一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.     

高斯-拉普拉斯边缘检测算子的扩展研究

针对经典的高斯-拉普拉斯（LOG）边缘检测算子是各向同性的,对各个角度方向的图像边缘检测的力度是相同的特性,对经典LOG边缘检测算子引入了角度信息参量进行推导,使以圆为对称的经典的LOG边缘检测算子变成为以椭圆对称,并且可以在坐标轴旋转任意角度的边缘检测算子,增强了其边缘检测的功能,使之能对不同角度方向的边缘更加有效地进行检测．经过在Matlab里对同一幅图像进行比较实验,对于图像中不同角度的边缘均能相应地进行提取．扩展后的LOG算子,不仅增强了边缘检测算法功能,而且完全保留了经典LOG算子原有的优点．     

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.     

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.     

一种基于简单算法的图像边缘检测方案

在分析简单边缘检测算子互补特性的基础上，提出了一种图像边缘检测方案．该方案能够将不同算子检测到的边缘信息有机地融合起来．在算法简单、运算量不大的前提下，提高了边缘检测的质量．     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果,故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT,实现增强图像的功能,再采用传统的Canny算子,提取原始图像边缘的方法,算法综合了两者的优点．实验结果表明,采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性,取得了比较理想的边缘检测效果．     

一种改进的Canny边缘检测自适应算法

针对传统Canny算子在高斯平滑时,对图像边缘区域的影响,以及需要预先设定高低阈值的缺点,本文作者提出了一种新的Canny边缘检测自适应算法.首先,该算法根据高斯滤波原理和特征统计分析的方法来自适应地选择滤波函数、滤波窗口;然后,对梯度的求解采取增强中间像素影响力的方法来提高边缘检测的精度;最后,结合非最大抑制后的梯度幅值图和阈值分割的差分理念,提出了一种新的自适应算法来选择高低阈值.实验结果表明,该方法能够得到较好的边缘检测效果.     

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。     

基于SUSAN算子的边缘增强低比特率图像压缩

提出一种新的低比特率图像压缩算法,该算法首先利用SUSAN算子检测出输入图像的边缘信息,然后利用边缘增强方法对边缘信息进行增强,最后将增强后的边缘信息和解码后的输入图像相加形成最终的压缩图像.实验结果表明,和基于小波的传统编码方法相比,在低比特率下,该算法能减少图像的边缘模糊,提高压缩图像的识别度和峰值信噪比.     

基于多层次模糊增强的图像边缘检测

在图像边缘检测中,往往需要提取不同灰度层次的边缘,而图像的边缘通常具有不确定性．多层次模糊增强可以较为有效地确定图像的边缘,使得不确定的边缘变成确定．对于多层次模糊增强,各层次灰度级的选取直接关系到边缘提取的有效性．文章提出的算法可以有效地确定图像各层次灰度级．     

一种改进的Canny边缘检测算法

图像中部分低强度边缘在梯度幅值特性上与噪声点十分相似,因此,传统Canny边缘检测算法在采用基于梯度幅值的双阈值法检测和连接边缘时,尽管抑制了噪声,但同时也损坏了部分低强度边缘.针对这一问题,提出了一种改进的Canny边缘检测算法,采用新的基于梯度方向的检测和连接方法取代了传统的双阈值法,充分利用了边缘点和噪声点在梯度方向特性上的差异,在抑制噪声的同时,有效保护了低强度边缘细节,具有优于传统Canny算法的性能.仿真研究也证明了该算法的有效性.     

基于边缘CFA内插特征一致性的图像拼接检测

为了有效检测数字图像是否被篡改,提出了一种新颖的数字图像拼接快速检测算法.首先,利用Canny边缘检测算子,依据阶跃性约束条件,筛选出阶跃型边缘像素点.分别针对自然图像中的阶跃型边缘和由拼接操作所形成的阶跃型边缘,建立垂直于边缘方向单像素序列的颜色滤波阵列(CFA)内插模型.通过计算该单像素序列的局部灰度直方图,设计CFA内插特征量,以测度拼接前后灰度水平级在直方图两端分布的差异.然后,基于此特征量,利用阈值法实现对自然边缘像素点和拼接边界像素点的分类,进而实现图像拼接检测与定位.标准拼接图像数据集上的测试结果表明,虚警概率仅为0.05时,本检测算法仍能达到0.97的高准确率.此外.该算法还具有较好的鲁棒性,可抵抗一定程度的JPEG压缩和模糊等后处理.     

信息保真边缘检测

在YiLuo提出的边缘保真去噪算法的基础上，给出了边缘保真去噪（EPS）的计算公式，边缘检测对图像处理是很重要的并且检测的效果在很大程度上取决于图像的信噪比和所用的滤波因子，通过对人工合成图像的EPS处理，可以得出三点有实用价值的结论：（1）滤波因子的长度必须小于图像信号的1／2周期，这意味着因子长度的选择必须满足采样定理；（2）图像中含有随机噪音和阶跃型陡边界时，应用EPS能得到很好的效果，边缘的三要求－陡度，坐标位置和跳跃幅度能够完全保持；（3）对于倾斜边缘，检测效果不是很好，而对于曲线型的边缘，用于EPS处理后其效果比常规光滑滤波方法还要差。这说明EPS的应用条件是值得重视的。     

基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法

针对传统边缘检测算子对噪声敏感的不足,提出了一种基于多结构元素的数学形态学边缘检测算法。该算法在传统形态学边缘检测算子的基础上,通过综合形态膨胀和形态腐蚀,得到一种新的抗噪型边缘检测算子,利用多结构元素提取图像的边缘特征,即使在噪声条件下,也能获得较为理想的图像边缘。实验结果表明,与传统的边缘捡测算子相比,该方法边缘检测精度高,且具有良好的噪声鲁棒性。     

模糊域的图像边缘检测算法分析

提出一种基于模糊域的图像边缘检测算法,结合自适应模糊增强和多方向模糊形态学来检测模糊图像的边缘。自适应模糊增强采用滑动窗口对模糊图像进行分块增强,避免了全图单阈值增强引起的真实边缘损失,具有较强的适应图像区域变化的能力;多方向模糊形态学用多个不同方向的结构元素对增强图像进行运算,以提取具有方向性的真实边缘,并抑制无方向性的噪声。实验证明算法能够有效地检测出模糊图像边缘,抗噪能力强。     

改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之间的矛盾。     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。     

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。     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．