图像边缘检测算法的对此分析与研究

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,介绍了近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析和比较.     

基于图像边缘检测算法的研究

近年来,小波分析已成为工程学科中迅速发展起来的一个新领域,小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且对于高频成分采用逐步精细的时域或频域取样步长,可以聚焦到对象的任意细节.介绍了边缘检测的经典算子和小波边缘检测的方法,用Matlab实现后对各种算法进行比较,并分析了各种算法的优劣,单从效果而言,基于小波的算法较好.     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

基于小波的图像边缘检测算法研究

图像的边缘检测是对图像进行进一步处理和识别的基础,虽然图像边缘产生的原因不同,但反映在图像的组成基元上,它们都是图像上灰度的不连续点或灰度剧烈变化的地方,这就意味着图像的边缘就是信号的高频部分。因此所有的边缘检测方法都是检测信号的高频部分。但在实际图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题。提出一种利用小波把图像分解成近似部分和细节部分,近似部分是原图像对高频部分进行滤波所得的近似表示。经滤波后近似部分去除了高频分量,因此能够检测到原图像所检测不到的边缘。     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.     

图像边缘检测经典算法研究综述

边缘检测是图像处理领域中的基本课题.本文就图像边缘检测的具体内容及几种传统的图像边缘检测方法进行了综述.分析了各种边缘检测算子的特点,并对它们的检测效果进行了分类比较.提出了该研究领域还存在的问题及发展趋势.     

图像边缘检测算法研究

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是图像分析识别前必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。本文介绍了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析。     

图像边缘检测的改进方法

为了对sobel算子检测进行改进,使其检测的边缘连续,对二进制小波变换的图像边缘检测算法进行了改进,在进行二进制小波变换分解时,将原始分解滤波器h 和g 相邻系数间内插2j个"0"得到尺度j 的分解滤波器hj和gj ,然后再进行小波变换.改进后的算法提取了图像边缘,有效地去除图像的噪声.实验表明:改进的算法算法简单、易于编程.     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

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.     

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。     

焊缝图像边缘检测方法探讨

边缘特征是图象最为有用的高频信息。由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不太好。本文首先介绍了经典的边缘检测。然后,针对上述算法的缺陷,提出基于小波变换的边缘检测。实验结果分析表明,在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,该算法是有效的。     

数字图像处理中边缘检测算法的实验对比研究

边缘检测在数字图像处理、计算机视觉中有着重要的应用。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,并通过VC 编程对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,为实际应用采用哪种算法提供对照和参考。     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

图像边缘检测二维小波算法研究与实现

边沿作为图像视觉的最主要特征，成为图像信息获取的重要内容。小波变换具有检测局域突变的能力，而且可以结合多尺度信息进行检测，因此成为图像信息边缘检测的优良工具。根据二维小波变换的特点,分析了利用二维小波进行图像边缘检测的基本原理，并设计了利用二维小波变换进行多尺度边缘匹配的检测算法。基于研究结果，编写了计算机应用程序，进行实例分析。     

用小波变换进行图像的空域滤波——边缘检测与去噪

空域滤波是图像处理的一个重要组成部分，本文提出了用多尺度小波变换局部模最大值进行图像空域滤波的方法，并叙述了该方法在图像、图像压缩编码等方面的可能应用。     

图像边缘检测方法综述

目的介绍图像边缘检测技术的研究现状。方法总结了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,分析了各种算法的特点和处理性能,并对它们自身的优缺点进行了论述。结果与结论每一种方法都有优缺点,在图像边缘检测中可根据实际需要选择合理的方法。     

基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法

针对传统二进制小波变换在图像边缘检测应用中的不足，提出了基于改进二进制小波变换的图像边缘检测算法．该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行改进的多尺度二进制小波变换，提取三个方向的小波系数，然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除图像的噪声．再对去噪后的小波系数乘积极大值点进行检测，最后将这3个方向上的极大点进行融合，形成图像的边缘．     

基于小波变换和模糊算法医学图像边缘检测算法

在医学图像三维显示技术中，需要得到单像素级的清晰轮廓线。为了适应这种需求，提出了一种边缘检测算法。它基于Mallat小波模极大值边缘检测方法，同时应用模糊算法构造相应的隶属函数，再对得到的极大值进行进一步筛选，最终可以得到单像素级的边缘。实验结果证明了该算法的可行性。     

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。