基于小波变换的Canny算子边缘检测算法

分析了基于小波变换的图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法,提出将两种方法有效地结合起来,应用于对比度低图像的边缘检测中。实验证明,该方法准确的检测图像中的目标边缘,且能较好地保持目标边缘的连通性。     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

一种改进的Canny边缘检测算子

用Canny边缘检测算子检测一些边缘不明显图片的边缘时,得到的边缘图像可能有间断,甚至会漏检一些倾斜的边缘。本文通过对两个斜方向上的梯度信息的提取添加,使梯度信息更加完整,进而得到了更好的边缘图像。Lina图片和折反射全向图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性。     

一种提升Canny算子的自适应边缘检测方法

基于Canny算子的图像边缘检测方法,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.首先提出一种自适应滤波器对图像进行滤波,其次结合迭代阈值法自适应产生高低阈值,避免了人为阈值的设定,提高了算法处理速度.此方法在保持了原有Canny算子边缘检测的定位准确,单边响应和信噪比高等优点的基础上,减少了假边缘点的产生,提高了边缘检测定位精度,保证了边缘检测的可靠性和完整性.最后通过实验仿真证明了该方法的有效性.     

基于方向小波变换的边缘检测

定义了一种方向小波变换，并将其用于图像边缘检测．建立了它与Canny边缘检测子的关系．基于此提出的新的边缘检测方法，不仅可以有效地检测出图像的边缘，而且也可检测图像中某一方向的边缘．实验结果表明，新的边缘检测算法具有能检测方向性边缘、算法简单、计算量小、效果佳等优点．     

一种基于Canny算子改进的边缘检测算法

文章首先对传统Canny边缘检测算法的性能进行分析和研究,并在保持了Canny算子原有的优点的基础上,提出了一种通过改进梯度幅值计算和非极值抑制过程的插值方向的方法,不仅提高了边缘定位的精度,而且抑制了伪边缘和噪声,在实际的应用中取得了很好的边缘检测效果.实验结果证明,该算法是一种有效的边缘检测改进方法.     

一种基于小波变换的边缘检测方法

基于信号与噪声在不同尺度下小波变换系数模不同的变化特征,提出了一种边缘检测方法,该方法通过对图像的小波变换域中由噪声引起的小波变换系数模进行处理,再利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征,实验结果说明这种特征提取方法可以有效地降低噪声,同时又较准确地提取出图像的边缘。     

基于改进Canny算子的图像边缘检测方法

针对Canny算子在图像边缘检测中算法鲁棒性差的问题,提出了一种改进的Canny算子并将其应用于图像边缘检测,新的算子利用平滑后对图像进行灰度拉伸的预处理,利用遗传算法求阈值,从而得到较为理想的图像边缘。仿真实验结果表明,改进后的Canny算子能有效检测到图像中的细节梯度,并去除了伪边缘和噪声边缘。     

一种改进型Canny图像边缘检测方法

提出了在噪声条件下的一种改进的Canny算子,该算子采用中值滤波代替高斯平滑滤波。实验结果表明改进的canny算子对抑制噪声和保留边缘像素点方面有较好的效果,对图像边缘具有较好的检测精度。     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

一种基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法

提出了一种基于小波提升变换的改进图像边缘的检测算法.本算法首先对源图像进行小波提升分解,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取.对于低频信息使用Canny算子进行边缘检测,而高频信息先用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,消噪后再对高频分量进行边缘检测.最后通过一定的融合规则进行融合,得到最终的边缘图像.实验结果表明,该方法具有运算速度快,能有效地抑制噪声,边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法.     

基于曲波变换的边缘检测技术研究

曲波变换是一种新的多尺度表示方式,其系数包含位置和尺度信息.本文通过对曲波变换系数的分析,提出一种对各层系数区别处理的方式来加强图像边缘信息的方法.实验表明该方法能明显地加强灰暗部分物体的边缘.     

基于小波变换的多尺度图象边缘检测

提出了一种新的图象边缘检测方法,这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题,即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明,本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高,去噪效果好等明显的优点。     

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．     

基于小波变换的多尺度图像边缘检测

边缘作为图像的最主要特征,成为图像信息获取的重要内容.而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.文章首先构造了高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,讨论了不同尺度的检测算子检测的边缘所具有的特点,在此基础上提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法.实验结果说明这种特征提取方法不仅有效地降低了噪声,而且融合的边界比较完整,定位准确.     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

一种基于数据融合和小波变换的图像边缘检测方法

论文提出利用数据融合和小波变换进行图像边缘检测的一种方法。此方法首先对同一地区的多谱段图像用小波变换进行融合预处理,然后直接采用小波变换系数动态地调整边缘判别的阈值,对融合图像进行边缘检测。试验结果表明,此方法不仅能有效地抑制噪声,而且对具有多种边缘特征的图像均有良好的适应性。