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Canny算子和数学形态学的细胞边缘检测方法

提出了一种基于Canny算子和数学形态学的肉类细胞图像的边缘提取方法.制作了猪肉自然放置过程中各个时段的切片样本,先用Canny算子对0小时切片图像进行细胞边缘的提取,再根据数学形态学方法采用结构元素探针进行膨胀运算,对断裂的边缘和细胞内的孔隙进行填充,然后进行平滑处理.实验结果表明,该方法优于单纯基于微分算子的Canny算子边缘检测方法,为细胞切片图像的特征提取、识别等相关研究奠定了较好的基础.     

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。     

一种改进型Canny图像边缘检测方法

提出了在噪声条件下的一种改进的Canny算子,该算子采用中值滤波代替高斯平滑滤波。实验结果表明改进的canny算子对抑制噪声和保留边缘像素点方面有较好的效果,对图像边缘具有较好的检测精度。     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果，故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT，实现增强图像的功能，再采用传统的Canny算子，提取原始图像边缘的方法，算法综合了两者的优点．实验结果表明，采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性，取得了比较理想的边缘检测效果．     

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.     

含噪图像的快速边缘检测算法

提出了一种在含噪图像中检测边缘的快速算法。通过分析噪声的导数与边缘的导数的分布特点,推导出了三类模板算子：差分算子、邻域积分算子和非极值抑制算子。差分算子用于突出边缘,邻域积分算子用于抑制噪声,非极值抑制算子用于提取准确的边缘点。与Canny算子的对比实验表明,在弱噪声下,检测结果两者相当;在强噪声下,结果优于Canny算子,并且计算量仅为Canny算子的40%。     

一种基于模糊理论的图像边缘检测算法

提出了一种基于模糊理论的图像边缘检测算法,首先采用Otsu算法求出图像的阈值,然后通过新定义的隶属函数对图像进行模糊增强,最后运用Canny算子进行图像的边缘检测;实验结果表明,该方法在速度和准确性方面都达到了令人满意的效果.     

菌落图像的边缘检测方法比较

菌落图像的边缘检测在自动视觉系统里占有非常重要的地位,边缘检测的算法有很多种,包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和遗传算法(GAs)等算法。文章对微生物工程里的菌落图像采用各种边缘检测方法,并对边缘检测结果进行研究比较,得出采用不同算法的优缺点,实验结果表明采用遗传算法进行边缘检测效果较好。     

一种细胞边缘信息提取的结合型算法

目的 本文较详细介绍了一种提取细胞边缘信息的、基于Canny算子和数学形态学的结合型算法. 该结合型算法的建立为后续细胞图像的目标识别、特征提取、图像匹配等的实现提供一定的理论依据. 方法先采用Canny算子进行细胞边缘的粗提取, 接着运用数学形态学对图像进行一系列操作, 直至检测出细胞边缘. 结果与结论该方法优于传统的微分算子和经中值滤波后再进行Canny算子检测后的边缘效果.     

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。     

基于计算机图像处理的板形识别研究

提出了一种基于计算机图像处理的板形识别方法。首先对输入系统的图像进行中值滤波去噪预处理；再 通过Canny算子检测图像的边缘；用Hough变换提取钢板板形特征；最后根据板形特征应用分类决策树实现对钢 板板形的分类。实验表明该方法能有效地识别出钢板的单边浪、双边浪、中间浪和边中浪。     

一种精确的图像边缘检测法

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,一幅图像就是一个信息系统,其大量信息是由它的轮廓边缘提供的。边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,从理论上分析了该方法的精确性和较强抗干扰能力,给出此算法的实例并与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、Prewitt算子和Canny算子的检测结果进行了比较。     

基于计算机图像处理的板形识别研究

提出了一种基于计算机图像处理的板形识别方法。首先对输入系统的图像进行中值滤波去噪预处理;再通过Canny算子检测图像的边缘;用Hough变换提取钢板板形特征;最后根据板形特征应用分类决策树实现对钢板板形的分类。实验表明该方法能有效地识别出钢板的单边浪、双边浪、中间浪和边中浪。     

Feature Recognition of Low-resolution Fiber Image

The interpolatory edge operator is applied to the recognition of cotton and ramie fibers. Its performance is studied in comparison with the Canny edge operator in the fiber＇s edge detection for cross-sectional image. The input image is interpolated other than Gaussian function smoothing. The quality of edge output is improved by the interpolatory edge operator. It produces edge output with good continuity for low-resolution input. The fine edge output, such as crossmarkings, can be distinguished clearly, so the interpolatory edge＇operator is suitable for the study of cotton and ramie fibers. Furthermore, the application of the interpolatory edge operator can cut the hardware cost, reduce the storage and speed up the data transmission.     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

一个反向的Hardy-Hilbert积分不等式

通过引入单参数λ, β函数及改进权函数的方法, 建立一个反向的Hardy-Hilbert积分不等式, 并证明其常数因子为最佳值. 作为应用, 建立 了若干等价形式及一些特殊结果.