双尺度灰色关联度的医学图像边缘检测方法

边缘检测是医学图像处理的关键技术之一,目的是在有噪声背景的图像中确定出目标物边界的位置.鉴于传统的边缘检测算子在医学图像中不能达到很好的效果,本文研究了灰色理论中灰色关联度在医学图像中的应用,采用了一种基于灰色关联度的图像增强以及图像处理区域选取的双尺度方法用于医学图像的边缘检测中.实验结果表明这种方法能够达到既增强了...     

基于左右导数算子数的边缘提取

根据图像灰度的左右导数及其性质构造了几个提取和检测图像阶跃型边缘和屋顶型边缘的算子，并从理论和实验结果上同Ｐｒｅｗｉｔｔ算子，Ｓｏｂｅｌ算子、Ｃａｎｎｙ算子及Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子等进行了比较和分析，发现此类算子包含了这些重要的的传统微分算子，而且还具有算法简单灵活，检测精度高和抗噪声干扰能力较强等优点。实验结果还表明在没有进行进一步细化加工的情况下，文中所述的广义左右导数算子无论是检测阶跃型边缘     

基于灰色简化B型关联度的图像边缘检测

鉴于传统的灰色边缘检测算法在阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,提出了基于灰色简化B型关联度的自适应阈值选取进行图像边缘检测新算法.首先,用标准差化矩阵算子对图像灰度值进行预处理;其次,在3×3的像素模板上,将预处理后的中心像素点及周围8个像素点的数值一维化作为比较序列,并将这9个像素点的均值作为参考序列;最后,利用简化B型关联度计算两者之间的灰关联度,根据迭代算法求取灰色简化B型关联度的最佳阈值来检测图像边缘.实验结果表明,所提算法对灰度变化剧烈的图像具有较强的适应性,检测边缘清晰准确,比传统的邓氏相关度边缘检测算法能够更好的抑制噪声.     

基于左右导数算子类的边缘提取

根据图像灰度的左右导数及其性质构造了几个提取和检测图像阶跃型边缘和屋顶型边缘的算子,并从理论和实验结果上同Ｐｒｅｗｉｔｔ 算子、Ｓｏｂｅｌ 算子、Ｃａｎｎｙ 算子及Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算子等进行了比较和分析,发现此类算子包含了这些重要的传统微分算子,而且还具有算法简单灵活,检测精度高和抗噪声干扰能力较强等优点。实验结果还表明在没有进行进一步细化加工的情况下,文中所述的广义左右导数算子无论是检测阶跃型边缘还是屋顶型边缘,其效果都要比上述传统微分算子好     

基于图像边缘检测的方法分析研究

边缘检测是目前图像分析领域中的基础技术,同时也是图像理解与分析的第一步,更是图像处理问题中经典的难题之一,其研究一直贯穿于图像处理的始终。它主要利用图像一阶导数的极值或者图像二阶导数的过零点信息来提取边缘,达到检测的效果。根据边缘变化的剧烈程度的不同,对边缘处理的方法也就不同。一般来说,对于图像中变化比较缓慢的区域     

图像边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。在此介绍Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较,得出Canny算子的边缘连接程度最佳,景物的细节表现得最明晰,轮廓边缘提取得很完备。     

基于CCS的图像边缘检测和提取设计

Matlab对数字图像的处理在工程化方面存在一定的不足。针对这一不足,利用硬件仿真平台CCS,采用数字图像灰度梯度最大值法、Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行检测,实现了数字图像的边缘提取。实验表明,Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行边缘检测和提取的效果比较理想,且为图像处理提供了一种硬件实现方法。     

基于融合技术的图像边缘检测方法

提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理，提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则，对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合，得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性，处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。     

图像目标边缘形态检测方法研究

基于数学形态学的边缘检测方法对处理光学经纬仪实际拍摄的含噪声图像与其它常规边缘检测方法相比,具有明显的优势。将空域滤波和Prewitt边缘算子与数学形态学相结合的目标边缘检测方法对图像边缘的检测精度较高,抗噪声能力强,提高了图像边缘检测效果。     

硬件实现基于SOBEL算子的图像边缘提取

针对检测数字图像灰度梯度的最大值法,采用SOBEL边缘检测算子对数字图像进行边缘检测,并利用硬件(大规模可编程逻辑器件CPLD)实现了数字图像的边缘提取。试验程序由VHDL硬件描述语言编写。试验结果表明,利用SOBEL边缘检测算子进行数字图像的边缘检测和提取其效果比较理想。     

一种微分极值的边缘检测算法

本文通过对边缘点的定义,提出了一种微分极值的边缘检测算法.与经典微分算法相比,该算法直接在边缘检测窗口内提取边界像素点,因此边缘定位准确,连续性好,在背景图像照度不均匀的情况下,仍能够得到令人满意的检测效果.     

