基于LOG算子的自适应图像边缘检测方法

鉴于传统的高斯-拉普拉斯(LOG)算子具有各向同性的特点,在很多有方向性差异的场合中并不适用,提出了基于LOG算子的各向异性算子,该算子具有方向敏感性,能够对与其长轴方向重合的边缘起到加强的作用,同时,利用该算子设计了自适应算法来模拟人眼注视机制的工作过程,并将算法实验结果与LOG算法的结果进行了比较.该算子和方法较好地解决了方向性模板对视觉解释的不完善问题.     

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．     

基于LOG算子的起球织物切面轮廓线提取

LOG算子对起球织物切面轮廓线的提取进行了分析。首先介绍LOG算子的基本思想和离散LOG算子的构造，然后比较了LOG算子和经典算子边缘检测的效果及如何选定LOG算子的平滑程度，最后利用零交叉检测和线性插值提取轮廓线的高度。实验征明这种方法是非常有效的。     

基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测

提出了一种基于 D2 样条插值和 LOG算子的亚像素边缘检测方法 .将被检测的图像块在 1 /2 p精度上行列分离分别进行一维 D2 样条插值 ,得到亚像素图像 ,然后将不同尺度的 LOG算子与之卷积 ,所得边缘图像经过边缘融合后得到亚像素边缘     

基于VC++的改进的图像边缘检测算法研究

对4种常用的图像边缘检测算子的特点进行了分析和比较。在此基础上,针对LOG算子存在的一些缺点,运用选取阈值的方法,将Sobel算子和LOG算子结合起来,提出了一种新的图像边缘检测方法。基于VC＋＋语言,研究了该方法的设计并得以实现。实验结果表明,相对于单纯的LOG算子,该方法更具有实用性和有效性。     

结合PCNN和LOG算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法

提出一种结合PCNN(Pulse-Coupled Neural Network)和LOG(Laplacian of Gaussian)算子的高分辨率遥感影像边缘检测方法。该方法首先采用中值滤波器对遥感影像进行消噪处理;然后采用PCNN模型对滤波后影像进行分割得到目标影像;最后采用LOG算子对目标影像进行边缘检测,并对边缘检测结果进行精度评价。实验结果显示,提出的边缘检测方法是一种有效地、可靠地边缘检测方法。     

炭素制品X射线图像的小波边缘提取

针对经典的边缘检测算法在炭素制品X射线有噪图像的边缘检测效果问题,提出了基于小波变换的多尺度局部模极值边缘检测算法.该方法充分利用了小波变换优越的时频局部化分析能力及图像边缘点和噪声点的小波变换局部模值和方向在不同尺度下呈现不同的特性的特点.首先对图像进行小波增强处理,改善了图像的质量,在此基础上,确定了检测X射线图像边缘的最优边缘检测滤波器(小波基)和尺度,给出了小波多尺度局部模极大值的算法,并将该算法与经典的边缘检测算子进行了比较.实验结果表明,该方法明显比传统检测算子的效果要好,为进一步的缺陷模式识别等高层处理奠定了良好的基础.图3,参15.     

工业X光图像安全检测算法

在工业X光图像安全检测中，缺陷在某种尺度下可以看作是屋脊边缘。从多尺度边缘检测的角度分析得出：在一定尺度下，圆形缺陷在两个方向上都看作是屋脊边缘，而条形缺陷只在一个方向上被看作是屋脊边缘。利用小波多尺度边缘检测的两个分量来确定两个方向是否都存在屋脊边缘，从而区分开这两种形状缺陷。使用LOG算子提取圆形缺陷，使用方向可调滤波器提取条形缺陷，根据检测到的缺陷的形状参数来对缺陷进行分类判级。实验表明，该算法有很好的检测效果。     

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.     

一种改进的Sobel算子边缘检测及细化算法

针对经典的Sobel算子存在的边缘定位精度不高和边缘提取较粗等缺点,对经典Sobel算法进行了改进:在原有的两个方向模板基础上增加了135°和45°2个方向模板,并通过非极小值抑制和邻域标准差叠加获取梯度图像,提高了边缘定位精度和增强边缘强度;对梯度图像在3×3邻域内采用梯度阈值结合边缘方向进行了边缘细化处理;实验证明,该算法不仅有效地解决了Sobel算法提取边缘过粗及定位不精确的问题,而且使图像边缘更连续、清晰.     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

The application of the edge sharpening operator to the breast near-infrared imaging

The principles of Gradient operator, Laplacian operator, LOG operator and Sobel operator are discussed. Certain features of breast can be extracted in different degrees and aspects from original images by applying four edge sharpening operators to the breast near-infrared imaging. A great number of cases prove that compared with the other three operators, the improved Sobel operator can effectively extract the structural features of the breast from an original image. It can be concluded that the improved Sobel operator can assist in diagnosing breast diseases. Foundation item: Supported by the Enterprise Innovation Foundation of Wuhan Biography: Xiang Yan (1979-), female, Master candidate, research direction: biomedical engineering and biophysics.     

边缘检测算法在小目标提取中的应用

文章采用拉普拉斯边缘检测算子对图像进行边缘检测,比较三种拉普拉斯算子模板提取小目标的效果。试验表明:Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性,它的幅值产生双边缘,不能检测边缘的方向;LOG算子具有较强的抗造能力,定位精度较高得到的边缘检测连续性较好。     

一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测方法

提出了一种结合数学形态学和LOG算子的遥感图像边缘检测算法,该算法可有效地解决在混合噪声及复杂细节环境下的遥感图像地物边缘信息的检测．该算法首先利用中值滤波消除原始图像的非高斯噪声,并采用数学形态学进一步消噪及增强地物间的对比度;然后采用LOG（LaplacianofGassian）算子对处理后遥感图像进行边缘信息检测．实验结果表明,提出的方法能有效地提取遥感图像地物边缘信息．     

柔性形态边缘检测算法在菌类显微图像中的应用

在灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,根据菌类显微图像的边缘特点,提出了均衡化的柔性形态边缘检测方法.以霉菌图像为例,通过实验结果和传统的canny算子、LOG算子边缘提取结果进行对比,证明了算法的有效性,为菌类识别打下了良好的基础.     

基于各向异性韦伯二值模式的局部特征提取算法

复杂光照场景下图像局部特征提取一直是图像处理的研究热点,针对韦伯局部描述符(WLD)简单的量化方法以及方向特征提取不足,提出了一种新的图像局部特征描述符,称为各向异性韦伯二值模式(AWLBP)。该算法中WLD算子中的差分激励分量由引入尺度参量和角度参量后改进的各向异性LOG算子来代替,方向梯度分量由局部二值模式(LBP)来代替,将二者融合生成二维AWLBP直方图,然后转化为一维直方图,最后使用KNN分类器进行分类。算法在CMUPIE人脸数据库和Pho Tex纹理图像库的大量的实验中验证了其有效性和准确性。实验结果表明,提出的图像特征提取算法在复杂光照的场景下具有很高的有效性和鲁棒性。