用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

一种融合区域生长和边缘检测的彩色图像分割方法

介绍了一种融合边缘检测和区域生长的彩色图像分割方法。算法首先对图像进行边缘检测,然后计算像素之间在HSI彩色空间的颜色相似度,利用像素间相似度并结合边缘信息确定区域生长的种子,再基于颜色和空间信息对各个种子进行区域生长,最后进行区域合并。该算法能够实现种子的自动选取,这在传统方法中是很难实现的,此外,还能有效防止过分割。实验结果表明该算法有效。     

彩色图像分割综述

图像分割是进行图像理解的基础，是图像工程技术中的一个重要问题。近几年来，人们越来越重视彩色图像的分割算法，并期望寻求一种实时性、鲁棒性较好的算法，本总结了近几年出现的彩色图像分割技术进行了讨论。     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术，直接使用彩色图像作分割，效果并不理想。可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意，实验结果表明了这一点。     

基于BP网络的工业CT图像边缘检测

采用改进的BP算法,实现工业CT图像的边缘检测。本文构造了学习样本,可以在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测。并在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测。通过对发动机CT图像的实验,证明利用本文得到的权值矩阵用于边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘。     

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.     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类；应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割，实验结果表明：经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开，并取得了较好的图像分割效果，拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类;应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割,实验结果表明:经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开,并取得了较好的图像分割效果,拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

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。     

MATLAB在对图像进行边缘检测方面的作用

利用MATLAB在边缘检测方面的各种函数和算子，对图像进行处理和比较，得出各种函数和算子对图像的处理的特点，以便在实际工作中更好地进行其选择．为克服MATLAB在循环运算上的不足，利用MATLAB的接口实现MATLAB与其它编程环境的交互，充分发挥MATLAB的数值计算的长处，同时提供更为强大的编程手段，大大减少编程的工作量，保证程序的正确性和可靠性．     

一种基于反应扩散方程的彩色图像边缘检测方法

针对彩色图像边缘自适应阈值设置的问题, 利用反应扩散方程的动力学性质, 通过优化反应扩散方程的扩散系数, 提出一种基于反应扩散方程的细胞神经网络彩色图像边缘检测方法, 使阈值更具适应性. 结果表明, 通过基于FitzHugh-Nagumo反应扩散方程改进的细胞神经网络可更好地进行彩色图像边缘检测, 与几种常用方法进行实验对比的结果也表明, 该方法在检测彩色图像边缘上既能保证检测边缘的准确性, 又能很好地保持图像边缘的颜色信息, 并在定量和定性分析中优于其他几种常用方法.     

基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法的研究

指出了传统边缘检测算子算法的不足，提出了一种利用基于BP神经网络的数字图像边缘检测算法，即利用传统边缘检测算子检测出来的图像中像素的灰度的不同比例作为学习训练图像，进行神经网络的学习训练，改变神经网络的结构参数得到神经网络的模型参数，最后给出了BP神经网络实现图像边缘检测的实验研究结果。从实现中可发现，将人们关于边缘特征的先验知识包含在内进行数字图像的边缘检测，能够取得比较好的效果。     

一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,这就不能充分利用彩色图像的全部信息。文章提出了一种基于色差的彩色图像的边缘检测方法,它能快速准确地检测到图像的边缘,具有低的错判率和较高的效率,优于传统基于灰度的边缘检测方法。     

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。     

基于RGB颜色向量的二维彩色图像卡通风格渲染

提出了一种二维彩色图像卡通风格化渲染方法。利用RGB颜色向量具有较准确地划分区域的特点,对彩色图像进行分割;利用卡通图分析实验得到的常用颜色值进行区域填色,使得区域颜色均一。对冗余边缘采用分类修正。实验结果表明,该算法的渲染效果接近于卡通风格,适合卡通动画和个性化照片等领域的应用。     

基于彩色图像分割的可伸缩性压缩编码

按各区域重要程度的不同，采用改进的嵌入零树小波方法组织码流，以得到可伸缩性压缩码流．算法首先将图像分割为纹理均一或表示独立意义的区域，并按重要程度排序；然后对各区域边缘像素进行DCT和各区域进行小波变换；最后采用改进的嵌入零树小波(MEZW)对小波系数进行处理并复合为输出码流．该算法能实现图像冗余的去除，得到高压缩比．     

一种室内彩色图像的分割方法

讨论室内彩色图像的区域增长法分割技术．直接使用彩色图像作分割，效果并不理想．可以利用室内图像中非金属目标界面反射较弱的特点，简化反射模型，使用规一化彩色，然后再作区域增长，这样分割的效果令人满意．实验结果表明了这一点．