一种光学测量中椭圆边缘精确提取算法

提出了一种椭圆边缘精确提取算法。对图像灰度分布函数按二次泰勒展开式展开,利用高斯核函数和图像卷积的方式进行微分求导,在过零点附近求取二阶导数绝对值的极小值点,然后,通过计算Hessian矩阵得到该边缘点的法向方向,在法向方向进行多项式曲线拟合和直线拟合得到子像素边缘点。实验结果表明,算法子像素边缘提取具有较好的精度,在光学测量椭圆形标识检测中有参考价值。     

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.     

一种基于边缘判决的空域差错掩盖算法

提出了一种基于边缘判决的解码视频空域差错掩盖算法.该算法首先对丢失块邻域中的像素进行边缘检测,并对检测出的边缘判断其是否会穿过丢失块.然后使用方向选择过程提取多个候选插值方向,并通过边界像素灰度差决定最终插值方向.实验结果表明本算法有效地提高了错误图像的掩盖效果.     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法。该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值。因此,图像的边缘不再变模糊。实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘。     

一种Roberts自适应边缘检测方法

针对Roberts算法对噪声比较敏感且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Roberts自适应边缘检测方法.利用Roberts算子的基本原理,扩充了检测方向,再根据待检像素周围的3×3像素邻域的平均像素灰度值,结合人眼视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Roberts算子的可并行处理、快速运算、边缘较细等优点,还对噪声有一定的抑制作用.同时,针对Roberts算法边缘检测相对粗糙、边缘细化效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,即先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤其伪边缘,再对图像边缘进行细化处理,从而得到单像素边缘.实验比较表明,所提算法能够自适应地生成动态阈值,提高图像边缘细节信息的提取性能.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。因此,与经典Sun算法相比,本文提出的方法有很好的鲁棒性和准确性。     

基于Hessian矩阵的冠状动脉中心线的跟踪算法

冠状动脉血管造影对医生临床诊断心血管疾病非常有帮助。在冠状动脉造影图像上对冠脉中心线的正确提取是冠脉边缘定位和三维重建的基础。该文提出的中心线提取方法是对经典Sun算法的改进,此方法结合了Hessian矩阵特征向量和Canny算子来进行准确提取。实验结果表明:结合Hessian矩阵特征向量的方向,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉曲率变化剧烈而跟踪不准确的情况;结合Canny算子的半径计算,较好地解决了冠脉造影图像中冠脉重叠和交叉出现时错误跟踪的情况。与经典Sun算法相比,本方法有很好的鲁棒性和较高的准确性。     

基于局部灰度梯度特征的图像快速配准方法

为了提高图像配准效率,对于机器视觉检测中相邻帧图像中的目标区(ROI)刚性偏移配准问题,提出了一种基于局部灰度梯度特征的快速算法。在样本和待配准图像相同几何方向上,先以方向边缘点检测算子检测目标区的数个边缘点作为特征点。以各边缘点为脊点,分别在其两侧对称求取有限数量像素的一维灰度梯度矩阵,并由此构建二维灰度梯度矩阵。根据两幅图像间的灰度梯度矩阵匹配程度来确定目标区的偏移量,进而配准图像。将本算法用于医用安瓿瓶可见异物检查图像的目标区配准过程,实现了图像目标区的无差配准。     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

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。     

具有统计特征的微小型零件边缘识别技术

针对微小型零件边缘检测问题,提出一种宏观检测和微观检测相结合的边缘识别方法. 首先根据分形理论,利用微小型零件图像的分形特征进行区域分割,检测出图像中的边缘区域;然后利用微观检测算子检测出微小型零件的边缘点;最后用最小二乘法拟合出微小型零件的边缘. 实验结果表明,这种宏观检测和微观检测相结合的方法能够排除下边缘、背景和随机边缘的影响,准确地识别出具有统计特征的微小型零件的边缘,检测精度达到像素级.     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

基于边缘编组的车位线检测方法

针对自动泊车系统中检测车位线的问题,提出基于边缘编组的车位线检测方法。首先对图像进行预处理,并对传统Canny边缘检测算子改进,增加45°和135°方向模板计算梯度幅值和方向,降低噪声干扰并提高图像质量;接着,对边缘图像进行8邻域搜索并聚类分组,剔除较短直线、解决过连接问题;最后利用各边缘组内相邻两像素点梯度方向差分剔除非车位线特征的边缘组,通过对每个边缘组做随机Hough变换,并利用先验知识和最小二乘法拟合得到车位线。实验结果表明,该算法相对于传统Hough变换可以在不同情形下准确检测到车位线,并且具有较好的实时性。     

碎片图像字符特征提取方法研究

字符特征提取是含文字碎片图像拼接的关键环节,直接影响拼接效果。提出了一种包含文字信息的碎片图像特征提取方法,首先,对原始碎片图像进行预处理,分别得到字符和碎片背景的二值图像;然后,利用边缘检测算子提取字符和碎片背景的单像素边缘;最后,利用结构算子检测碎片图像中字符与碎片背景边缘的交叉点,并根据交叉点的信息提取字体边缘方向特征。仿真实验结果表明本文提出的碎片图像字符特征提取方法思路合理,能够快速、准确地提取出碎片图像中的字符特征,为后续的匹配拼接奠定基础。     

基于去噪的熵算子边界检测法

图像的熵用来刻划图像的平滑性或均匀性 在图像的局部窗口中计算时 ,如果窗口中存在边界 ,则窗口中的图像不均匀 ,其灰度变化急剧 ,计算出的熵小 ;反之熵大 设定熵的阈值 ,即可判断是否存在边界 由于熵算子对噪声很敏感 ,直接用它进行边界检测 ,效果很差 文中针对这一缺陷 ,提出将熵算子与去噪相结合的边界检测法 ,如果计算出的熵大于阈值 ,要判断是噪声的出现所引起 ,还是边界的出现所引起 ,这样 ,边检测边界边去噪声 用该方法对信噪比较低的图像进行实验 ,得到了满意的效果