基于主色色差的彩色图像边缘检测方法

图像边缘是图像重要特征之一,传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,将彩色图像转为灰度图像后进行边缘检测不能充分利用彩色图像信息,而基于非均匀空间的彩色图像边缘检测方法也会造成信息丢失。文章提出了一种基于均匀颜色空间CIE1976L*a*b*空间色差的彩色图像边缘检测方法,充分考虑了颜色矢量距离差异和颜色矢量方向差异,能够比较准确的检测到彩色图像的边缘,优于基于灰度和非均匀颜色空间的边缘检测方法。     

相位信息和数学形态学的彩色图像边缘检测

针对传统边缘检测算法最初只基于灰度图像,对彩色图像提取的边缘定位不准确、边缘有断点等问题,将在HSV彩色空间中对彩色图像进行了多通道边缘检测.考虑到传统边缘检测算子对图像的噪声和明暗程度比较敏感,采用相位一致和数学形态学相结合的方法对单通道图像进行边缘检测.仿真实验显示,该方法可以有效地提取彩色图像的边缘.     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表...     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

基于边缘检测的人脸正面图像识别

人脸识别系统是高级信息检索和机器人视觉的重要内容.主要提供了基于人脸正面图像特征提取的方法.在具体实施的过程中,首先是将彩色图像转化成灰度图像来增加图像本身的对比度,以便图像的边缘检测和特征定位,其次是利用边缘检测的方法,对人脸图像进行特征提取,以达到人脸特征识别的目的.     

一种基于人工模糊边缘的图像盲取证方法

提出一种基于人工模糊边缘检测的盲取证方法,首先基于彩色图像梯度方向特征和边缘邻域斜率特征计算出类似度筛选出疑似模糊边缘点;然后结合图像局部灰度标准差和局部灰度偏导期望值来过滤相机失焦模糊边缘;最后基于线性回归设定阈值过滤掉伪人工模糊边缘.实验结果表明:在减少误判点和区分人工模糊和失焦模糊两方面,本方法在一定程度上具有减...     

一种不受光照和阴影影响的图像边缘检测方法

对于灰度图像和使用越来越多的彩色图像,已有的算法中存在着边缘检测效果不理想、计算复杂以及对光照或阴影的敏感等问题.针对于此,提出用主成分分析算法对灰度图像进行边缘提取;对于彩色图像,提出先用独立成分分析算法得出一幅具有全局特性的灰度图,再利用主要成分分析算法进行边缘特征提取.检测实验结果显示边缘特征清晰,计算简单,且不受光照和阴影的影响.     

基于色差梯度的彩色边缘检测方法

彩色图像有亮度、色调和饱和度的信息.为了充分利用彩色图像丰富的信息,在L*a*b*颜色空间中.利用色差梯度算子对彩色图像进行边缘检测.该方法能检测出更符合视觉特性的彩色边缘.实验结果证明了这种方法是有效的,优于基于灰度的边缘检测方法.     

一种新的彩色图像特征检测中相似度计算方法

现代数字图像处理技术中处理的大多是彩色图像。很多处理场合都需要直接实时地对彩色图像进行处理,这样就可以避免彩色图像灰度化过程中的细节损失,也有利于提高算法速度。在基于色彩分布的彩色图像特征检测过程中,需要对色彩空间进行颜色的量化,也需要对不同像素点的颜色值进行比较,并作出合适的相似性和异性计算。论述了一种新的色彩距离,计算方法,大大提高了彩色图像特征提取的准确率与速度。     

反馈型颜色分割在边缘检测中的应用

针对传统的边缘检测算子容易产生边缘丢失和畸变的缺点,为准确获取彩色图像的边缘,本文提出了将传统方法提取的边缘作为反馈对原始彩色图像进行初步颜色分割,根据区域内颜色信息的分布统计,进行分裂合并及均衡化处理,对颜色区域边界进行骨架细化,从而提取边缘。实验结果表明:与传统方法比较,该方法可以更有效地检测出边缘信息。     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

A New Method of Color Edge Detection Based on Local Structure Analysis

Human＇s real life is within a colorful world. Compared to the gray images, color images contain more information and have better visual effects. In today＇s digital image processing, image segmentation is an important section for computers to ＂understand＂ images and edge detection is always one of the most important methods in the field of image segmentation. Edges in color images are considered as local discontinuities both in color and spatial domains. Despite the intensive study based on integration of single-channel edge detection results, and on vector space analysis, edge detection in color images remains as a challenging issue.     

彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

基于模糊逻辑的彩色图像分割

模糊图像分割主要是针对灰度图像,文中提出了基于模糊逻辑的彩色图像分割算法,并同时包含了色调的平均处理。定义了模糊规则、隶属度函数。和概率C均值、模糊C均值等其它算法的定性和定量对比实验,验证了本方案对RGB和HSV模型彩色图像的分割效果更好。     

基于颜色协调性的典型场景彩色融合图像颜色质量评价

提出典型场景双波段彩色融合图像颜色协调性模型,实现图像颜色质量的无参考评价.通过衡量海天、绿色植物这类自然场景融合图像颜色与对应典型类记忆色的相似度,以及选择城镇建筑物图像的最佳色彩度范围,计算三种典型场景图像色彩与场景内容的协调性;在颜色组合协调性模型基础上,将颜色区域面积之和作为加权系数构造图像中不同大小颜色区域组合加权协调性模型.主观评价实验结果表明,综合这两方面提出的协调性模型计算结果与人眼主观感受具有较好的一致性,可以有效地对典型场景彩色融合图像颜色协调性进行客观评价.