基于图像增强的边缘检测方法

在对传统边缘检测算法分析的基础上,文章提出了基于图像的自适应增强的边缘检测算法,首先分别对图像的目标和背景物体进行灰度增强,然后对增强后的图像进行边缘提取,并对提取后的边缘图像进行融合。试验结果表明,该方法能有效的提取图像边缘细节,取得良好的边缘检测效果。     

基于极大相关象素值替代的椒盐噪声滤波算法

针对传统中值滤波器在滤除大密度脉冲噪声时不能保护细节的问题,本文在对传统中值滤波算法及其改进算法研究的基础上,提出了极大相关象素值替代的滤波算法。首先对噪声进行判别,并以该象素点为中心对3×3邻域象素排序,以中间值代替该象素值。然后将中间值与周围象素进行比较,求出与其差值绝对值最小的一个象素值,最终以此象素灰度值来代替中间值。对受不同密度（大于等于0.5）椒盐噪声污染图像的试验结果表明,该算法在滤除噪声的同时很好的保护了细节,取得了良好的滤波效果。