表明,与经典微分边缘算子及常用形态学算法相比,该算法不仅具有很强的抗噪性能,而且能更有效地提取图像中不同方向的边缘信息.     

一种基于超声C扫描成像原理的图像边缘检测方法

针对超声C扫描图像中缺陷边缘的模糊问题，通过建立超声C扫描成像的数学模型，分析了异种材料结合界面超声波反射能量的分布情况。结果表明，由于聚焦探头焦点直径的存在．使得结合界面中缺陷边缘两侧反射声波能量发生变化，从而引起了超声C扫描图像中缺陷边缘的模糊现象。基如此，提出了一种快速确定C扫描图像缺陷边缘的方法。对平底孔超声C扫描图像边缘检测的试验结果表明，该方法适用于超声C扫描图像的边缘检测．明显优于Sobel算法和Canny算法，能够快速准确检测出缺陷边缘。     

评价边缘检测质量的模拟图像生成方法研究

针对评价边缘检测算法精度时没有合适的评定标准的问题,首先根据方形孔径采样定理,详细说明了椭圆形状边缘灰度的求取方法,然后以真实拍摄图片为标准,对图像进行了高斯模糊和噪声的添加,形成最终的模拟图像.通过编程实现了模拟图片的生成,给出了模拟图像和真实图像的对比,并利用模拟图像对边缘检测中常用的3种算法作了简要分析.结果表明,模拟图片能很好地模拟真实拍摄图片,可方便地用于边缘检测算法的精度评价.     

评价边缘检测质量的模拟图像生成方法研究

针对评价边缘检测算法精度时没有合适的评定标准的问题,首先根据方形孔径采样定理,详细说明了椭圆形状边缘灰度的求取方法,然后以真实拍摄图片为标准,对图像进行了高斯模糊和噪声的添加,形成最终的模拟图像.通过编程实现了模拟图片的生成,给出了模拟图像和真实图像的对比,并利用模拟图像对边缘检测中常用的3种算法作了简要分析.结果表明,模拟图片能很好地模拟真实拍摄图片,可方便地用于边缘检测算法的精度评价.     

基于非线性扩散滤波的边缘检测和图像测量

提出了一种基于自适应非线性扩散方程滤波的边缘检测方法, 以提高图像测量的精度。首先对原始图像实施一种非线性扩散处理,即沿着等照度线(边缘)的梯度方向实施反向扩散以锐化边缘, 而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像; 然后应用经典的微分算子来检测边缘。实验结果表明,相对于经典的边缘检测算子, 本算法得到了尖锐而平滑的单像素宽的图像边缘,较好地定位了边缘, 相对误差为0.03。当图像边缘模糊和存在附加噪声时, 测量结果将会受到很大影响。本方法较好地定位了边缘像素, 对于微小尺寸测量显示出它的优越性.     

图像去雾算法的改进和主客观性能评价

本文主要研究了图像去雾技术以提高由于雾霾影响而导致的失真图像的主客观质量。对基于暗通道先验和大气散射模型的去雾算法进行了改进,设计了新的天空区域计算和透射率阈值确定方法,通过增强结果图的对比度和调整亮度,进一步降低了算法的失真。还通过对图像加雾,分别从主观质量评价和以结构相似度作为客观标准的客观评价两方面,用数理统计方法比较了各个相关算法的性能。实验表明,所提算法有效地降低了图像的失真(评价分最高),使去雾图像有较高的主观质量(总体评价分并列最高)。     

模糊图像边缘精确定位的滤波算法

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。实际应用中,光学系统离焦和图像传感器噪声源引起图像模糊,导致边缘自动定位算法无法精确确定边缘点。从边缘检测理论出发,根据噪声及图像模糊模型,提出了基于空间域和频域的滤波方法对模糊边缘图像去噪,从而消除模糊图像对于边缘定位的影响。实验表明,各种滤波方法对于边缘点的自动提取都具有一定的效果,离焦模糊和噪声可以得到有效抑制,尤其是频域低通滤波器能够精确地提取出模糊边缘位置。     

基于灰度图像直方图的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。灰度图像的边缘检测通常都基于灰度的梯度变化,而图像的直方图就描述了一幅图像的灰度级内容,通过实验找到了数字图像的边缘检测与图像的直方图之间的内在联系,得出具有双峰直方图的图像,其边缘检测效果是比较好的。     

