一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测方法

提出了一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测算法,该算法可有效地解决在混合噪声及复杂细节环境下的遥感图像地物边缘信息的检测．该算法首先利用中值滤波消除原始图像的非高斯噪声,并采用数学形态学进一步消噪及增强地物间的对比度;然后采用LOG（LaplacianofGassian）算子对处理后遥感图像进行边缘信息检测．实验结果表明,提出的方法能有效地提取遥感图像地物边缘信息．     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的，对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性，对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导，使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称，并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子，增强了其边缘检测的功能，使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验，对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子，不仅增强了边缘检测算法功能，而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

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.     

基于微分算子的边缘检测及其应用

边缘是图像中的重要特征,利用微分算子能够检测图像中的边缘.对常用的Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、LOG算子的基本原理进行了分析,并利用这几种微分算子对图像边缘检测进行了仿真,对比分析了这几种微分算子的优缺点.最后,展示了微分算子边缘检测的应用.     

边缘检测算法在小目标提取中的应用

文章采用拉普拉斯边缘检测算子对图像进行边缘检测,比较三种拉普拉斯算子模板提取小目标的效果。试验表明:Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性,它的幅值产生双边缘,不能检测边缘的方向;LOG算子具有较强的抗造能力,定位精度较高得到的边缘检测连续性较好。     

基于LOG算子的起球织物切面轮廓线提取

LOG算子对起球织物切面轮廓线的提取进行了分析。首先介绍LOG算子的基本思想和离散LOG算子的构造，然后比较了LOG算子和经典算子边缘检测的效果及如何选定LOG算子的平滑程度，最后利用零交叉检测和线性插值提取轮廓线的高度。实验征明这种方法是非常有效的。     

基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测

提出了一种基于 D2 样条插值和 LOG算子的亚像素边缘检测方法 .将被检测的图像块在 1 /2 p精度上行列分离分别进行一维 D2 样条插值 ,得到亚像素图像 ,然后将不同尺度的 LOG算子与之卷积 ,所得边缘图像经过边缘融合后得到亚像素边缘     

一种改进的自适应各向异性LOG算子

针对经典各向同性高斯-拉普拉斯(LOG)算子在具有方向性差异的场合中不适用的问题,引入多尺度,多角度参量,使之能对各个方向的边缘更加有效地检测,进而提出一种自适应各向异性LOG算子。该方法由独立强度传播(DS)模型调整长轴尺度,由像素的邻域平滑度决定长短轴的比例,然后通过8邻域一阶偏导决定长轴方向。实验表明,与传统LOG算子相比,该算法很好地解决了不同方向边缘的提取,还完全保留了经典LOG算子原有的优点。     

一种基于粗糙度估计的红外小目标检测算法

根据红外图像的特点，提出了一种基于红外图像背景粗糙度的自适应小目标检测快速算法，该算法首先通过对背景的粗糙度的估计来自适应调节LOG算子的两个关键参数；高斯分布因子σ及强度因子k的值，用经过参数调整后的LOG算子进行边缘检测，检测出目标的大致轮廓，根据目标轮廓定出目标的中心点（即种子点），然后由中心点开始进行区域生长，最后得到比较理想的目标分割图像，实验结果表明了该算法的有效性及实用性。     

双旁路耦合电弧GMAW熔池图像边缘提取算法

为了研究在双旁路耦合电弧气体保护电弧焊(DB-GMAW)方法下的铝合金焊接过程,通过被动视觉检测系统对焊接过程中的熔池图像进行了采集.介绍了该焊接方法的原理和系统组成,对所得焊接熔池图像进行了Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny、ZeroCross 6种微分算子的边缘提取和结果对比.结果表明:由于旁路电弧的分流作用使得通过母材的电流大幅减小,显著降低了熔池区电弧的亮度,从而降低了熔池图像采集和处理的难度;比较6种微分算子对熔池图像边缘提取的结果,Canny算子可以得到连续性、完整性和准确性均符合控制要求的熔池边缘结果,为实现该种焊接方法的过程控制奠定了基础.     

机械零件图像中直线边缘亚像素定位方法

以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，提出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级精度的算法．同时还进行了空间矩直线边缘亚像素定位算法与本文所提出算法的对比实验．实验结果表明：在低噪声图像中，两种算法的边缘定位精度均达到满意的结果，且最小二乘线性回归亚像素定位算法速度较快．     

柔性形态边缘检测算法在菌类显微图像中的应用

在灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,根据菌类显微图像的边缘特点,提出了均衡化的柔性形态边缘检测方法.以霉菌图像为例,通过实验结果和传统的canny算子、LOG算子边缘提取结果进行对比,证明了算法的有效性,为菌类识别打下了良好的基础.     

基于视觉图像边缘特征的灌木丛或高草识别

灌木丛或高草的枝叶外扩,使得其灰度图像边缘呈"锯齿"状,故边缘点曲率值变化频率及变化范围较大,可选择边缘曲率值的变化特征描述该类障碍物的边界特征.首先,利用Fisher 线性分类器对原始灰度图像进行分割,对二值化图像去除孤立点、进行形态学膨胀处理和空穴区域填充;其次,利用LOG算子及细化算法提取出障碍物的单像素边缘;再...     

工业X光图像安全检测算法

在工业X光图像安全检测中，缺陷在某种尺度下可以看作是屋脊边缘。从多尺度边缘检测的角度分析得出：在一定尺度下，圆形缺陷在两个方向上都看作是屋脊边缘，而条形缺陷只在一个方向上被看作是屋脊边缘。利用小波多尺度边缘检测的两个分量来确定两个方向是否都存在屋脊边缘，从而区分开这两种形状缺陷。使用LOG算子提取圆形缺陷，使用方向可调滤波器提取条形缺陷，根据检测到的缺陷的形状参数来对缺陷进行分类判级。实验表明，该算法有很好的检测效果。