一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Ral模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，并提出了改进的模糊增强Tr变换。采用该快速算法，简化了Ral算法中复杂的G和G^-1运算，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并具有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

一种改进的核磁共振图像模糊边缘检测算法

文章针对模糊边缘检测传统算法即Pal算法的缺陷,提出了改进的边缘检测算法;通过定义有界函数作为隶属函数、采取更高效的模糊增强函数、引入P-M非线性扩散模型平滑图像噪声等措施,有效克服了传统Pal算法对低灰度、低对比度区域边缘检测效果差的缺陷;把改进算法用于对核磁共振图像的边缘检测,对比分析了不同边缘检测算法的边缘检测效果.     

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。     

基于遗传算法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,提出了利用遗传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。     

改进的模糊增强算法

对S.K.Pal和R.A.King提出的模糊增强算法进行了分析,给出了一个自适应的选择参数的模糊增强算法,可进一步改进图象增强的效果和边缘检测的精度。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理,并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

图像模糊边缘检测算法的Delphi实现

针对传统的模糊图像增强图像分割算法(主要是Pal算法)不能很好的抑制噪声的缺点，通过定义新的隶属函数和模糊增强算子，并结合图像平滑滤波处理，提出一种较好抑制噪声的模糊边缘提取思想。并采用具有可视化的程序设计语言Delphi进行可视化的图像边缘提取，充分体现了Delphi应用于图像处理的简单、快捷性。     

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。     

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.     

基于Java的有噪图像边缘检测算法的研究

为解决提取图像后的图像显示质量问题,利用基于模糊隶属度的加权均值滤波器抑制各种噪声,根据Pal的区域对比模糊增强边界检测算法实现图像边缘的提取,并对图像处理过程进行了分析和讨论,实验结果表明,所提出的方法是可行的和有效的。     

工业物料识别的一种快速模糊边缘检测算法

边缘检测技术是图像处理技术中的一个重要环节,在图像分析和识别等应用领域中有着广泛的应用前景。针对图像边缘由模糊性引起的不确定性问题,笔者在PalKing模糊边缘检测算法的基础上,提出了一种快速模糊边缘检测算法,针对不同的工业物料,确定Tr变换中最佳的隶属度阈值,减少了迭代次数,简化了Pal.King算法中G和G-1运算,实验表明,该算法具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,对提高工业物料的识别精度和系统的实时性起到了很好的作用。     

一种脉冲噪声模糊检测和滤波算法

脉冲噪声滤波一直是图像处理研究热点。提出一种适合各种脉冲噪声,基于模糊检测和滤波新算法。这种非线性滤波算法由脉冲噪声检测和脉冲噪声滤波两部分组成,能够很好的保留原图像的轮廓清晰度。基于梯度模糊度的观点,我们构造了一个用隶属函数描述的脉冲噪声模糊集。将隶属函数用于滤波,实质是对邻像素的模糊度加权平均。实验结果显示:无论图像中含脉冲噪声多少,该算法都能快速、高效检测去除脉冲噪声算法。     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

混沌免疫模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种混沌免疫模糊聚类算法.该算法把混沌变量加载于免疫算法的变量群体中,利用混沌搜索的特点对群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度,明显改善了免疫算法的群体多样性.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以提高基于人工免疫进化算法的模糊聚类算法的搜索效率.