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对自适应选取结构元权值以及如何有效去除混合噪声是多结构元形态学边缘检测中尚待解决的两个问题,在深入研究各种形态学边缘检测方法的基础上,提出了基于灰度距离逻辑函数和基于边缘方差两种自适应多结构元形态学边缘检测方法。首先对原始图像进行最优阈值分割二值化,其次从灰度距离和边缘方差两个角度分别实现结构元的自适应选取,最后选择形态算子进行边缘检测。方法具有更好的抗噪性和灵活性,能更加精确的体现原有图像的边缘方向信息。通过仿真实验,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于FPGA硬件实现的图像边缘检测及仿真 总被引:4,自引:0,他引:4
图像边缘检测是图像分割,目标提取等数字图像处理领域中关键的步骤,对于性能和处理时间制约着后续图像处理的性能和整体的处理时间。提出一种FPGA的实时图像边缘检测系统。该系统以FPGA为平台,用VHDL硬件描述语言设计并实现了一种自适应的Canny边缘检测算法。在设计过程中,通过改进算法和优化系统结构,在合理利用硬件资源的基础上采用了流水线技术。之后通过ModelSim软件进行仿真,仿真结果表明,在FPGA中实现算法能够有效实时地检测出复杂图像的边缘。 相似文献
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从被噪声干扰的图象中提取边界是图象测试与分析的关键之一。通常需要先滤除图象中的噪声,再用边界检测算子求出边界。本文介绍了一种边界直接检测法,即将边界检测与噪声滤波相结合,它是基于自适应堆滤波的边界检测法。首先非线性堆滤波器用于求出图象某象素点邻域内的灰度最大值与最小值的最优估计,然后以此两估计值之差代替原象素点灰度值。最后对之二值化求出边界。本文根据最小平均绝对误差准则,采用自适应方法求解堆滤波器。这种方法类似于线性自适应滤波器的LMS方法,先任设一初始堆滤波器,利用期望图象与合噪声图象对堆滤波器进行迭代训练,最后求出最优化的自适应堆滤波器。文章最后给出了采用自适应堆滤波法求取图象边界的试验结果,表明这种方法可以有效地抑制各种分布的噪声干扰。 相似文献
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图像的边缘是图像最基本的特征之一,边缘检测是提取图像特征的重要手段.首先利用梯度调节预测器(Gradient Adjusted Predictor:GAP)对图像进行预测,然后针对预测得到的误差图像,提出了一种基于梯度均值直方图的自适应阈值选取方法,利用得到的阈值来分类边缘与非边缘;为了获得单像素边缘,利用细化算法对边缘图像进一步细化,得到最后的边缘图像.仿真结果表明,与其它方法相比,本文方法检测到的边缘边界特征细腻、连续,定位精度较高,得到的实验结果比较理想. 相似文献
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为了使检测的图象边缘结构定位好 ,并且产生连续的精细边缘 ,同时能滤除边缘图象中的噪声干扰 ,基于费用函数最小化方法 ,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图象的边缘检测 .为了保持群体中个体的多样性 ,同时加快算法的收敛速度 ,该算法中交叉、变异和免疫算子采用了自适应变化而非固定的概率 ,同时免疫算子采用了几何形式的退火选择方案 .由于该算法能够有效地利用局部边缘结构的一些先验知识和特征信息制作成免疫疫苗 ,其局部搜索能力较经典的遗传算法有很大的提高 .该方法用于灰度图象时产生了令人满意的检测效果 ,并对噪声有较好的抑制作用 相似文献
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提出了一种用Sobel算子细化边缘的新方法,通过引入衰减因子得到不失真的灰介边缘图P1,然后将灰阶边缘图P1用Sobel算子进行正理2,得以边缘的边缘图P2,再用前者减去后者得差值图P3,再将P3中为负的点改为0,用以除去3图中边缘外侧的点,从而得取边缘产细的边缘,对于边缘模糊的部分这种过程可以重复多次,最后也可得到较细的边缘(但不一定连接),此种方法对于处理其它边缘检测方法得到的边级也有效。边缘 相似文献
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李东旭 《电脑编程技巧与维护》2009,(Z1):145-147
总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。 相似文献
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本文分析了常用的梯度算法,提出了针对灰度图像和彩色图像的改进思路,并编程实现这些算法。在RGB空间上实现的彩色图像边缘增强算法,可直接用于二值图像和灰度图像。改进后的算法简单易行,能有效地增强图像的边缘,具有较好的实用价值。 相似文献
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一种基于边缘检测的图像去噪优化方法 总被引:2,自引:2,他引:2
为了消除或衰减存在于图像上的噪声,同时尽可能地保留图像细节,提出基于边缘检测的图像去噪算法.先通过小波边缘检测法求出有噪图像的边缘图像;再通过小波边缘检测方法确定哪些小波系数是图像的边缘特征,这些小波系数将不受阈值去噪的影响,因此,可以只是根据噪声方差来设置去噪的阈值,对原有噪图像进行小波去噪,得到平滑图像;最后,将边缘图像嵌入平滑图像中,得到去噪后的图像.实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,上述算法不但能在有效去噪的同时保留图像的细节信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比. 相似文献
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在图像边缘自适应LSB匹配改进隐写算法中,秘密信息嵌入位置的选择仅由某个方向上像素对的差值决定,未考虑该像素与其邻域内其他像素的差值变化的特点.针对该问题,对隐写前后图像的八方向差分直方图进行分析,提出一种基于LSB匹配改进算法(LSBMR)边缘自适应隐写检测的算法.该算法计算图像的八方向绝对差分直方图,提取直方图中隐写前后变化较为明显的频数用以构建特征向量,并使用支持向量机完成检测.对较低嵌入率下(≤0.5 bpp)的EALSBMR隐写结果进行检测,结果表明该算法的平均检测率均高于现有典型的隐写分析算法. 相似文献
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基于图形处理器的边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘检测是一种高度并行的算法,计算量较大,传统的CPU处理难以满足实时要求。针对图像边缘检测问题的计算密集性,在分析常用边缘检测算法的基础上,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)软硬件体系架构,提出了图像边缘检测的GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)实现方案。首先介绍GPU高强度并行运算的体系结构基础,并将Roberts和Sobel这两个具有代表性的图像边缘检测算法移植到GPU,然后利用当前同等价格的CPU和GPU进行对比实验,利用多幅不同分辨率图像作为测试数据,对比CPU和GPU方案的计算效率。实验结果表明,与相同算法的CPU实现相比,其GPU实现获得了相同的处理效果,并将计算效率最高提升到了17倍以上,以此证明GPU在数字图像处理的实际应用中大有潜力。 相似文献