基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

本文简要介绍了Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行了分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,文章提出了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。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。     

自适应阈值Canny算子在图像边缘提取中的应用

针对Canny边缘检测的方法在实际应用中不能根据具体图像自适应的获取最佳阈值这一问题,提出一种自适应阈值方法。经过实验分析,该方法所取阈值合理,能够在Canny边缘提取中很好的解决阈值确定的问题,从而避免因人工确定阈值而产生的误差或漏检。     

快速Canny算子提取刀具图像边缘的研究

刀具参数的机器视觉测量是高精度机械加工必不可少的步骤,高效的刀具图像处理能极大的提高机械加工的效率.本文利用计算机、CCD相机及可调LED光源构建了图像采集系统,并在VS 2010平台上用C#语言编写了Canny算子边缘轮廓提取算法.对Canny算子的时间复杂度进行分析,通过对比几种经典的阈值分割法的运行时间,选取运行时间最少的Otsu法来提取刀具边缘及附近像素点以减少Canny算子的计算量.使用Query Performance Counter计时器对Canny算子各模块计时,Canny算子运算时间从原来的将近300ms缩短到改进后的100ms.这种改进极大地提高了刀具图像的处理速度,且能广泛地被应用在其他机器视觉项目当中.     

Canny算子在马赛克图像检测中的应用

若要检测图像是否存在马赛克,就要用到马赛克图像的特征,其特征主要表现在存在有色彩灰度都单一的块,这些块的边缘很有规律,而canny边缘检测就可以很好的得到图像的边缘。     

图像边缘检测算法比较与分析

图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题。分析了几种经典边缘检测算子的算法和性能特点，运用MATLAB工具进行算法的仿真，并对其结果进行比较分析。     

改进的自适应阈值Canny边缘检测

针对传统Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的缺陷,本文提出了一种新的自适应改进方法.该方法-根据梯度直方图信息,提出梯度差分直方图的概念,同时,对图像进行自适应分类处理,使得算法不仅不需人工设定阈值参数,而且还能有效地避免Canny算法在边缘寻找中的断边和虚假边缘现象.对边缘信息丰富程度不同的灰度图和彩色图像运用该方法寻找边缘的实验结果表明,对于在目标与背景交界处的多数像素梯度幅值较大的图片,该算法具有边缘检测能力强、自适应能力强的优点.     

关于图像边缘检测的 Laplace算子的改进

该文对图像边缘检测的 L aplace模板 ,增加 8个检测方向 ,并适当设置了权系数 ,改进了 Laplace算子 ,实验结果表明使用改进的 Laplace算子 ,图像边缘检测的效果得到了明显的改善 .     

基于2k修正和Canny边缘检测的图像隐写

针对信息安全,提出基于Canny边缘检测和2k修正的信息隐藏算法.秘密信息仅仅隐藏在边界像素上,首先利用Canny边缘检测算子检测载体图像的边缘,然后利用伪随机数序列对边缘像素进行重排.为了增强秘密信息的安全性,采用霍夫曼编码把秘密信息变成二进制位流.每个像素隐藏的位数由其灰度值确定.最后,为了增强隐写图像的视觉效果,采用2k修正法进一步减小隐写图像和载体图像之间的误差.实验证明提出的方法比LSB-2和文献[12]的方法更好.     

基于LoG算子边缘检测的图像二值化处理

摘要：数码管图像的目标和背景分离不明显，直方图分布较复杂。针对该问题，提出基于拉普拉斯高斯（Laplacian of Gaussian，LoG）算子边缘检测的全局二值化方法对其进行处理，该方法通过提取图像边缘部份的像素灰度获得图像二值化的阈值。处理结果表明，与传统的几种方法相比，该方法能够快速选取良好的二值化阈值，较好地区分目标和背景，在相当大模板宽度内图像二值化的结果都令人满意。     

基于Canny算子和Radon变换的证件图像倾斜校正

倾斜的证件图像不利于识别,为此提出一种基于Canny算子和Radon变换的校正方法。该方法首先使用Canny算子进行证件图像边缘检测,然后利用Radon变换计算出图像的倾斜角度,最后用双线性插值算法进行图像旋转校正。在Matlab平台对该方法进行了仿真实验。实验结果表明,该方法能够准确、高效地对证件图像进行校正。     

