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.     

基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法

传统算法抗干扰性能较差,利用人工经验对高低阈值进行设置完成边缘提取,不但会出现伪边缘,同时会产生很多噪声。为此,提出一种新的基于中值滤波技术的视频图像边缘检测算法。依据集合代数原理,通过集合论对几何结构进行描述,完成对视频图像形状与结构的预处理。针对视频图像中某一点的值,对其用该点邻域中不同点值的中值进行替代,对视频图像进行平滑滤波处理。在此基础上,通过设定阈值对某像素点是否是边缘点进行判断,利用最大类间差分技术获取最优阈值,自适应选择合理阈值,以降低假边缘现象的出现概率,提高边缘连续效果。对视频边缘轮廓区域的增强处理,得到有效的边缘检测结果。实验结果表明,所提算法检测结果伪边缘较少,图像边缘检测质量高,噪声少。     

二值图像边缘提取的新算法

边缘提取属于图像理解的低层处理阶段,就是提取被选定物体区域的外边缘轮廓。本文主要介绍了一种边缘提取的新思想,是通过以往的两个像素形成的模型以及使用第三个像素的外围空间来进一步确定待求德像素的思想。使对像素的搜索更具有目的性。通过实验,新算法与传统算法相结合可以有效地提高边缘提取的速度。     

二值图像中基于连通集的滤波算法

根据OCR应用系统中二值图像应用的特点,介绍了一种利用连通性来去除二值图像中噪声的滤波算法,并与中值滤波和区域填充法进行了比较．试验表明,该方法在运行速度和去噪效果上都优于中值滤波和区域填充法。在该OCR系统的应用中具有很强的实用性．     

基于顺序形态滤波的边缘检测

介绍了灰度图像的顺序形态变换基本概念,定义了两种基于顺序形态滤波的广义边缘算子,重点讨论了百分位ｐ＝１／２时的边缘算子抑制噪声、提取边缘的理论和方法。实验表明,同传统的边缘检测算子相比,该方法具有良好的噪声抑制和边缘提取特性。     

基于排序统计的图像边缘增强滤波

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波,并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法,该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。如果边缘存在,则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度;如果边缘不存在,则考虑进行噪声的平滑,计算机模拟实验表明,基于排序统计的图像边级增强滤波器在增强边缘的梯度的同时,能     

基于次序统计滤波器的阶跃边缘检测

在二值图像的边缘检测理论中,经典的方法是用固定的卷积核构成边缘检测算子,如Sobel算子,Prewitt算子,Kirsch算子和Roberts算子等。它们对数字图像边缘的复杂几何结构缺乏算法自适应性。现作者将随机滤波的思想引入边缘检测,用次序统计滤波器构造随机卷积核,从而引入一种新的随边缘检测算子,将OSF边缘算子,并分别对雷达图像和文本图像实施边缘检测。实验结果证明了OSF边缘算子的有效性。     

二值图像边缘跟踪算法及其在掌纹识别中的应用

提出了一种具有抗噪性能的二值图像边缘跟踪算法,并将其应用在掌纹识别中．实验表明：新算法与传统算法相比,能够快速准确地检测出二值图像的整个边缘,同时能够较好地去除图像中的噪声和毛刺．     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

基于混合智能的彩色图像的边缘检测算法研究

以费用函数最小化方法为基础,提出一种基于粒子群和量子进化算法为基础的混合智能算法用于进行图像的边缘检测．提出了基于混合智能的进化算法,用于进行图像边缘检测．仿真结果表明,新算法得到了令人满意的检测效果．     

一种改进的基于小波变换的图像边缘检测算法

本文研究了利用小波变换对图像进行边缘特征提取的算法.传统的小波边缘检测算法检测到的边缘均有边缘定位不准确、边缘不连续等缺点.为了解决这些问题,本文对小波边缘检测算法作了一些改进.主要改进了以下两个方面:在图像边缘检测方面,检测小波系数模的相角方向上小波系数的局部模极大值点;在阈值选取方面,不再应用全局的单一阈值,而是选择动态双阈值.实验表明,本文方法在图像边缘的连续性比较好,边缘定位上比较准确,而且能很好地保留图像的细节信息.     

基于数学形态学滤波的灰度图像边缘检测

针对灰度图像边缘检测,提出组合二值形态滤波结合边缘检测算子的新算法。该算法通过阈值分解把灰度图像形态学滤波问题转换为对二值图像形态学滤波,具有简便且适合逻辑电路实现等优点。仿真结果表明,选取适当的结构元素,该算法能够有效消除椒盐噪声、保留图像边缘。     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于一种新模糊增强算子的图像边缘检测算法

借鉴广义模糊集的特性,提出了一种新的模糊边缘检测算法:利用一个简单的隶属度函数将空域图像转换到[0,1]的普通模糊域;然后通过一个简单的增强算子先将其扩展到[-1,2];由于一般情况下物体域(物体内部区域)主要以高灰度为主,背景域(物体背景区域)主要以低灰度为主,而过渡域(物体边缘区域)则以高梯度为主,本算法目的是对图像进行边缘检测,先不对它进行转换或截断,而将其转换到图像准灰度域,相当于把图像的物体域和背景域放到了[0,255]的区域以外;然后采用"min"或"max"算子进行所谓的边缘提取,最后将提取的"边缘"数据进行截断处理,从而将图像数据转换到图像的空间域,即图像的灰度域。从边缘检测结果来看,本算法更适合于低对比度、含有较精细部分以及纹理丰富的图像检测,且耗时较小。     

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。     

一种新的子像素级边缘检测算法

将数学形态学、数值分析方法与传统的边缘检测理论相结合，构造出一种新的理论体系完备的子像素级边缘检洲算法，从滤波、边缘定位、拟合求精等多个方面对传统的边缘检测算法加以改进，使其可以在诸如精密检测等多个应用领域发挥作用。     

基于soft形态学的图像边缘检测算法

将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性。     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法.算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取.实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节.     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节