基于边缘检测的零件轮廓识别系统开发

针对工业流水线检测中存在的成本大、检测效率低的问题,将轮廓检测技术应用到工业流水线检测中,基于边缘检测方法的基本原理,提出了一种基于边缘检测的零件轮廓识别方法。该方法首先使用Canny边缘检测算法来提取出零件的边缘,并在此基础上进一步提取出零件轮廓的相关特征,最后通过与待检测的零件轮廓特征相比较,从而实现对零件的识别检测;为了验证设计方法的正确性,本文搭建了一套零件轮廓识别系统,并使用工业零件来测试该系统的性能。研究结果表明:该系统能够快速、准确地识别目标零件,满足工业流水线检测的需求。     

三维机器视觉测量系统图像边缘提取算法研究

在三维机器视觉测量系统中,二维数字图像边缘提取是进行三维坐标计算的必要前提。对几种常用边缘检测算子的边缘提取效果进行了比较;提出了一种基于Priwitt算子的改进边缘提取算法;给出了三维机器视觉测量系统中激光线图像与零件特征边缘图像交点的求解方法,为三维机器视觉测量系统的三维坐标计算奠定了基础。     

盾构姿态测量中基于边缘检测的中心定位算法

振动对盾构测量系统的影响较大,提出了基于光阑的测量方案对原系统加以改进。鉴于光斑存在随机噪声污染,采用中值滤波技术,有效地降低了其对光斑中心定位的影响。对多种边缘检测算子作了比较研究,并利用其对激光光斑进行边缘检测,实现了聚焦光斑的准确定位。     

基于边缘检测小波变换的红外与可见光图像融合方法

简要地论述了图像融合中主要的三种像素级融合算法,即简单方法、基于塔形分解以及基于小波分解的融合方法,在现有的红外与可见光图像融合方法之上,提出了以边缘检测为基础的一种小波变换图像融合方法,并对融合效果进行了评价。实验结果表明,经该方法对红外与可见光图像的融合可以提供更多、更有效的信息,提高了图像的分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,融合效果较为理想。     

基于MATLAB的改进Canny算子的图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理一个重要的环节,为了有效提取目标边缘,提出一种基于canny算法的改进算法,主要从两方面进行的改进,采用中值滤波代替高斯滤波对图像的噪声进行滤除和采用迭代法计算高低双阈值。实验的仿真结果很好地验证了改进算法的性能:在保留边缘信息的同时,很好地抑制了噪声的干扰,可以提高图像边缘检测效果。     

基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法

系统基于Altera DE2-70开发平台,选用500万像素COMS摄像头进行图像采集,图像信息经Sobel算子图像边缘检测算法处理后由液晶显示器显示.算法采用了可编程宏功能模块与Verilog HDL语言相结合的方法实现,实验结果表明,基于FPGA的硬件系统能够很好的实现Sobel算子边缘检测算法,通过设置合适的梯度比较阀值,较为理想的提取图像边缘信息.     

基于边缘检测清晰度评价函数的导光板翘曲度检测

针对现有导光板翘曲度塞尺间隙测量法精度低、要求高等不足,采用一种单CCD摄像机图像清晰度评价方法对导光板翘曲度进行测量的方法。该方法基于摄像机检测装置,将检测纸和导光板分别置于检测平台表面,手动调节X轴、Y轴传动组定位、手动调节Z轴传动组调焦,分别获取导光板中间底面和表面不同边缘检测清晰度评价函数的图像清晰度峰值,比较不同算子在不同环境下的检测性能并作实际测量研究。结果表明测量方法示值误差小、重复性较好,能够满足接触线在线、非接触检测的需求。     

基于二进小波分辨率逼近的层析三维数字化图像边缘检测研究

采用Ｂ样条小波来提取层析图像的边缘轮廓,用高斯函数为平滑函数,用Ｍａｌｌａｔ快速算法进行小波分解,分解出的局部极值就是层析图像多尺度边缘。这两种算法在不同的尺度下有不同的提取边缘细节的能力和抑制噪声的能力。做到了抑制噪声和提取边缘细节之间有机的统一。结果证明这种方法比传统的基于微分算子的边缘提取方法更适合于层析图像边缘轮廓的提取。     

基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法研究

本文提出一种基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法。算法对传统Sobel算法进行了改进,并且和多项式插值法的改进的算法相结合。单像素边缘是通过对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到的,亚像素边缘定位通过多项式插值计算得到。该算法因为检测精度高而广泛的应用于黑片的在线检测。