浅析图像边缘检测方法

介绍图像边缘的基本概念和经典的图像边缘检测方法。并着重近年来发展最快的新的图像边缘检测方法。这对于进一步学习和寻找更好的图像边缘检测方法具有实用意义。     

基于边缘纹理技术的图像修复算法研究

本文提出了一种基于纹理边缘合成的图像修复方法 ,根据所有需修复区域范围周围的边缘纹理特征和特点,获得所有边缘图像点的最好自动耦合效果,并且连接起所需修复区域部分内所有遗失的边缘纹理点线,然后沿着这些连接的点线,在有效的图像部分区内的曲线图像周围,寻找最耦合匹配块,用来构成包含边缘纹理的纹理图块,恢复数码图像中因各种原因所丢失的图像信息,然后进行补充填充。通过大量的仿真实验得出:对很多大型复杂的自然图像,利用边缘纹理算法能够取得非常满意的修复效果。     

影像边缘检测Prewitt算子的改进算法

本文对Prewitt经典算子进行了分析,根据算法的计算规律提出了一种改进的计算方法,通过对常规算法与改进算法的计算量进行比较分析,从理论上说明了改进算法具有简洁的处理步骤,提高了处理的速度;又通过对200幅256×256影像的具体实验证明,改进算法不仅拥有与原算法相同的效果,而且,处理时间显著缩短。     

图像边缘检测方法对比与实现

本文主要针对彩色图像和灰色图像边缘检测的一些方法进行了对比。对于灰色图像根据不同方法的优缺点提出了一种基于数据融合的边缘检测的方法。该方法对原始图像分别采用sobel算子和小波变换两种方法进行边缘提取,然后采用加权平均的方法进行融合并且得到了边界更为清晰的边缘图像;对于彩色图像则分别对比了在RGB彩色空间直接计算梯度得到的边缘图像,以及在分量图像分别计算然后相加得到的梯度图像的边缘效果。     

一种自适应阈值的Canny边缘检测算法

针对传统Canny算法阁值选择困难的问题,本文提出一种基于最大类间方差法的自适应同步搜索高低阈值的方法.该方法首先根据梯度直方图信息将对应的像素分为三类;其次基于改进的Otsu算法定义评价函数,该评价函数描述了类间方差;最后依次搜索评价函数的一个最大值,自动获取Canny算子的高低阈值.该方法不需要人为设定任何参数.与...     

基于小波变换的图像边缘检测算法的研究

在对经典的图像边缘检测算法深入分析的基础上,进一步完善了基于小波变换的边缘检 测算法.随尺度增加,边缘和噪声的小波幅值表现出不同变化特性,从而在低信噪比的信号中检测出噪声和边缘.实验结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够比其它算法保留更多的图边缘信息,鉴别出伪边缘,其精度能够满足基于图像处理技术的各种质量检测系统的要求.     

一种尺度自适应Canny边缘检测方法

作为最优边缘检测算子,Canny算子在线性滤波及选取阈值方面具有一定的局限性.在其基础上,采用尺度可变的自适应高斯滤波器进行滤波,通过计算滤波器各滤波窗口内像素点灰度值的均值,以及该均值与当前像素点灰度值的差值,确定滤波窗口的平滑度,并将其作为高斯函数尺度的大小,在滤除噪声的同时确保了边缘信号不被平滑掉;同时采用基于简单统计法及梯度阚值法的双阈值分割方法检测经过非极大值抑制的梯度幅值图像的边缘.实验结果表明,该方法能够有效滤除噪声,且假边缘及丢失边缘的数量都比Canny边缘检测的少.     

利用Sobel-Zernike矩算子的快速亚像素边缘检测方法

利用Sobel算子快速检测出所有可能的边缘点;再利用Zernike矩算子以亚像素精度重新定 位边缘。为提高定位精度,根据Zernike矩理论,推导了2个77的模板。测试结果表明,该方法定位精度接近于Zernike矩算子,而算法运行时间仅为0.91s。     

影像边缘检Prewitt算子的改进算法

本文对Prewitt经典箅子进行了分析,根据算法的计算规律提出了一种改进的计算方法,通过对常规算法与改进算法的计算量进行比较分析,从理论上说明了改进算法具有简洁的处理步骤,提高了处理的速度;又通过对200幅256×256影像的具体实验证明,改进算法不仅拥有与原算法相同的效果,而且,处理时间显著缩短.     

计算Canny算子双阈值的新方法

为提取颗粒图像的边缘,详细讨论非极大值抑制图像(NMS)灰度统计值的变化特点,提出一种基于颗粒图像的Canny算子双阈值计算方法。通过实验发现NMS图像中"谷"两端的灰度值为最佳双阈值。结果表明:该方法比已有的自适应算法更加准确,能够最大程度地去除噪声,保留有效边界。在图像法测量颗粒形态的过程中,该方法相对基于最大熵原理或Otsu方法的Canny算子更具有可靠性和稳定性。