融合数学形态学滤波技术的边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用高斯滤波会导致图像过度光滑,在梯度幅值计算时仅考虑x方向和y方向会丢失掉重要的边缘信息.此外,采用双阈值法检测和连接边缘时易导致低强度边缘点和噪声点的混淆.针对传统Canny算法的不足,提出了融合数学形态学滤波技术改进的Canny边缘检测算法.融合数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在3×3窗口中心像素的4个方向确定像素点的梯度幅值,最后根据梯度方向的信息检测和连接边缘点.实验结果表明,该算法在对噪声有较高抑制能力的同时,边缘检测的准确性和完整性得到了有效提高.     

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.     

一种去除高密度椒盐噪声的非线性滤波算法

针对高密度椒盐噪声污染图像的去噪问题,提出了一种有效的非线性滤波算法。在噪声检测中利用域值划分法,先将噪声图像像素点分为信号点和准噪声点,建立噪声矩阵,然后再利用图像边缘特性及局部统计信息,进一步明确噪声点。对于噪声点,采用以该点为中心的多窗口像素点中值及该点像素值的中值进行替换。实验结果表明,该算法对较高密度椒盐噪声...     

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.     

基于方向信息自适应2次噪点检测的降噪方法

椒盐噪声的处理是图像噪声处理的重要环节,针对传统中值滤波方法存在的不足,提出1种基于方向信息自适应2次噪声点检测去椒盐噪声的方法.该方法在噪声密度不同时进行分类处理,小于某一阈值时通过方向信息区别边缘点和噪声点,降低噪声点误判的概率,在噪声密度大于某一阈值时,将所有可疑噪声点全部确定为噪声点.之后对确定的噪声点进行改进的自适应中值滤波,根据窗口中非噪声点的密度不同采用不同的滤波方法.在处理加入噪声密度为80%的Lena图时,PSNR达到28.97 d B,SSIM达到0.981 2,实验结果表明,能够去除图像中的椒盐噪声,对不同密度噪声降噪鲁棒性较强.     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

基于改进型中值滤波算法的图像去噪

去噪算法在图像处理中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在小波软阈值去噪算法的基础上,提出一种基于噪声个数判断的改进型中值滤波算法。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与小波软阈值算法、小波硬阈值算法、中值滤波算法相比,具有更好的去噪性能。     

双阈值法地面激光点云强度图像边缘提取

在扩展目标激光测距方程的基础上,根据扫描仪的辐射机制,分析了利用强度图像进行点云边缘提取的可行性及强度图像中非边缘点、边缘点及噪声点的八邻域特征.根据各类点的八邻域特征,提出了一种双阈值判别准则,用于提取强度图像中的非边缘点、边缘点与噪声点.根据判别结果:对非边缘点与噪声点进行中值滤波;对边缘点,其灰度值保持不变.最后利用Canny算子对滤波后的强度图像进行边缘提取,并通过实验对该方法进行了验证,对不同的双阈值选取结果进行了讨论分析.实验结果表明:利用原始激光强度图像可有效实现地面激光点云的边缘提取,双阈值法不仅能去除点云强度图像中的椒盐噪声,同时能保证边缘提取的精度.     

基于小波变换的图像混合去噪算法

提出基于小波变换与中值滤波相结合的方法,实现了图像去噪。该方法在去噪之前,先通过小波边缘检测确定图像边缘特征的小波系数,保留这些位置的小波系数,其不受阈值去噪影响,对其它位置的小波系数进行自适应阈值去噪,去除高斯噪声。然后对图像进行中值滤波,去除椒盐噪声。该算法的实验结果表明,不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声的混合噪声,而且能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于传统的图像去噪方法。     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

基于数据场和水平集演化的图像分割

为了充分挖掘图像内不同区域间的隐含关联性,并解决图像分割中自适应阈值选择问题,提出了一种基于数据场和水平集的图像分割方法。利用数据场能够有效地表示图像像素间的相互作用,根据势值能够得到对应的势值等势线,可以根据该等势线的分布情况,采用梯度下降法来得到图像的二值化分割结果。为了得到更为精确的分割边缘,还引入基于拉普拉斯边缘检测函数的水平集演化方法来对二值化结果进行边缘曲线演化。将二值化分割结果与传统的基于数据场的图像分割算法对比结果显示,所提出的算法在分割准确性上表现良好,并且能够使得图像边缘更加精确。实验结果表明,提出的方法能够较好地分割目标,且对噪声图像具有较强的鲁棒性。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.     

无粗定位亚像素边缘检测算法研究

针对传统的亚像素边缘检测技术需要先进行粗定位,然后再进行精确定位的问题,提出无粗定位亚像素边缘检测算法.针对彩色图像降低维度边缘信息损失的问题,提出主轴分析法来保存图像的边缘信息.针对滤波后图像边缘特征模糊的问题,提出基于二分K均值的中值滤波算法,在滤除噪声的同时,增强图像的边缘.最后从检测精度、检测效率和可靠性3个方面验证算法的有效性.     

基于统计的显微图像边缘检测阈值分析方法

针对复杂噪音干扰的显微图像, 提出一种新的基于统计原理的边缘检测阈值分析方法. 应用统计函数提取图像中梯度大的一个区域, 再由非极值抑制算法提取边缘像素. 在选择阈值前, 对每一像素的梯度值进行局部标准化, 去除模糊和全局阈值选择的不合适性. 所做分析的统计特性使得输入参数的选择对噪音图像具有鲁棒性, 能有效处理图像中的随机噪音. 实验结果表明, 所提出的算法具有稳定性强、 鲁棒性好的 特性.     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

融合视觉模型和最大熵的阈值分割算法

针对传统二维最大熵阈值分割算法关于二维直方图的区域划分中存在的缺点(即图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点)以及搜索最佳阈值向量的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了一种二维直方图的新的区域划分方法,同时还提出了基于视觉模型的二维最大熵阈值分割算法,提出的阈值分割算法降低了计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出算法的分割效果更好。