基于Canny算子的机械零件图像分块自适应边缘检测

针对自动生产线上的机械零件图像几何特征,提出一种基于Canny算子的分块自适应边缘检测方法.主要包括基于鼠标框选的图像不均匀分块和基于Otsu算法的检测阈值自适应生成等.实验表明,该法有较强的抑制噪声能力,检测准确,是一种有效的机械零件图像边缘检测方法.     

一种改进的基于模糊增强的Canny边缘提取算法

边缘检测是图像处理领域中的基本课题之一,广泛应用于图像分割和模式识别等领域.提出的基于改进模糊增强的Canny边缘检测方法是在快速模糊增强的基础上,用模糊增强代替Canny算法中的高斯滤噪,用最大类间方差法改良Canny算法中双阈值中高阈值的设定.试验表明,改进算法有较高的信噪比,能达到比较理想的边缘检测效果.     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果,故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT,实现增强图像的功能,再采用传统的Canny算子,提取原始图像边缘的方法,算法综合了两者的优点．实验结果表明,采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性,取得了比较理想的边缘检测效果．     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

含噪图像的快速边缘检测算法

提出了一种在含噪图像中检测边缘的快速算法。通过分析噪声的导数与边缘的导数的分布特点,推导出了三类模板算子：差分算子、邻域积分算子和非极值抑制算子。差分算子用于突出边缘,邻域积分算子用于抑制噪声,非极值抑制算子用于提取准确的边缘点。与Canny算子的对比实验表明,在弱噪声下,检测结果两者相当;在强噪声下,结果优于Canny算子,并且计算量仅为Canny算子的40%。     

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。     

一种基于简单算法的图像边缘检测方案

在分析简单边缘检测算子互补特性的基础上，提出了一种图像边缘检测方案．该方案能够将不同算子检测到的边缘信息有机地融合起来．在算法简单、运算量不大的前提下，提高了边缘检测的质量．     

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。     

结合图像增强和改进Canny算子的遥感图像边缘检测

针对遥感图像对比度低和含有大量混合噪声,采用传统Canny算子难以有效地提取遥感图像边缘信息,本文提出一种结合图像增强和改进Canny算子的遥感图像边缘检测算法.首先利用NSCT(非下采样轮廓波变换)将图像分为高低频子图,采用高斯滤波器对高低频分量进行去噪预处理,并重构得到预处理后的图像;然后运用Top-hat变换对预处理后的图像进行图像增强突出细节信息;最后采用改进Canny算子得到边缘图像,并去除部分孤立点得到最终边缘图像.实验结果表明,本文算法相比传统Canny算子具有更好的去噪效果,有效增强了图像对比度,可以保留遥感图像更多真实边缘,改进了传统Otsu方法,提高计算效率.     

基于Marr-Hildreth算子多尺度图像边缘检测

针对监控图像的不同边缘特征,图像噪声大小和对边缘检测不同的要求,利用Marr-Hildreth拉普拉斯边缘检测算子多尺度特征,使用不同尺度的Δ2G算子,对监控图像进行边缘检测.     

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。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

一种基于小波变换和Canny算子相结合的边缘检测方法

提出了一种利用小波变换手段和Canny检测算子相结合的边缘检测处理方法。在提取图像边缘之前,利用小波变换能够检测局部突变的能力以及多尺度聚焦的功能,充分抑制图像噪声干扰的同时适当调整图像中目标与背景的对比度,最后利用最优阈值下的Canny算子提取图像边缘。此方法可以很好的消除因噪声干扰带来的虚假边缘,强化弱边缘,使之能够更理想的被检测出来。     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

基于灰度不均匀图像边缘检测算法改进

边缘检测算法是图像处理中的一个重要的研究内容。该算法的好坏直接影响着图像处理的结果,常用的检测算法常常不能满足特定情况下的要求(例如实时跟踪下的图像处理)。本文在分析了灰度图像各种边缘检测算法的特性的基础上,根据具体需求,对灰度不均匀的图像边缘检测算法进行了改进。实验表明,在图像对比度较差的情况下,应用灰度变换增强后,配合相应的边缘检测算法,可以大大减少运算量,与原来的算法相比,能够取得较好的效果。     

基于曲波变换的边缘检测技术研究

曲波变换是一种新的多尺度表示方式,其系数包含位置和尺度信息.本文通过对曲波变换系数的分析,提出一种对各层系数区别处理的方式来加强图像边缘信息的方法.实验表明该方法能明显地加强灰暗部分物体的边缘.     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.