一种Roberts自适应边缘检测方法

针对Roberts算法对噪声比较敏感且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Roberts自适应边缘检测方法.利用Roberts算子的基本原理,扩充了检测方向,再根据待检像素周围的3×3像素邻域的平均像素灰度值,结合人眼视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Roberts算子的可并行处理、快速运算、边缘较细等优点,还对噪声有一定的抑制作用.同时,针对Roberts算法边缘检测相对粗糙、边缘细化效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,即先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤其伪边缘,再对图像边缘进行细化处理,从而得到单像素边缘.实验比较表明,所提算法能够自适应地生成动态阈值,提高图像边缘细节信息的提取性能.     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

一种基于Robinson理论的自适应边缘检测算法

针对Robinson算法运算速度慢,且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Robinson自适应边缘检测算法。利用Robinson基本原理,删除了一些算法模板,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Robinson算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还提高了运算速度。同时,针对Robinson算法边缘检测相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,改进算法先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤了伪边缘,再对图像边缘进行细化,从而得到单像素边缘。实验结果说明了所提算法的性能。     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

圆型图像特征点检测算法

为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等,提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测,然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心,最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度,结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.     

一种新的快速通用二维图像亚像素边缘检测算法

总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法,针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题,提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广,得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题,引入了高斯卷积平滑的预处理方法;引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选,进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.     

自适应Kirsch边缘检测算法

针对Kirsch算法容易丢失弱边缘.且需要人为指定阈值等问题.提出了一种自适应Kirsch边缘检测算法.利用Kirsch基本原理,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特性自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Klrsch算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还可以检测到弱边缘.同时,针对Kirsch算法所得边缘相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法.可以得到单像素边缘.通过实验比较.所提算法实验效果比较珲想.     

基于基因编码算法的图像边缘提取研究

为了提高图像边缘检测的质量,采用基因编码算法.首先确定基因头部和尾部的组成,给出了基因表达式树形式,对图像像素进行基因编码,接着图像背景与图像目标之间的灰度差异作为基因表达式树不同的分支,与分支具有同样灰度的像素合并为一类,最后给出了基因编码适应度函数,其选择基于标准误差方法.实验仿真表明,算法提取的灰度图像边缘没有断点,没有伪边缘信息,数据分析较好.     

基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性.     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.