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。     

一种新的基于模糊对比度的路面图像增强方法

通过对现有Pal 模糊增强算法的分析,指出其在隶属度函数定义与进行增强处理时渡越点选取时的两个缺陷,针对缺陷分别进行了改进性研究,提出了一种基于模糊对比度的路面图像增强算法,定义了一种新的指数型隶属度函数,并最终通过实例将其成功地应用于路面图像增强处理.     

基于模糊理论的图像增强

肺部图像增强是计算机辅助诊断的关键之一,并且能为医生提供可靠的诊断数据。本文首先从模糊集合的概念出发,简单介绍了基于模糊数学的图像增强法,然后介绍了经典的Pal模糊算法,并对胸片图像进行增强处理,针对该算法的缺点,提出了一种基于均匀检测的自适应模糊对比度增强算法,并与Pal算法作对比,实验表明该算法使图像更加清晰。     

基于遗传算法的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用遗传算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

基于阈值优化的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用粒子群算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

一种改进的核磁共振图像模糊边缘检测算法

文章针对模糊边缘检测传统算法即Pal算法的缺陷,提出了改进的边缘检测算法;通过定义有界函数作为隶属函数、采取更高效的模糊增强函数、引入P-M非线性扩散模型平滑图像噪声等措施,有效克服了传统Pal算法对低灰度、低对比度区域边缘检测效果差的缺陷;把改进算法用于对核磁共振图像的边缘检测,对比分析了不同边缘检测算法的边缘检测效果.     

基于Java的有噪图像边缘检测算法的研究

为解决提取图像后的图像显示质量问题,利用基于模糊隶属度的加权均值滤波器抑制各种噪声,根据Pal的区域对比模糊增强边界检测算法实现图像边缘的提取,并对图像处理过程进行了分析和讨论,实验结果表明,所提出的方法是可行的和有效的。     

模糊逻辑在图像增强算法中的研究及应用

提出了基于模糊逻辑和纹理分析的图像增强算法,通过图像模糊化、提取纹理信息和纹理信息模糊化、定义局部对比度、根据全局和局部信息来进行对比度的变换等措施,提高了增强算法的效果.测试结果表明该算法能很好地增强图像的边缘等细节信息,同时避免放大噪声和过增强的出现.     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Pal模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，采用该快速算法，不仅简化了Pal虎法中复杂的G和G^-1运算，而且提出了改进的模糊增强Tr变换，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并且有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

改进的模糊形态学彩色图像边缘检测算法

文章针对彩色图像边缘检测问题,提出了一种改进的模糊形态学算法。算法将模糊形态学算法由原来处理灰度图像的标量运算推广到彩色图像的矢量运算,并在此基础上改进了模糊增强公式,同时引入了变形虫结构元素进行边缘提取。实验结果表明:改进的算法能够将模糊形态学较好地运用到彩色图像边缘检测上,且边缘定位准确,充分考虑了图像的局部特征,有一定的抗噪性,能得到光滑有效的边缘信息。     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

基于模糊融合技术的图像恢复方法研究

研究了利用模糊融合技术对白高斯噪声图像进行恢复的方法。分别用均值滤波器和自适应维纳滤波器对噪声图像进行滤波，然后用Sobel算子和形态学中的膨胀操作提取滤波图像的边沿，把所提边沿部分的均值滤波图像和自适应维纳滤波图像利用模糊融合技术进行融合，得到融合图像。理论分析和仿真实验证明本文所提算法得到的恢复图像较清晰。     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.     

基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法

根据柔性形态学的相关概念和性质,提出了一种基于模糊推理和柔性形态滤波的图像增强方法.该方法首先定义了方向性结构元素,在结构元素内引入模糊推理方法判别图像边缘方向,进而构造方向性柔性形态学滤波器对图像边缘进行滤噪增强,并根据局部均值和熵差自适应确定增强系数.实验结果表明该方法可以有效滤除噪声,增强图像边缘.     

基于改进局部二值模式算子与蚁群优化的图像边缘提取算法

设计了一种改进LBP耦合蚁群优化的图像边缘提取方案.首先,为了降低对噪声的敏感度,通过一个大小为3*3窗口的均值滤波对输入图像进行处理;其次,在LBP中嵌入一个平滑函数S,构建了一种改进的LBP模型;然后,计算图像的改进LBP值与其权重,通过改进LBP值与权重来体现像素间的差异程度,有效表征边缘的细微变化;最后,引入蚁群优化,通过路径优化与正负反馈求取边缘最优值,提高边缘的清晰度和细节表示.实验结果表明:相对于当前常用的边缘提取方法,本文算法提取边缘具有更高的清晰度和连续性,能减少噪音和模糊干扰,有效识别微小细节.     

一种基于区域信息的图像高斯噪声滤除方法

提出了一种滤除加性脉冲噪声的模糊加权平均滤波器，其加权系数是一个携带了原图像信息的隶属度函数，同时该滤波器还根据图像区域特性差异采用了不同的滤波方法．新的滤波器优点是简单快速，和neuro-fuzzy滤波器相比又无需训练学习时间．实验表明该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器．     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Ral模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，并提出了改进的模糊增强Tr变换。采用该快速算法，简化了Ral算法中复杂的G和G^-1运算，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并具有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。