一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于Hermite插值的彩色图像边缘检测技术

针对现有的边缘提取方法存在的不能同时解决抑噪能力强和保证边缘连续性好的问题,提出了一种基于Hermite插值的彩色图像边缘检测技术算法.该算法与多通道彩色图像边缘检测算法相结合,根据图像自身的彩色、梯度信息,依靠多尺度Hermite曲线插值技术对边缘线段进行连接修复,保证了算法抑噪和检出边缘曲线光滑连接的能力.实验证明,与现有的算法相比,该算法能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的连续性.     

改进的最小亮度分布标准彩色图像误差扩散算法

针对彩色图像最小亮度分布标准处理方法中的图像细节轮廓损失问题,提出了一种基于边缘检测的最小亮度分布标准误差扩散改进算法．算法首先对彩色图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后依次提取彩色图像像素点．若像素点是图像的边缘点,则进行RGB颜色空间的固定阈值比较取值处理．若像素点是非边缘点,则进行最小亮度分布标准处理．最后采用基于HVS模型构造出的误差扩散系数对彩色图像进行误差扩散处理．仿真结果表明该算法能够较好地减少彩色图像的细节损失。     

改进的模糊形态学彩色图像边缘检测算法

文章针对彩色图像边缘检测问题,提出了一种改进的模糊形态学算法。算法将模糊形态学算法由原来处理灰度图像的标量运算推广到彩色图像的矢量运算,并在此基础上改进了模糊增强公式,同时引入了变形虫结构元素进行边缘提取。实验结果表明:改进的算法能够将模糊形态学较好地运用到彩色图像边缘检测上,且边缘定位准确,充分考虑了图像的局部特征,有一定的抗噪性,能得到光滑有效的边缘信息。     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

一种融合区域生长和边缘检测的彩色图像分割方法

介绍了一种融合边缘检测和区域生长的彩色图像分割方法。算法首先对图像进行边缘检测,然后计算像素之间在HSI彩色空间的颜色相似度,利用像素间相似度并结合边缘信息确定区域生长的种子,再基于颜色和空间信息对各个种子进行区域生长,最后进行区域合并。该算法能够实现种子的自动选取,这在传统方法中是很难实现的,此外,还能有效防止过分割。实验结果表明该算法有效。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

本文提出了一种新的彩色图像边缘检测算法。实验证明该算法能较好的得到彩色图像的边缘。     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

基于主色色差的彩色图像边缘检测方法

图像边缘是图像重要特征之一,传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,将彩色图像转为灰度图像后进行边缘检测不能充分利用彩色图像信息,而基于非均匀空间的彩色图像边缘检测方法也会造成信息丢失。文章提出了一种基于均匀颜色空间CIE1976L*a*b*空间色差的彩色图像边缘检测方法,充分考虑了颜色矢量距离差异和颜色矢量方向差异,能够比较准确的检测到彩色图像的边缘,优于基于灰度和非均匀颜色空间的边缘检测方法。     

相位信息和数学形态学的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测算法最初只基于灰度图像,对彩色图像提取的边缘定位不准确、边缘有断点等问题,将在HSV彩色空间中对彩色图像进行了多通道边缘检测.考虑到传统边缘检测算子对图像的噪声和明暗程度比较敏感,采用相位一致和数学形态学相结合的方法对单通道图像进行边缘检测.仿真实验显示,该方法可以有效地提取彩色图像的边缘.     

使用基于Canny理论的算法自动识别及筛选菌落

在微生物研究中,经常需要大量挑选重组子或突变子,工作量十分繁重。本文基于Canny算子,提出了一种算法用以自动识别及筛选菌落,从而减轻这一操作的工作量。该算法能够直接处理彩色图像,充分利用彩色图像信息,能很好的检测彩色图像边缘,从而自动识别菌落。算法既继承了传统Canny算法优点,又针对检测差异菌落图像这一实际目的做了优化。除能进行菌落图像边缘检测外,本算法还使用边缘曲线半径、长短轴比、像素半径比等菌落图像描述参数来表述菌落,以此来区别不同菌落。结果表明该算法能准确识别菌落,对特征不同的菌落,区分效果良好。结合算法开发相应仪器,可以自动化识别并筛选菌落,在需要进行大量的菌落挑选时,该方法具有一定实用价值。     

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.     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表...     

基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于元胞自动机图像边缘检测的原有算法,提出了新的改进算法.该算法采用基于方向信息测度与边缘有序性度量的多信息融合方法,利用模糊逻辑对特征信息进行模糊推理,利用推理结果对上一时刻特征信息进行模糊反馈处理,最终通过元胞自动机的自动演化工程得到图像边缘.试验表明,算法边缘检测的准确度高,检测模糊边缘和细节边缘的能力较强.是一种实用、高效的图像处理算法.     

向量空间彩色图像的Canny边缘检测

针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法.根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点.实验结果证明,该方法继承了canny的性能,并充分利用了彩色信患,能较好地检测出彩色图像边缘.     

结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

一种基于简单算法的图像边缘检测方案

在分析简单边缘检测算子互补特性的基础上，提出了一种图像边缘检测方案．该方案能够将不同算子检测到的边缘信息有机地融合起来．在算法简单、运算量不大的前提下，提高了边缘检测的质量．     

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。     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。