基于改进的各向异性扩散方程Canny的边缘检测算法

在计算机视觉中边缘检测是一个热门的研究领域。边缘检测能缩减大量数据并滤掉无用的信息,同时保护图像中重要的结构特征。Canny边缘检测算法是一个经典的算法,对此提出基于改进的各向异性扩散方程的检测算法,以克服传统算法对噪声的敏感性。传统Canny算法的双阈值需要人工赋值,针对不同的图像具有使用缺陷,因此,提出基于Otsu方法的自适应方法。实验表明,改进的算法有效地提高图像边缘检测的准确性,定位精确度高。     

基于OpenCV的古籍边缘检测技术研究

针对古籍图像自身特点,采用二次滤波改进Canny边缘检测方法,通过图像预处理、Canny检测、边缘修正、二次滤波等步骤对古籍图像进行边缘检测,并给出基于OpenCV算法,通过实验表明该方法有效地提高了古籍边缘检测的效果。     

向量空间彩色图像的Canny边缘检测

针对Canny算法检测边缘的准确性,提出了基于Canny算法的彩色图像边缘检测方法.根据Canny算法的特性,用近似高斯函数的滤波器平滑图像;利用梯度模板计算图像的向量梯度及方向角,并依据方向角对梯度图像进行非极大值抑制;计算高、低两个阈值,基于8邻域连接边缘点.实验结果证明,该方法继承了canny的性能,并充分利用了彩色信患,能较好地检测出彩色图像边缘.     

菌落图像的边缘检测方法比较

菌落图像的边缘检测在自动视觉系统里占有非常重要的地位,边缘检测的算法有很多种,包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和遗传算法(GAs)等算法.文章对微生物工程里的菌落图像采用各种边缘检测方法,并对边缘检测结果进行研究比较,得出采用不同算法的优缺点,实验结果表明采用遗传算法进行边缘检测效果较好.     

基于M-DCGAN的缺陷检测数据集增广方法

针对智能制造中表面缺陷检测数据集不足问题，提出基于M-DCGAN的数据集增广方法。首先，向判别器添加上采样模块，搭建类U-Net结构并提升判别器与生成器的网络深度；设计基于Canny边缘检测的缺陷位置二值化掩膜提取方法；定义图像掩膜依赖的损失函数，建立缺陷目标位置关注引导机制；插入谱归一化层和Dropout层以提高训练稳定性，保持生成图像数据多样性。带钢缺陷数据集实验结果表明，该模型生成图片质量高于DCGAN、WGAN-GP和InfoGAN。采用本文M-DCGAN算法增广训练数据，能够显著提升并超过传统增广算法在YOLOv5、SSD、Faster R-CNN、YOLOv3等八种经典方法中的缺陷检测精度，验证了本文算法的有效性。     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

板带钢表面缺陷检测系统的多尺度边缘检测算法

针对冷轧带钢表面缺陷在在线检测过程中,无法准确地检测到图像中缺陷的边缘问题,提出了一种基于小波变换模极大值的板带钢表面缺陷多尺度边缘检测算法.该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上板带钢表面缺陷的边缘提取.实验结果表明该方法对伪缺陷边缘的去除有很好的效果,同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,具有更好的边缘检测性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像自动分割、缺陷识别等奠定了基础.     

基于惯性原理的图像边缘检测技术

针对Canny算法对噪声比较敏感,检测到的边缘不够光滑,且需要人为指定高、低阈值等问题,提出了一种自适应Canny边缘检测算法。首先,利用Canny算子的基本原理,提出了一种计算梯度的新方法;然后,根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值;最后,根据惯性原理进行边缘跟踪,使边缘更光滑。实验结果表明:该算法不仅能够根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值,还保留了原Canny算法的定位准确的优点,对噪声还具有一定的抑制作用。     

基于算子的边缘检测在阀门气密性测试中的应用

介绍了Canny算子的基本原理和计算实现,给出Canny边缘检测算法的实现步骤.利用MATLAB进行仿真,通过与其他边缘检测算子的比较,实验结果证明Canny算子对噪声抑制较好,定位准确.最后与数学形态学相结合,将其运用到阀门气密性测试中,获得良好效果.     

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。     

基于小波去噪的改进型Canny边缘检测法

Canny算子边缘检测算法简单,具有很好的边缘检测性能,对于噪声污染小的图像能取得较好的效果.但对于噪声较大的图像,传统Canny算法不能在噪声抑制和边缘检测之间达到好的平衡.将小波去噪引入到Canny算法中,有效的抑制了噪声在边缘检测中的影响,提高了检测精度.     

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.     

基于六边形结构边缘检测算法的研究

将直线插补运算与六边形图像结构相结合,提出了一种简单高效的边缘检测方法.先用高斯滤波器对图像进行滤波,再使用Sobel算子进行边缘检测,最后按给定阈值对边缘进行精确提取,经过这3个步骤完成图像的边缘检测.通过实验验证了六边形图像结构的Canny边缘检测算法比常见的Canny边缘检测方法更精确、更能抑制噪声;而且直线插补运算在图像边缘检测中具有较快的计算速度,比非线性插补计算效率高.     

基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法.该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘.经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测.     

菌落图像的边缘检测方法比较

菌落图像的边缘检测在自动视觉系统里占有非常重要的地位,边缘检测的算法有很多种,包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子和遗传算法(GAs)等算法。文章对微生物工程里的菌落图像采用各种边缘检测方法,并对边缘检测结果进行研究比较,得出采用不同算法的优缺点,实验结果表明采用遗传算法进行边缘检测效果较好。     

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.     

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对Canny算子在图像边缘检测中算法鲁棒性差的问题,提出了一种改进的Canny算子并将其应用于图像边缘检测,新的算子利用平滑后对图像进行灰度拉伸的预处理,利用遗传算法求阈值,从而得到较为理想的图像边缘。仿真实验结果表明,改进后的Canny算子能有效检测到图像中的细节梯度,并去除了伪边缘和噪声边缘。     

基于小波模极大值和自适应Canny算子的织物疵点检测算法

为解决传统人工检测织物疵点时准确率和效率低、经典Canny算子无法自适应平滑和自适应阈值选择的问题,提出一种小波模极大值算法和自适应Canny算子结合的织物疵点检测算法.将自适应Canny算子和小波模极大值算法提取到的织物疵点边缘图像进行加权融合并优化处理.结果显示,该融合算法优于融合前两种单独使用的算法,能有效提取较连续、完整的织物疵点边缘特征,正检率为95.83%,较同类算法提高了1.98%.     

基于Halcon的圆形陶瓷片表面缺陷检测方法

针对圆形陶瓷片的产品特性以及厂家检测的需要,设计了一种基于Halcon平台的表面缺陷分区检测算法.通过前期预处理中的灰度化、图像增强处理以及ROI的选取后,再针对不同缺陷分别采用阈值分割、极坐标转换及边缘提取等方法获取产品缺陷区域并进行检测.实验结果证明本检测算法具有较高的准确性,并能较好地满足实际检测要求.