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.     

基于改进Canny算法的工件边缘检测方法

为了使区域模板匹配定位能够更准确地进行,需要机器视觉精准地检测出工件边缘信息,同时消除噪声、伪边缘等无关信息的干扰。针对采用Canny算法进行边缘检测时图像平滑处理过度、阈值需要预先确定、对无关信息消除能力较弱等缺点,提出一种基于改进Canny算法的工件边缘检测方法。采用双边滤波方法处理图像,以有效去除噪声并保留边缘信息;增加45°与135°方向的梯度模板计算梯度幅值,使更多的边缘信息能够检测出来;运用最大类间方差法来确定Canny算法的高阈值,使边缘检测算法具有较强的自适应能力。实验结果表明,改进的算法能够准确地检测到真实边缘,具备较强的自适应性,特别是对存在划痕的工件进行边缘检测时,此方法能够消除划痕干扰,其检测效果优于传统Canny算法。     

一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法

针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通过控制双边滤波器权重参数来减少图像边缘信息的丢失;利用小波变换对图像高频系数进行放大,并缩小低频系数,增强图像细节;在配置了开源计算机视觉库的Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,将增强后的边缘信息与传统算法的边缘信息进行比较,以验证其视觉效果及参数效果.结果表明,改进算法较传统算法具有明显优势.     

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。     

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。     

基于改进Canny算法的服装图像边缘检测

针对传统Canny算法在噪声去除与高低阈值选取方面存在的问题,提出一种改进的Canny算法应用于服装图像边缘检测上,首先使用改进中值滤波取代高斯滤波进行服装图像去噪,然后采取在像素八邻域内计算梯度幅值的方法计算梯度的幅值和方向并获取非极值抑制后的图像数据阵列,最后利用Otsu算法计算高低阈值并连接边缘.实验结果表明,改进算法能够有效的抑制噪声并检测出较完整清晰的服装边缘.     

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.     

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.     

几种边缘检测算子在红外图像处理方面应用研究

为了从原始红外图像中提取目标轮廓信息,并克服图像对比度低、噪声干扰大等缺点,需要对红外图像进行边缘检测处理。文章分析Sobel,Canny等几种常用边缘检测算子原理并将其应用于红外图像的边缘检测,同时根据仿真结果比较了它们所代表的一阶梯度算子、二阶梯度算子以及复合检测算子在不同类型红外图像边缘检测中的表现,总结了不同算子检测效果的特点并分析其对应的理论依据。为今后红外图像处理中边缘检测算子的选择提供了参考。     

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.