基于多结构元素的形态学边缘检测算法

本文提出了一种基于多结构元素的形态学边缘检测算法,该算法利用形态学的基本运算膨胀、腐蚀、开、闭及它们的组合,并通过构造4个不同方向的结构元素,得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果加权平均,得到最终的图像边缘。结果表明,该算法的性能优于经典的LoG算子和Canny算子,检测出的边缘平滑性好,特征清晰,而且具有一定的抗噪性。     

一种基于Robinson理论的自适应边缘检测算法

针对Robinson算法运算速度慢,且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Robinson自适应边缘检测算法。利用Robinson基本原理,删除了一些算法模板,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Robinson算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还提高了运算速度。同时,针对Robinson算法边缘检测相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,改进算法先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤了伪边缘,再对图像边缘进行细化,从而得到单像素边缘。实验结果说明了所提算法的性能。     

基于改进Otsu与四叉树法的Marangoni凝结液边缘检测方法

针对图像中Marangoni凝结液边缘由模糊性引起的不确定性问题,以及为后续计算凝结液面积和统计提供科学依据,提出了一种基于改进的Otsu法和四叉树结构相结合的新型边缘检测方法。先自动确定高低阈值分割图像、去噪,采用四叉树法定位凝结液的位置;再考虑到复杂纹理特征,通过逻辑运算进一步处理了噪声,完善了凝结液的完整性。最后用Canny算子获得了很好的凝结液边缘。实验结果表明,对凝结液提取具有较高的区分度且精确性高、鲁棒性较强,降低了计算凝结液半径、覆盖率、换热系数等的复杂性,提高了计算速度,在工业设计方面有着重要的意义。     

一种模糊算子边缘检测方法的研究

针对传统边缘检测算子不能精确检测出图像边缘点这一特性，提出了一种模糊算子边缘检测方法。实验证明，该方法能精确定位出图像的边缘点，取得了较好的边缘检测效果。