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一维边缘检测算子的递归算法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对边缘检测理论和算法作了理论和实验方面的深入研究,选用Deriche依据Canny设计思想导出的边缘检测算子,证明了递归算法代数卷积算法实现边缘检测的基本原理,导出了几种算子逆归算法的实用公式,实验证明递归算法比卷积算法实现边缘提取在速度方面有着明显的提高,为一维影匹配中数字影像特征提取提供了快速而实用的边缘检测方法。 相似文献
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由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此提出了一种基于改进BP网络的边缘检测方法。在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练。最后,将训练后的网络用于图像的边缘检测。实验证明这种方法是有效的。 相似文献
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提出了一种用于检测SAR图像上阶跃性边缘的序贯算法。由于SAR图像上存在大量的光斑噪声而使图像质量受到严重影响,而光斑噪声属于乘性噪声,不服从高斯分布,因此常用的图像处理方法难以取得好的效果。文中首先根据光斑噪声模型,自动确定图像中高反差部分,然后采用具有高抗噪性能的边缘检测算子,进行边缘提取。实验证明该算法明显提高了特征提取速度,同时具备良好的抗噪声能力。 相似文献
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蚁群算法是近些年发展起来的一种群体智能优化算法,它利用生物信息激素作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。本文将该算法用于边缘检测,建立图像边缘与信息场之间的联系。提出了基于像素邻域的8个启发信息检测算子,指导蚂蚁选择最优边缘路径,并能自动确定分割阈值。对灰度图像进行模拟实验与经典分割算子进行对比,结果表明,该算法可以精确提取边缘特征,细节特征更为清晰。 相似文献
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一种改进的Canny算子边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,提出一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。在计算梯度幅值的时候采用了邻域的梯度幅值计算方法,考虑了像素对角线方向的梯度计算,进一步抑制了噪声的影响。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。 相似文献
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提出了一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法,并用MSTAR(moving and stationary target acquisitions and recognition)数据进行大量的仿真实验。实验表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法能保持图像的细节特征,较好地解决了边缘断裂和抗噪问题,具有较好的边缘检测能力。 相似文献
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提出了一种用于检测SAR图像上阶跃性边缘的序贯算法。由于SAR图像上存在大量的光斑噪声而使图像质量受到严重影响,而光斑噪声属于乘性噪声,不服从高斯分布,因此常用的图像处理方法难以取得好的效果。文中首先根据光斑噪声模型,自动确定图像中高反差部分,然后采用具有高抗噪性能的边缘检测算子,进行边缘提取。实验证明该算法明显提高了特征提取速度,同时具备良好的抗噪声能力。 相似文献
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The nonsymmetry and antipacking pattern representation model(NAM) ,inspired by the concept of the packing problem,uses a set of subpatterns to represent an original pattern.The NAM is a promising method for image representation because of its ability to focus on the interesting subsets of an image.In this paper,we develop a new method for gray-scale image representation based on NAM,called NAM-structured plane decomposition(NAMPD) ,in which each subpattern is associated with a rectangular region in the imag... 相似文献
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基于边缘的多光谱遥感图像分割方法 总被引:16,自引:0,他引:16
从Marr视觉计算理论和Tobler地学第一定律出发,提出了基于边缘的多光谱遥感图像分割方法.在基于边缘的多光谱遥感图像分割方法中,由边缘检测、边缘综合、边缘生长、区域标号等环节组成.该遥感图像分割方法在可视化开发平台Delphi中予以编程实现.将之应用于日本熊本市(Kumamoto)的Quickbird多光谱遥感图像中,并与多种遥感分割算法进行了比较:(1)从多光谱遥感图像各波段亮度信息利用的程度上看,提出的遥感图像分割方法能充分利用多波段亮度信息;(2)从遥感图像分割结果上看,由于分别对不同的波段进行边缘检测,并在此基础上进行边缘综合、边缘生长,遥感图像中的细节特征得到了充分体现,遥感图像分割效果更理想;(3)从计算复杂度和计算效率上看,基于边缘的多光谱遥感图像分割法较其他分割方法有一定的优势. 相似文献
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