基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念 ,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子 ,重点讨论了百分位p =1 /2时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法 .实验表明 ,同传统的边缘检测算子相比 ,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性 .     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

基于形态多结构元和小波变换的边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法。通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘。基于实验结果,指出对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声,提取边缘,且效果优于经典的边缘检测算法。     

基于小波变换和形态多结构元的抗噪边缘检测算法

提出了一种小波变换与多结构元形态学相结合的抗噪边缘检测方法.通过改进的小波边缘提取方法选择噪声图像的突变点,同时滤除部分噪声;针对图像中噪声和边缘形态的不同,建立了多个结构元素,采用多结构元形态检测算子对选取的突变点进行形态操作,在抑制噪声的同时,较好地提取了边缘.实验表明,对含有不同类型噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的图像,该方法都可以较好地抑制噪声、提取边缘,且优于经典的边缘检测算法.     

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%。     

一种图像边缘检测的新算法

构造了一种含有方向信息的八方向边缘提取算子 ,采用边缘跟踪的方法来抑制噪声 ,并提出了一种自适应确定边缘提取门限值的方法     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

基于Zernike矩的改进LoG边缘检测方法

LoG算子是图像边缘检测中的一种经典方法,其通过引入高斯滤波来减少图像中噪声对边缘检测的影响。高斯滤波在抑制噪声的同时也会将图像的边缘弱化,导致不能有效地对图像边缘进行检测。为此提出了一种改进的LoG边缘检测方法,采用Zernike矩对图像进行结构特征描述,并用其作为LoG算子中高斯滤波权值的计算依据;在此基础上,对平滑图像采用Laplacian算子和零点交叉法检测图像边缘。实验结果显示,通过采用基于Zernike矩的权值计算方法能够有效地保持高斯滤波在平滑图像时弱化的边缘特征,使得LoG算子在抑制噪声的同时能够更加有效地提取图像边缘。     

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。     

MRI中的肿瘤边缘的自动检测

MRI用于临床诊治时,肿瘤大小的自动检测一直是尚未圆满解决的问题,其中的关键技术是肿瘤边缘的自动检测。边缘检测是计算机初级视觉中的一个难题,一直受到图像处理研究人员的关注。虽然边缘检测的算子很多,但都是在噪声滤除与边缘检出之间作权衡取舍,本研究中提出了一种结合形态滤波器和广义模糊算子自动检测MRI中的肿瘤边缘的新方法,它能在保留边缘细节的同时最大程度地抑制噪声,实验结果表明,在噪声抑制和边缘点检出的折衷中,该方法具有比传统边缘缘检测算子更好的表现。     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。     

电话复印文件笔画边缘墨点形态特征定量检验方法

现有的墨点形态特征检验方法由于在提取特征前缺少形态学滤波过程,使得墨点图像色度不均,导致检验结果受噪声影响大、检验结果不可靠,对此提出一种复印文件笔画边缘墨点形态特征定量检验方法。把膨胀与腐蚀运算依据不同顺序级联组成开启与闭合运算,分别利用开、闭运算去除较小的过亮和过暗细节,通过形态学滤波使得图像色度均匀;选择8×8方形结构算子,通过膨胀运算与腐蚀运算实现墨点图像边缘提取,结合二值化处理获得边缘信息,并检验墨点边界周长、直径、面积、圆度、矩形度及伸长度6个形态特征,实现特征定量检验。实验结果表明:该方法可有效滤除噪声、均匀图像色度,边缘的提取效果较好,并且通过该方法获取的边缘墨点形态特征检验结果与实际结果最为接近,应用价值最高。     

焊缝图像边缘检测方法探讨

边缘特征是图象最为有用的高频信息。由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不太好。本文首先介绍了经典的边缘检测。然后,针对上述算法的缺陷,提出基于小波变换的边缘检测。实验结果分析表明,在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

基于全方位和多尺度形态学的图像边缘检测

针对图像中噪声和边缘形态的不同,定义了全方位、多尺度的形态学结构元素.通过形态运算的加权组合,构造了全方位、多尺度形态学的边缘检测方法.仿真实验表明,该方法与经典的边缘检测算子相比,不仅具有很好的边缘提取能力,而且具有很强的抗噪性能.     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的 有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度 图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法+同时也优于Canny算子。     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。     

一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.     

Canny思想和Kirsch算法相结合的边缘检测算法

Canny算子是一种含有最优化思想的算子,它具有较高的检测精度,但对噪声比较敏感,因此需要利用Gauss函数进行去噪;Kirsch算子具有抑制噪声的能力,但是检测到的边缘不是单像素的.文章首先分析了原Canny算子判断非极大值抑制条件存在的问题,然后提出了新的判断非极大值抑制的条件,将Canny算子的思想与Kirsch算子相结合进行边缘检测.数据分析和实验结果说明了该算法不仅可以有效地抑制噪声,还可以得到单像素边缘.     

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。     

一种应用于异质扩散的噪声腐蚀新算子

提出了一种新的基于偏微分方程的形态学腐蚀算子，该算子能够直接对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强，在异质扩散系数的求取过程中，摈弃了传统的在低分辨率条件下计算图像梯度的方法，而是直接利用该算子对梯度图像进行噪声抑制和边缘增强．与基于高斯光滑以及传统的形态学预滤波方法相比，新的扩散系数具有更好的边缘定位能力和对噪声的鲁棒性．实验结果表明基于该算子的异质扩散滤波新方法具有更好的图像光滑和细节保持性能．