一种改进的Canny边缘检测算法

图像中部分低强度边缘在梯度幅值特性上与噪声点十分相似,因此,传统Canny边缘检测算法在采用基于梯度幅值的双阈值法检测和连接边缘时,尽管抑制了噪声,但同时也损坏了部分低强度边缘.针对这一问题,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用新的基于梯度方向的检测和连接方法取代了传统的双阈值法,充分利用了边缘点和噪声点在梯度方向特性上的差异,在抑制噪声的同时,有效保护了低强度边缘细节,具有优于传统Canny算法的性能.仿真研究也证明了该算法的有效性.     

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.     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

融合数学形态学滤波技术的边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用高斯滤波会导致图像过度光滑,在梯度幅值计算时仅考虑x方向和y方向会丢失掉重要的边缘信息.此外,采用双阈值法检测和连接边缘时易导致低强度边缘点和噪声点的混淆.针对传统Canny算法的不足,提出了融合数学形态学滤波技术改进的Canny边缘检测算法.融合数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在3×3窗口中心像素的4个方向确定像素点的梯度幅值,最后根据梯度方向的信息检测和连接边缘点.实验结果表明,该算法在对噪声有较高抑制能力的同时,边缘检测的准确性和完整性得到了有效提高.     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

基于惯性原理的图像边缘检测技术

针对Canny算法对噪声比较敏感,检测到的边缘不够光滑,且需要人为指定高、低阈值等问题,提出了一种自适应Canny边缘检测算法。首先,利用Canny算子的基本原理,提出了一种计算梯度的新方法;然后,根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值;最后,根据惯性原理进行边缘跟踪,使边缘更光滑。实验结果表明:该算法不仅能够根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值,还保留了原Canny算法的定位准确的优点,对噪声还具有一定的抑制作用。     

基于Canny算子的机械零件图像分块自适应边缘检测

针对自动生产线上的机械零件图像几何特征,提出一种基于Canny算子的分块自适应边缘检测方法.主要包括基于鼠标框选的图像不均匀分块和基于Otsu算法的检测阈值自适应生成等.实验表明,该法有较强的抑制噪声能力,检测准确,是一种有效的机械零件图像边缘检测方法.     

一种改进的基于模糊增强的Canny边缘提取算法

边缘检测是图像处理领域中的基本课题之一,广泛应用于图像分割和模式识别等领域.提出的基于改进模糊增强的Canny边缘检测方法是在快速模糊增强的基础上,用模糊增强代替Canny算法中的高斯滤噪,用最大类间方差法改良Canny算法中双阈值中高阈值的设定.试验表明,改进算法有较高的信噪比,能达到比较理想的边缘检测效果.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法

针对Canny算法需要人工设定高斯方差值和双阈值,红外图像存在噪声大、边缘模糊等缺点,提出一种基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法.该算法采用自适应中值滤波代替高斯滤波计算梯度的幅值和方向,对梯度的幅值在3×3邻域内进行非极大值抑制,并根据图像灰度使用Otsu算法,自适应获取高低阈值,用高低阈值算法检测和连接边缘.实验结果表明,该算法减小了均方误差,提高了峰值信噪比和平均结构相似度,能有效提取红外图像边缘.     

基于边缘编组的车位线检测方法

针对自动泊车系统中检测车位线的问题,提出基于边缘编组的车位线检测方法。首先对图像进行预处理,并对传统Canny边缘检测算子改进,增加45°和135°方向模板计算梯度幅值和方向,降低噪声干扰并提高图像质量;接着,对边缘图像进行8邻域搜索并聚类分组,剔除较短直线、解决过连接问题;最后利用各边缘组内相邻两像素点梯度方向差分剔除非车位线特征的边缘组,通过对每个边缘组做随机Hough变换,并利用先验知识和最小二乘法拟合得到车位线。实验结果表明,该算法相对于传统Hough变换可以在不同情形下准确检测到车位线,并且具有较好的实时性。     

基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法，提出将两种方法有效地结合起来，应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明，该方法准确的检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

一种基于偏微分方程的形态学边缘检测新方法

提出一种基于偏微分方程(PDE)的形态学腐蚀算子．在边缘检测中，直接对原图像求取一阶差分，利用该形态学腐蚀算子增强边缘梯度、降低噪声的影响，突破了传统的先低通滤波后计算梯度的边缘检测思路．形态学运算不会带来边缘位置的偏移，因此能够对图像的边缘准确定位，同时具有抗噪性．将新方法的边缘检测性能和Canny算子、Log算子做了比较，结果表明提出的边缘定位方法更加准确，具有更好的抗噪性能．     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

一种基于Canny算子改进的边缘检测算法

文章首先对传统Canny边缘检测算法的性能进行分析和研究,并在保持了Canny算子原有的优点的基础上,提出了一种通过改进梯度幅值计算和非极值抑制过程的插值方向的方法,不仅提高了边缘定位的精度,而且抑制了伪边缘和噪声,在实际的应用中取得了很好的边缘检测效果.实验结果证明,该算法是一种有效的边缘检测改进方法.     

基于改进Otsu与四叉树法的Marangoni凝结液边缘检测方法

针对图像中Marangoni凝结液边缘由模糊性引起的不确定性问题,以及为后续计算凝结液面积和统计提供科学依据,提出了一种基于改进的Otsu法和四叉树结构相结合的新型边缘检测方法。先自动确定高低阈值分割图像、去噪,采用四叉树法定位凝结液的位置;再考虑到复杂纹理特征,通过逻辑运算进一步处理了噪声,完善了凝结液的完整性。最后用Canny算子获得了很好的凝结液边缘。实验结果表明,对凝结液提取具有较高的区分度且精确性高、鲁棒性较强,降低了计算凝结液半径、覆盖率、换热系数等的复杂性,提高了计算速度,在工业设计方面有着重要的意义。