一种改进的Canny边缘检测算法

图像中部分低强度边缘在梯度幅值特性上与噪声点十分相似,因此,传统Canny边缘检测算法在采用基于梯度幅值的双阈值法检测和连接边缘时,尽管抑制了噪声,但同时也损坏了部分低强度边缘.针对这一问题,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用新的基于梯度方向的检测和连接方法取代了传统的双阈值法,充分利用了边缘点和噪声点在梯度方向特性上的差异,在抑制噪声的同时,有效保护了低强度边缘细节,具有优于传统Canny算法的性能.仿真研究也证明了该算法的有效性.     

基于改进Canny算法的服装图像边缘检测

针对传统Canny算法在噪声去除与高低阈值选取方面存在的问题,提出一种改进的Canny算法应用于服装图像边缘检测上,首先使用改进中值滤波取代高斯滤波进行服装图像去噪,然后采取在像素八邻域内计算梯度幅值的方法计算梯度的幅值和方向并获取非极值抑制后的图像数据阵列,最后利用Otsu算法计算高低阈值并连接边缘.实验结果表明,改进算法能够有效的抑制噪声并检测出较完整清晰的服装边缘.     

基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法

针对Canny算法需要人工设定高斯方差值和双阈值,红外图像存在噪声大、边缘模糊等缺点,提出一种基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法.该算法采用自适应中值滤波代替高斯滤波计算梯度的幅值和方向,对梯度的幅值在3×3邻域内进行非极大值抑制,并根据图像灰度使用Otsu算法,自适应获取高低阈值,用高低阈值算法检测和连接边缘.实验结果表明,该算法减小了均方误差,提高了峰值信噪比和平均结构相似度,能有效提取红外图像边缘.     

基于改进Canny算法的工件边缘检测方法

为了使区域模板匹配定位能够更准确地进行,需要机器视觉精准地检测出工件边缘信息,同时消除噪声、伪边缘等无关信息的干扰。针对采用Canny算法进行边缘检测时图像平滑处理过度、阈值需要预先确定、对无关信息消除能力较弱等缺点,提出一种基于改进Canny算法的工件边缘检测方法。采用双边滤波方法处理图像,以有效去除噪声并保留边缘信息;增加45°与135°方向的梯度模板计算梯度幅值,使更多的边缘信息能够检测出来;运用最大类间方差法来确定Canny算法的高阈值,使边缘检测算法具有较强的自适应能力。实验结果表明,改进的算法能够准确地检测到真实边缘,具备较强的自适应性,特别是对存在划痕的工件进行边缘检测时,此方法能够消除划痕干扰,其检测效果优于传统Canny算法。     

一种细胞边缘信息提取的结合型算法

目的 本文较详细介绍了一种提取细胞边缘信息的、基于Canny算子和数学形态学的结合型算法. 该结合型算法的建立为后续细胞图像的目标识别、特征提取、图像匹配等的实现提供一定的理论依据. 方法先采用Canny算子进行细胞边缘的粗提取, 接着运用数学形态学对图像进行一系列操作, 直至检测出细胞边缘. 结果与结论该方法优于传统的微分算子和经中值滤波后再进行Canny算子检测后的边缘效果.     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

改进的形态学航空图像边缘检测算法

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于数学形态学的图像边缘检测算法进行改进:一是利用1种自适应加权复合数学形态学滤波器对图像进行滤波,二是结合图像特点和结构元素的自然属性,自适应确定权重,构造出1种具有较强抗噪能力的数学形态学梯度边缘检测算法。实验结果表明,该算法边缘定位准确,能检测出相对完整的边缘图像,且对噪声有较好地抑制作用。     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

Canny算子边缘检测的改进研究

Canny算子具有良好的信噪比和检测精度,并在影像处理领域应用很广泛,但其也存在不足,针对Canny算子自适应性差和易出现伪边缘现象的不足,提出了一种改进的Canny算子.采用自适应的中值滤波方法代替高斯滤波对影像进行平滑处理,减少影像边缘受噪声的影响,避免了滤波系数的人为选择;并在计算梯度时,结合原梯度信息和倾斜方向上的梯度信息来获取影像的边缘.结果证明,改进的Canny算法大大提高了影像检测的自适应性,在保留细节边缘和滤除影像噪声方面也有很好的效果.     

基于改进Canny算子和Hough变换的表格图像校正方法

为了校正表格图像提高后续单元格分割和光学字符识别的准确性,将Canny算子和Hough变换应用于表格图像的校正中。针对传统Canny算子对于局部噪声去除效果不理想且易出现误检和漏检的问题对其进行了改进,改进后的Canny算子采用联合双边滤波进行图像平滑,图像梯度和幅值的计算使用3×3模板代替2×2模板并增加了45°和135°方向的计算模板。针对Hough变换倾角计算结果与真实倾角存在部分偏差的问题,在Hough变换所计算出倾角的邻域范围内,利用数学形态学原理对真实倾角进行了迭代计算。实验结果表明,改进的Canny算子可以有效去除图像噪声并保留图像边缘,结合Hough变换和数学形态学的迭代倾角计算方法可以有效提高表格图像的校正效果,具有较强的实用性。     

结合Wiener滤波和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种将Wiener滤波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法.首先用自适应Wiener滤波对含噪图像去噪,然后构造6种具有代表性的结构元素,用改进的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,自适应确定权重,将多结构元的边缘检测信息加权求和,得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘.实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,检测的边缘较清晰、连续,其检测效果优于传统边缘检测算法.     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

宁夏贺兰山岩画的边缘检测算法

针对贺兰山岩画提出了3个合适的边缘检测算法.算法的核心是将岩画的亮度信息和彩色信息融合于非线性双边滤波技术,利用Canny算子和Sobel梯度算子检测边缘.最后,选取具有代表性的6幅岩画图像进行数值实验.结果表明,新方法对岩石的裂纹和斑点等背景干扰信息比较鲁棒,能够较准确地检测到岩画的边缘,具有较满意的视觉效果.     

一种基于Canny算子改进的边缘检测算法

文章首先对传统Canny边缘检测算法的性能进行分析和研究,并在保持了Canny算子原有的优点的基础上,提出了一种通过改进梯度幅值计算和非极值抑制过程的插值方向的方法,不仅提高了边缘定位的精度,而且抑制了伪边缘和噪声,在实际的应用中取得了很好的边缘检测效果.实验结果证明,该算法是一种有效的边缘检测改进方法.     

一种基于Canny算子改进的边缘检测算法

文章首先对传统Canny边缘检测算法的性能进行分析和研究,并在保持了Canny算子原有的优点的基础上,提出了一种通过改进梯度幅值计算和非极值抑制过程的插值方向的方法,不仅提高了边缘定位的精度,而且抑制了伪边缘和噪声,在实际的应用中取得了很好的边缘检测效果.实验结果证明,该算法是一种有效的边缘检测改进方法.     

形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法研究

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域.针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了基于形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法.首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行增强处理,由形态学运算调整结构元素尺度,采用抗噪型算子进行边缘检测,依据边缘图像的信息熵确定权值进行融合,改进了数学形态学边缘检测算法.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力.     

基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法

钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。