基于Canny边缘检测的图像预处理优化算法

在图像的边缘检测算法中,Canny算法虽然可以大概勾勒出图片内图像的具体轮廓,但是一些不够清晰的轮廓可能会出现断开的现象,导致局部失真。文中对Canny算法进行进一步优化,采用抑制孤立的弱边缘方法实现边缘检测,图像内一些不太清晰的轮廓可以得以保存,相互连接,使得获得的图像边缘轮廓更加清晰,整体的感观效果更佳。文中给出优化方法并进行仿真验证了结果的有效性。     

基于边缘特征和相位相关的图像配准

由于拍摄时间不同、传感器的抖动等原因,成像系统产生的序列图像之间具有一定的位移矢量。研究了一种基于边缘和相位相关的图像配准方法,首先提取图像边缘,然后进行归一化相位相关,从而估算出序列图像之间的位移量。实验结果表明,该方法的配准精度明显优与传统的相位相关方法,并对噪声具有较强的抑制能力。     

基于区域划分的绝对关联度抗干扰算法

在亚成像阶段,当目标持续释放多组诱饵且间隔极短时,提出了基于区域划分的绝对关联度抗复杂干扰算法.当通过诱饵出现检测算法检测出目标后,首先通过比较目标横、纵坐标突变率判断出目标的突变方向;其次,结合目标模板的长度和高度,根据突变方向对目标和诱饵的粘连区域进行区域划分,其中一块子区域必然包含目标的绝大部分:再次,计算各子区域与目标模板的面积的绝对关联度,通过比较绝对关联度的大小确定目标所在的子区域;最后,根据目标模板的长度和高度,对目标所在子区域进行二次划分,标定出目标.仿真结果表明:基于区域划分的绝对关联度抗复杂干扰算法正确识别率高,算法实时性好.     

基于改进粒子群算法的图像边缘检测研究

为了提高图像边缘检测的细节信息,采用了二进制粒子群算法。首先通过logistic变换更新粒子速度,粒子速度不受限制;接着动态调整粒子位置,使飞行状态充分调整;然后正态云发生器动态调整粒子的惯性权重,这样较优粒子可以取得较小的惯性权重;最后建立图像边缘检测模型和算法流程。实验仿真显示本文算法对图像边缘定位准确、清晰,信噪比为35.928 1db,处理时间为1.340 1s。满足检测结果中对信息含量大、执行时间少等要求。     

结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法

现有的边缘检测算法对红外图像进行边缘提取的过程中,容易出现边缘模糊和噪声残留等现象;针对这种现象,提出了一种结合蚁群搜索与边缘检测的红外轮廓提取算法。根据小波变换后各高频子带间的相关性,引入了图像的相关性因子来对图像信号进行分类;并对提取的边缘信号进行基于蚁群算法的边缘检测算法进行边缘提取,来去除其中的噪声信号并对弱边缘信号进行保护。实验结果表明,其实验结果与预期效果基本相符,在不同复杂背景的红外图像中,都具有较好的边缘保护效果与抗干扰能力。     

基于B样条小波多尺度积图像边缘提取技术

结合了B样条函数良好的逼近特性以及多尺度积算法的抗噪性能,来达到图像边缘检测的最佳效果。首先通过选择合适的小波滤波器对信号进行小波变换,之后通过相邻尺度的小波变换相乘得到尺度积,以检测出图像的模极大值,最后通过阈值滤掉伪边缘,得到图像的边缘信息。实验表明,该算法相比其他传统检测算子能有效地抑制图像噪声,并且图像边缘和细节信息的失真量小。     

基于小波变换的图像边缘检测

介绍了利用小波变换进行图像边缘检测的原理与方法。基于小波变换的模极大值原理,利用不同尺度小波变换后的不同方向获取图像的高频信息,并通过小波系数的模极值点与过零点,检测出图像在四个方向上的模极大值,得到该位置模的局部最大值。仿真测试表明,利用小波变换进行图像边缘检测可以较好的检测图像边缘的细节特征,取得了很好的效果。