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图像边缘是图像分析和识别的基础,图像边缘信息的准确性和完整性对后续图像分析和识别有重要影响。为实现图像边缘有效提取,提出一种利用数据场和图像欧氏距离的图像边缘提取方法。首先,该方法利用数据场理论构建图像数据场,实现图像灰度值特征空间到数据场势值空间的转换。然后,在对图像数据场的势值计算时引入图像欧氏距离,利用图像区域欧氏距离扩大像素差异,抑制微小细节和噪声,得到"背景"和"目标"相对分离的势值图。最后,用改进Canny算法对势值图进行边缘提取。实验表明,用本文方法可以有效提高边缘提取的准确性,减少伪边缘,抑制冗余细节和噪声。 相似文献
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目的 边缘是图像的重要特征之一,是后续测量、基于形状配准的基础,为了更好地获得图像中的边缘信息,提出一种利用积分图块间距离检测图像边缘的方法。方法 首先,分析欧氏距离图理论,给出采用局部区块内和距离的方式检测图像边缘的方法。其次,提出采用积分图完成高斯模板块内求和算法,并利用这种方法加速完成了图像块内像素求和,以此提高算法的执行速度。最后,给出了本文算法的执行流程。结果 以人工标注模拟图像的边缘为标准,采用本文方法得到的边缘检测结果重叠率高于97%,Canny算法的重叠率为80%、高斯曼哈顿距离与欧式距离算法的重叠率分别低于63%和28%。从真实图像实验结果上看,随着图像尺寸的增加,Canny与本文方法的执行时间均略有增加,但幅度不大,在处理1024×768的图像时分别耗时1.7 s与4.6 s。由于本文方法增加了积分图及块内和的求解,因此耗时略高于Canny方法。综上,采用本文方法获得的边缘检测结果不仅具备较高的重叠率,而且执行时间较少,其执行速度不会随图像尺寸的增加而大幅度降低。结论 由实验结果可见,本文提出的图像边缘检测方法具备较高的准确性与实用性。由于本文方法具备较高的执行速度,因此适用于所有以边缘检测结果为基础的后期图像处理技术,包括对于实时性要求较高的视频流边缘检测与分析。 相似文献
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鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。 相似文献
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边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容.传统边缘检测方法的边缘检测效果一般.为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法.首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法. 相似文献
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由于自然界中的噪声影响和图像模糊的边缘,这给图像的边缘检测和目标分割带来了一定的困难。柔性形态变换作为一种数学形态学的方法,既保留了标准形态变换的许多优良特性,又具有较好稳健性,为进行目标特征分析提供了可能。使用柔性形态变换构造边缘检测算子,对图像进行边缘检测。实验结果表明,与其他常用的边缘检测算子相比,基于柔性形态变换的边缘检测算子在有效去噪的同时,能较好地保留图像的细节信息,具有很强的实用性。 相似文献
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基于模糊支持向量机的图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于模糊支持向量机的图像边缘检测方法.利用支持向量机分类的思想,将模糊支持向量机应用到图像边缘检测中,在有效检测出图像边缘点的同时,减小噪声点的干扰,时图像的边缘检测的一种新方法进行了研究探讨. 相似文献
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提出利用灰度图像的均方差直方图实现自适应多尺度高斯滤波,实现在去噪的同时保留图像边缘特征,并通过灰度图像梯度特征信息,自适应生成动态阈值,对边缘进行自动检测,克服了传统Canny算子参数需要人为设定的不足。实验结果表明,与传统Canny算子相比,该方法可有效保留边缘信息,更具实用性。 相似文献
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针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。 相似文献
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针对带噪声图像,提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法。该算法用离散小波变换(DWT)分解和加权重构对图像进行平滑滤波,用Otsu阈值法(最大类间方差法)求出最佳的滞后闽值,在3×3邻域求得梯度法。实验证明,该算法在较好地抑制噪声的同时保留了更多边缘,检测出的图像边缘更加准确和丰富。 相似文献
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传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3x3邻域内周围像素对中心像素的影响.针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘.仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性. 相似文献
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引进了两幅图像之间的一种新的距离度量方法——图像欧氏距离,该距离是利用核函数对传统的欧氏距离进行改进而得到的。在此基础上,设计了一种新的分类识别方法——基于核的图像欧氏距离人脸识别方法,并应用于人脸识别中。为验证该算法的可行性,对人脸图像进行DCT变换得到预处理样本,并在ORL和Yale人脸库上进行多角度的比较实验。分析实验结果表明,该方法优于其它距离分类器算法。 相似文献
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为了较好地保持图像的边缘信息,提出一种基于Canny边缘检测的Catmull-Rom图像插值放大算法。首先用Canny算子检测出原图像的边缘;然后,根据插值目标图像未知像素点时,目标图像与原图像的相似性,如果未知像素点为边缘点,则调整Catmull-Rom的切向和切向长度。实验结果表明,该算法比传统算法的边缘更加清晰,保持了边缘的尖锐特征,减少了锯齿,提高了图像的质量。 相似文献