基于熵算子边缘检测的组合滤波器设计

噪声的干扰和影响是众多图像质量影响因素,在去除噪声的同时,保持图像的边缘和细节尤为重要。本文针对传统全方位多级组合滤波器在去除噪声的同时,会严重模糊图象边缘这一问题,分析了其原因,并指出为了更准确地判断出边缘细节信息,应考虑转角线条走向等特殊情况。提出了一种在去除噪声的同时,可以很好的保持图象边缘细节信息的基于熵算子边缘检测的组合滤波算法,实验结果表明,该算法在去除噪声的同时,能更好地保持图象边缘细节,取得较好的处理效果。     

基于局部边缘密度和局部熵的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法中存在的缺点,采用了基于局部边缘密度和局部熵的图像拼接算法.该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在特征区域的提取上,采用了模糊聚类算法和局部边缘密度LED算法,实现了特征区域的自动选取;在匹配搜索上,采用了图像的局部熵和序贯相似性检测算法(SSDA),提高了图像拼接的速度和精度;在图像融合上,采用了动态最佳缝合线算法,保证了全景图像的质量.实验表明该算法有效的提高了全景图像生成的效率和准确性.     

基于Sobel算子的车辆轮廓边缘检测算法

本算法是在经典Sobel算子基础上,结合汽车本身的实际情况,增加了6个方向模板,同时利用基于L^2范数的各同性扩散去噪模型消除噪声,最终得出汽车轮廓图。仿真结果表明：该算法对汽车图像的噪声干扰有较强的抑制能力,汽车轮廓提取定位更准,精度更高,图像更清晰。     

基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法,提出将两种方法有效地结合起来,应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明,该方法准确的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。     

基于DSP的Sobel算子边缘检测算法的实现

提出了一种基于DSP的边缘检测算法的实现方案,给出了以TMS320DM642为核心处理器的系统硬件设计框图,分析了图像信号采集、处理以及输出三个软件任务线程.实验结果表明:该系统设计简单、运行稳定,充分利用了DSP强大的数据处理能力,满足实时性要求,并且获得较好的边缘检测效果.     

基于改进Sobel算子的表面裂纹边缘检测算法

文章针对经典Sobel边缘检测算子存在图像边缘定位精度不高和对噪声敏感等缺点,通过分析引水压力钢管表面裂纹图像的特点,提出了一种改进算法.首先增加6个方向模板,提高定位精度;其次,对于使用8个方向模板检测的图像运用迭代阈值分割算法进行二值化处理,去除伪边缘;最后利用形态学膨胀算法连接裂纹.经实验证明,该算法能够有效地提...     

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。     

一种基于Canny算子改进的边缘检测算法

文章首先对传统Canny边缘检测算法的性能进行分析和研究,并在保持了Canny算子原有的优点的基础上,提出了一种通过改进梯度幅值计算和非极值抑制过程的插值方向的方法,不仅提高了边缘定位的精度,而且抑制了伪边缘和噪声,在实际的应用中取得了很好的边缘检测效果.实验结果证明,该算法是一种有效的边缘检测改进方法.     

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Canny算子改进的边缘检测算法

文章首先对传统Canny边缘检测算法的性能进行分析和研究,并在保持了Canny算子原有的优点的基础上,提出了一种通过改进梯度幅值计算和非极值抑制过程的插值方向的方法,不仅提高了边缘定位的精度,而且抑制了伪边缘和噪声,在实际的应用中取得了很好的边缘检测效果.实验结果证明,该算法是一种有效的边缘检测改进方法.     

基于交叉熵极小化的图像边缘检测算法

提出了一种自然图像边缘检测的算法,通过差分运算把边缘检测问题转化为目标检测问题,利用交叉熵极小化方法使背景区域和目标区域内的灰度级分布与差分图像灰度级的先验概率(广义高斯分布)相匹配,确定了背景与目标之间灰度分界阈值,检测出图像的边缘成分。实验表明,提出的方法具有良好的边缘检测性能。     

一种基于模糊熵划分的边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理,提出了一种基于梯度图像的模糊划分边缘检测算法。该算法首先根据图像边缘的特点和类型构造出新的梯度算子,再根据梯度图像自然划分以及2-划分的关系得到模糊2-划分条件熵,基于最大模糊条件熵原则实现梯度图像划分中最优阈值的自动选取,实现图像的边缘检测。仿真实验结果比较表明,该算法用于边缘检测能获得较好的效果。     

改进的局部二值法与熵结合的边缘检测算法

为解决识别地震图像上的断层、气烟囱等特殊地质体的边界信息模糊、噪音影响等问题,提出一种改进的局部二值模式(LBP:Local Binary Patterns)算法与局部熵(ENT:Entropy)结合的边缘检测算法(LBP/ENT)。利用传统的LBP构建一种旋转不变统一的局部二值模式,使其适应地震图像异常地质体的横向不连续性,并引入局部熵刻画地震图像局部的离散特征,提高地震噪音的鲁棒性。利用提出的LBP/ENT方法对复杂的Marmousi理论模型和实际地震图像上的气烟囱进行研究,并与Canny算子、 LBP算子、局部方差(VAR:Variance)、 LBP/VAR算子进行对比,结果表明：LBP/ENT能更清楚地刻画地震图像的边缘信息,对噪音具有更好的鲁棒性。研究实例说明提出的LBP/ENT算法为检测地震图像上特殊地质体的边缘信息提供了一种可行的技术方法。     

基于Canny算子的图像边缘检测与提取的算法

近年来,图像分析和处理紧紧围绕理论、实现、应用三方面迅速发展起来.图像边缘识别在实际应用中一直是图像边缘检测中的热点和难点,迄今已有许多边缘检测方法,其中Canny算子在图像边缘的检测与提取中已经取得了较好的处理效果.     

基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法

针对常规边缘检测算法中存在的图像细节轮廓损失问题,本文提出一种基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法。该算法在对像素点使用Laplacian算子进行边缘检测处理时,扩大了处理的范围,后由所有像素点的差值和可以组成一个新图像,选定合适的域值对新图像进行二值化处理可以得到二值化的图像边缘信息。实验证明,该算法可有效地解决图像中色调变化较小、边缘变化缓慢区域的边缘轮廓检测丢失问题。     

基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法

针对Sobel算子会检测出很多的伪边缘,边缘定位精度不够高等问题,提出一种基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法.该算法首先将图像转换成灰度图像,然后做二维DCT变换,获取其低频DCT信息,然后将低频信息与原始图像对比获取其灰度图像信息,接着经过Sobel算子运算,与直接经过Sobel算子运算后的图像进行对比叠加,最终得到图像边缘信息.该方法能更准确地定位出图像边缘,弥补了Sobel的不足.     

一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法

针对传统单一的Canny算子在使用高斯滤波进行平滑处理时丢失大量边缘信息、无法保留大量图像细节的问题,提出一种基于Canny算子的图像边缘检测改进算法,弥补了传统算法在图像边缘检测中的不足.改进算法采用双边滤波代替传统高斯滤波,通过控制双边滤波器权重参数来减少图像边缘信息的丢失;利用小波变换对图像高频系数进行放大,并缩小低频系数,增强图像细节;在配置了开源计算机视觉库的Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,将增强后的边缘信息与传统算法的边缘信息进行比较,以验证其视觉效果及参数效果.结果表明,改进算法较传统算法具有明显优势.     

基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法

为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

基于拉普拉斯算子的边缘检测研究

边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容之一,是进行模式识别和图像信息提取的基本手段.本文对基于拉普拉斯算子的边缘检测进行了研究测试,取得较好效果.