基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

非线性滤波器的边缘保持效果比较分析

对数字图像进行去噪操作是图像预处理过程中的重要组成部分。研究了在使用不同的非线性滤波器对图像进行去噪操作后对于图像边缘信息的保留效果。实验选取中值滤波、BM3D滤波器和双边滤波器3种非线性滤波器对被高斯噪声和椒盐噪声所污染的图片进行去噪操作。实验结果表明,在只有高斯噪声的情况下,3种滤波器都能收获较好的滤波效果,而在只有椒盐噪声的情况下,双边滤波的去噪效果较差。在3组实验中,BM3D在对图片进行去噪时对于边缘信息的保持最好,而中值滤波和双边滤波会损失较多的图片边缘信息,在对图片进行滤波时,BM3D消耗的时间资源较多。     

基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法

为了提高低照度图像去噪处理的整体效果，本次研究提出了基于模糊均差的低照度图像平滑去噪方法。采用Sobel梯度检测图像边缘信息，采用OTSU（Nobuyuki otsu 大津展之）阈值分割法分割图像为平坦区域和细节区域；通过模糊均差方法分别估计两个区域图像的噪声标准差；采用小波域方法对图像进行平滑软阈值去噪，实现低照度图像的平滑去噪。实验结果显示，本文方法可以在不同噪声水平下获取接近真实值噪声标准差，在噪声水平最大时信噪比大小达到了27.97dB，去噪效果达到92.1%，质量很好的图像数量占比达到了80.58%，图像信息损失较小，去噪效果较好，具有极大的应用价值。     

基于改进数学形态学的含噪图像边缘检测

针对传统的边缘检测算法对含噪图像的检测效果不理想,提出一种改进的数学形态学边缘检测算法。该算法首先采用多尺度双结构元素形态学进行滤波去噪,再利用改进的多尺度多结构元素形态学边缘检测算子进行图像边缘提取。实验表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,对含噪图像的边缘检测效果良好,提取的边缘清晰且平滑,边缘定位精度高。     

基于小波去噪的改进型Canny边缘检测法

Canny算子边缘检测算法简单,具有很好的边缘检测性能,对于噪声污染小的图像能取得较好的效果.但对于噪声较大的图像,传统Canny算法不能在噪声抑制和边缘检测之间达到好的平衡.将小波去噪引入到Canny算法中,有效的抑制了噪声在边缘检测中的影响,提高了检测精度.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘； 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

基于第二代小波的增强边缘的图像去噪

传统的一些去噪技术往往是以牺牲图像的边缘和细节为代价的.为了去掉图像的噪声,同时又能够很好地保留图像的边缘和纹理细节,在介绍第二代小波变换的原理的基础上,提出使用边缘检测的方法检测出图像的边缘和纹理细节,将它和该图像进行融合,用第二代小波对含噪图像进行分解,对图像高频进行自适应去噪.由于图像在去噪前融合了边缘信息,因此边缘和细节部分得到了增强.仿真结果表明:该去噪方法优于传统小波阈值去噪方法.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘; 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

两种基于同组概念滤波方法的实验研究

介绍了两种基于同组概念的滤波方法--PGF滤波和PGVMF滤波.PGF滤波可适用于灰度图像和彩色图像,在去除混合噪声、平滑图像的同时,很好地保护了图像的边缘信息.PGVMF适用于彩色图像,能够在去除噪声的同时增强图像边缘.实验证明,PGF滤波和PGVMF滤波与常规的滤波方法相比具有更好的去噪能力和边缘保护能力.     

利用小波域平滑和边缘保留的图像去噪算法

提出了一种基于小波域低频信号平滑及高频边缘保留的图像去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波高频子图部分,且系数较小,常用的阈值去噪法存在阈值选取过大以致连同丢失掉边缘细节信息的缺陷,因此可以对高频子图提取边缘并保留和进行软阈值去噪处理后再融合;低频子图进行自适应维纳平滑滤波,进而得到重构出的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好的保留了原有的边缘细节信息,效果明显.     

一种基于小波变换和Canny算子相结合的边缘检测方法

提出了一种利用小波变换手段和Canny检测算子相结合的边缘检测处理方法。在提取图像边缘之前,利用小波变换能够检测局部突变的能力以及多尺度聚焦的功能,充分抑制图像噪声干扰的同时适当调整图像中目标与背景的对比度,最后利用最优阈值下的Canny算子提取图像边缘。此方法可以很好的消除因噪声干扰带来的虚假边缘,强化弱边缘,使之能够更理想的被检测出来。     

基于去噪的熵算子边界检测法

图像的熵用来刻划图像的平滑性或均匀性 在图像的局部窗口中计算时 ,如果窗口中存在边界 ,则窗口中的图像不均匀 ,其灰度变化急剧 ,计算出的熵小 ;反之熵大 设定熵的阈值 ,即可判断是否存在边界 由于熵算子对噪声很敏感 ,直接用它进行边界检测 ,效果很差 文中针对这一缺陷 ,提出将熵算子与去噪相结合的边界检测法 ,如果计算出的熵大于阈值 ,要判断是噪声的出现所引起 ,还是边界的出现所引起 ,这样 ,边检测边界边去噪声 用该方法对信噪比较低的图像进行实验 ,得到了满意的效果     

多阶段边缘检测算法

提出一种新颖的图像边缘检测算法,包括边缘检测和边缘增强两个阶段.在边缘检测阶段,新的检测算子不仅可以克服传统算子对边缘拐点、终点的漏检现象,还可以有效地去除噪声,从而更加精确地定位边缘.在边缘增强阶段,引入Hopfield神经网络,通过迭代计算网络优化的能量函数,逐步地弥补缺失边缘、消除假边缘,达到边缘增强的目的.最后针对不同类型图片进行边缘检测,得到较好的结果,证明了该算法的可行性.     

基于数学形态学滤波的灰度图像边缘检测

针对灰度图像边缘检测,提出组合二值形态滤波结合边缘检测算子的新算法。该算法通过阈值分解把灰度图像形态学滤波问题转换为对二值图像形态学滤波,具有简便且适合逻辑电路实现等优点。仿真结果表明,选取适当的结构元素,该算法能够有效消除椒盐噪声、保留图像边缘。     

边界连接算法探测尿沉渣管形边界

图像的边缘信息是图像分割的重要基础．在图像噪音较小的情况下，经典边界算子可以得到较好的处理结果．但是在处理噪音较大的图像时，经典算子就难以满足要求了．在经典算子的基础上，结合边界跟踪和曲线拟合的理论，得到了能较好处理一般质量图像边界的算法．将该算法应用于模拟图像和实际尿沉渣图像管形边界的探测，比较准确地得到了对象的连续边界。     

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。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

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.     

一种改进的各向异性高斯滤波算法

为了抑制更好的抑制噪声保留边缘信息,提出了一种各向异性高斯滤波的改进方法,该方法先用中值滤波去除椒盐噪声,再利用灰度共生矩阵的惯性矩特征值调整滤波器的长轴尺度,实现各向异性高斯滤波.实验证明,本文所提出的改进方法,在噪声抑制和边缘保持方面优于各向异性高斯滤波器.     

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。