基于小波变换及融合技术的图像边缘提取

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础,传统边缘检测是基于图像整体的边缘检测.小波变换使基于图像分解的边缘检测成为可能,利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测.常规融合方法是将高频边缘和低频边缘进行简单叠加,由于高频、低频边缘是通过不同方法提取的,二者之间的相似度、吻合度存在差异,简单叠加不能够有效融合高频、低频边缘图像特征,本文算法采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合.实验表明,该算法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测和去噪功能.     

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.     

基于小波变换模极大值的边缘检测方法

研究了采用小波变换模极大值进行图像边缘检测方法.小波变换模极大值常用来检测信号的奇异值,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点.研究通过阈值消除伪边缘并给出了确定阈值的具体方法.实验结果表明,采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,可以得到更好的边缘检测效果.     

图像边缘检测研究进展

 图像边缘是图像的最基本和最重要的特征之一,它包含了位置、轮廓等许多有用的信息,为人们描述或识别目标及解释图像提供了一个重要的特征参数。边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容之一,是进行模式识别和信息提取的基本手段。已有的图像边缘检测方法很多,但每种方法都尚有不足之处,在某些情况下仍不能检测到目标物体的最佳边缘,未形成一种普遍适用的边缘检测方法。因此边缘检测一直是图像处理与分析技术中的研究热点,其新理论、新方法不断涌现。对已有方法进行改进,或是按照具体要求设计新方法,是目前边缘检测领域研究的主导方向。本文阐述了边缘检测的研究意义,总结了图像边缘检测的基本思想和检测出的边缘的一般要求,回顾了边缘检测的各种方法,分析了这些方法的优点和存在的不足,总结了边缘检测的最新发展方向。最后分析了现有的边缘评价方法的特点,为边缘检测进一步的研究和应用提供参考。     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

基于Simulink的图像及视频边缘检测

边缘检测是图像分割、模式识别等图像分析领域十分重要的基础课题.MATLAB的Simulink是进行动态系统的模型化、仿真和分析工具.阐述了传统的边缘检测方法-微分算子法,应用MATLAB 2007 Simulink的视频和图像工具集进行图像及视频边缘检测,给出仿真模型并进行仿真结果比较.     

梁变形检测的一维数字图像相关法

分别选择参考图像和变形图像中跨过指定边缘的线段,对两幅图像的这种线段进行一维相关运算以识别边缘的变形(简称一维DIC法).与面检测的二维DIC法相比,计算量小很多.根据生成图像的研究表明:一维DIC法进行边缘变形识别的误差小于0.05像素.简支梁模型试验表明:边缘变形识别的误差小于0.1像素,700万像素相机检测1.7m长梁的变形精度可达到0.05mm.一维DIC法的主要优点是计算量小,适合于海量数据处理的动态检测,主要缺点是变形前后图像边缘的错位对识别精度的影响不易处理,难以达到二维DIC法和一些高精度边缘检测方法的检测精度.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘； 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

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.