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1.
基于小波去噪的改进型Canny边缘检测法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
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.  相似文献
2.
针对胸水病理细胞显微图像的灰度分布不均匀性、灰度级范围窄等情况,提出了利用数学形态学方法与Canny算子相结合的算法对其进行边缘检测.首先利用Canny算子对细胞进行边缘的初次分割提取,然后利用数学形态学中的线形和菱形结构元素及填充函数对细胞边缘进行精确提取,获得了较好的实验结果,达到了对胸水细胞边缘自动检测的目的,有助于发现早期病变的细胞.  相似文献
3.
一种基于Canny算法的自适应边缘提取方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
钟鑫  付俐 《科学技术与工程》2007,7(16):4067-4069
分析了Canny边缘检测算法的性能,针对Canny算法的不足提出了一种改进检测方法。算法根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差能自适应地调整高低阈值,提高了边缘检测的自动化程度。  相似文献
4.
向量空间彩色图像的Canny边缘检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献
5.
一种改进时空域联合的视频对象分割算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对移动缓慢的视频对象,提出一种改进时空域联合的视频对象分割算法。时域上通过改进高阶统计算法,利用累积帧差的递归高阶统计算法检测出视频序列中视频对象运动区域。空域上利用Canny算子获得较精确的单帧目标边缘,进行了时域和空域的融合,得到精确运动对象模板后提取运动对象。实验结果表明,该算法与传统递归高阶统计算法相比能精确地对移动缓慢的视频对象进行提取,有一定的理论意义和适用性。  相似文献
6.
在微生物研究中,经常需要大量挑选重组子或突变子,工作量十分繁重。本文基于Canny算子,提出了一种算法用以自动识别及筛选菌落,从而减轻这一操作的工作量。该算法能够直接处理彩色图像,充分利用彩色图像信息,能很好的检测彩色图像边缘,从而自动识别菌落。算法既继承了传统Canny算法优点,又针对检测差异菌落图像这一实际目的做了优化。除能进行菌落图像边缘检测外,本算法还使用边缘曲线半径、长短轴比、像素半径比等菌落图像描述参数来表述菌落,以此来区别不同菌落。结果表明该算法能准确识别菌落,对特征不同的菌落,区分效果良好。结合算法开发相应仪器,可以自动化识别并筛选菌落,在需要进行大量的菌落挑选时,该方法具有一定实用价值。  相似文献
7.
眼镜对人脸图像的特征提取和识别有重要的影响.本文提出了一个基于单张人脸图像的眼镜边框摘除方法.首先利用自适应双阈值Canny算法提取眼镜边框的准确边缘,以此确定待修复区域并构造修复模板,然后利用整体变分(TV)算法进行目标修复,从而得到没有眼镜边框的人脸图像.实验结果表明,本方法能够成功摘除眼镜边框,效果良好.  相似文献
8.
为了能准确地分割图片中的火焰区域和背景区域并精准的提取火焰轮廓,本文提出基于YIQ颜色空间的火焰轮廓提取方法.该方法利用火焰的颜色和亮度特征,通过大量实验观察,在YIQ颜色空间,先获取Y、I分量的像素均值,再运用迭代法和灰度直方图法分别得到Y分量及I分量的最佳阈值,然后结合二者的均值对阈值进行取向处理,最后运用canny算子对得到的二值图进行轮廓提取.实验结果表明本文算法火焰分割精确度高,提取轮廓清晰,时间复杂度也得到很大改善.  相似文献
9.
针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。  相似文献
10.
显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.  相似文献
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