基于soft形态学的图像边缘检测算法

将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性。     

基于soft形态学的图像边缘检测算法

将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性.     

B超图像边缘检测的算法分析及其C++Builder实现

分析了边缘检测的原理,对几种常见的边缘检测算法进行了分析比较。结果表明:Sobel、Prewitt和拉普拉斯算子对噪声敏感,Hough变换适合全局检测,而高斯-拉普拉斯算子(LoG)的平均值是零,它与图像的卷积不会改变图像的整体动态范围,从而选出最优算子LoG算子。基于C Builder6．0实现了一个边缘检测处理软件,本软件主要是针对B超图像进行边缘检测,在HIFU治疗中为肿瘤的精确定位提供了依据。     

基于Zernike矩的改进LoG边缘检测方法

LoG算子是图像边缘检测中的一种经典方法,其通过引入高斯滤波来减少图像中噪声对边缘检测的影响。高斯滤波在抑制噪声的同时也会将图像的边缘弱化,导致不能有效地对图像边缘进行检测。为此提出了一种改进的LoG边缘检测方法,采用Zernike矩对图像进行结构特征描述,并用其作为LoG算子中高斯滤波权值的计算依据;在此基础上,对平滑图像采用Laplacian算子和零点交叉法检测图像边缘。实验结果显示,通过采用基于Zernike矩的权值计算方法能够有效地保持高斯滤波在平滑图像时弱化的边缘特征,使得LoG算子在抑制噪声的同时能够更加有效地提取图像边缘。     

图像边缘检测的改进方法

为了对sobel算子检测进行改进,使其检测的边缘连续,对二进制小波变换的图像边缘检测算法进行了改进,在进行二进制小波变换分解时,将原始分解滤波器h 和g 相邻系数间内插2j个"0"得到尺度j 的分解滤波器hj和gj ,然后再进行小波变换.改进后的算法提取了图像边缘,有效地去除图像的噪声.实验表明:改进的算法算法简单、易于编程.     

基于多结构元素的形态学边缘检测算法

本文提出了一种基于多结构元素的形态学边缘检测算法,该算法利用形态学的基本运算膨胀、腐蚀、开、闭及它们的组合,并通过构造4个不同方向的结构元素,得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果加权平均,得到最终的图像边缘。结果表明,该算法的性能优于经典的LoG算子和Canny算子,检测出的边缘平滑性好,特征清晰,而且具有一定的抗噪性。     

结合NSCT高低频特征的图像边缘检测算法

为提取丰富的边缘信息,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)能够很好逼近图像的方向信息这一特征,设计了一种图像边缘检测算法.该方法将图像变换到NSCT域,对高频和低频子带信息分别处理:首先只保留高频系数矩阵中的较大的系数并利用其得到高频特征图像,根据自适应阈值法对高频图像进行处理得到高频边缘信息;然后对低频子带信息提取其低频边缘信息;最后利用低频边缘信息对高频边缘信息进行补偿,同时去除孤立噪声点,得到最终的边缘图像.通过对灰度图像及彩色图像的仿真实验,与sobel、canny、log及prewitt算子的检测结果进行比较,给出了定量的评价指标,验证了提出方法的有效性和优越性.     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。     

一种高效检测MRI脑肿瘤图像边缘的方法

以哈佛大学医学院开发的脑肿瘤医学图像数据库为背景,提出一种自动多阈值、中值滤波和sobel边缘检测相结合的方法(T_Sobel算法).实验表明该方法对MRI脑肿瘤图像具有很好的鲁棒性.     

一种高效检测MRI脑肿瘤图像边缘的方法

以哈佛大学医学院开发的脑肿瘤医学图像数据库为背景， 提出一种自动多阈值、 中值滤波和sobel边缘检测相结合的方法(T_Sobel算法). 实验表明该方法对MRI脑肿瘤图像具有很好的鲁棒性.     

基于微分算子的钢轨断面图像处理

研究了铁道钢轨断面图像处理中的计算机视觉问题．对于钢轨断面图像特征提取的处理，提出了基于微分算法的三种特征提取算子(Roberts算子、sobel算子、LoG算子)．运用此三种算子对列车行进中采集到的钢轨断面图像分别进行处理，比较分析处理后的结果。找到了一种实用的断面图像处理新方法．该方法有效地解决了处理精度和运算速度之间的矛盾问题。而且处理后的图像有较高质量．     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测算法研究

本文首先对几种经典边缘检测算法进行了讨论,例如Roberts边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子等。然后深入研究小波变换理论和图像边缘检测理论方法,通过理论分析和MATLAB软件仿真结果,将小波算法和经典边缘检测算法进行比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

图像边缘检测技术的研究与比较

边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确地提取图像物体的边缘信息一直是国内外研究的热点,本文介绍了几种的经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析。运用Matlab进行了算法的仿真,并对其结果进行了研究和比较。     

基于电视末制导技术的舰船目标分割与匹配方法在复杂背景下的应用

针对电视末制导炮弹在复杂背景下对多目标舰船识别精度不高的问题,提出一种结合经典阈值分割和Prewitt边缘梯度算子的方法,对图像中存在的多个舰船轮廓实现清晰的分割,利用模板匹配,选用加速稳健特征(Speed-up robust features, SURF)算法检测特征点,将处理后的舰船图像与弹载图像进行匹配;针对匹配过程中的错误匹配问题,采用M估计采样一致性算法,有效提升了匹配正确率。数值仿真表明,弹上图像处理器在进行单帧图像处理时,通过与传统图像分割技术如坎尼梯度算子、高斯拉普拉斯(Laplacian-of-Gaussian, LoG)梯度算子和最大类间方差法对比,该文提出的算法可以清晰地将视场内的多只舰船进行有效分割,并显著减少了错误匹配。     

基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对Canny算子在图像边缘检测中算法鲁棒性差的问题,提出了一种改进的Canny算子并将其应用于图像边缘检测,新的算子利用平滑后对图像进行灰度拉伸的预处理,利用遗传算法求阈值,从而得到较为理想的图像边缘。仿真实验结果表明,改进后的Canny算子能有效检测到图像中的细节梯度,并去除了伪边缘和噪声边缘。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用粒子群算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

基于组合隶属度FSVM的图像边缘检测

文中提出了一种新的边缘检测方法——基于组合隶属度模糊支持向量机(FSVM)的图像边缘检测.通过对这种新的FSVM分类算法建立边缘检测的模型对加入椒盐噪声状态的图像进行边缘检测的实验.仿真实验结果表明,新的算法稳定性高,抗噪性能好,具有更好的检测效果.