基于惯性原理的图像边缘检测技术

针对Canny算法对噪声比较敏感,检测到的边缘不够光滑,且需要人为指定高、低阈值等问题,提出了一种自适应Canny边缘检测算法。首先,利用Canny算子的基本原理,提出了一种计算梯度的新方法;然后,根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值;最后,根据惯性原理进行边缘跟踪,使边缘更光滑。实验结果表明:该算法不仅能够根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值,还保留了原Canny算法的定位准确的优点,对噪声还具有一定的抑制作用。     

基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法

针对Canny算法需要人工设定高斯方差值和双阈值,红外图像存在噪声大、边缘模糊等缺点,提出一种基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法.该算法采用自适应中值滤波代替高斯滤波计算梯度的幅值和方向,对梯度的幅值在3×3邻域内进行非极大值抑制,并根据图像灰度使用Otsu算法,自适应获取高低阈值,用高低阈值算法检测和连接边缘.实验结果表明,该算法减小了均方误差,提高了峰值信噪比和平均结构相似度,能有效提取红外图像边缘.     

基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法

为了实现对无人机遥感图像去噪处理时兼顾滤波和边缘保持效果,提出了一种基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法——梯度倒数自适应开关均中值滤波。首先计算出模板内中心像素点与邻近像素点的梯度导数;然后选取局部梯度变化阈值,并定义标志数组来标记各像素点是否超过梯度变换阈值。最后,如果当前滤波像素点超过梯度阈值,则采用提出的自适应开关均中值滤波;否则采用梯度倒数加权平滑方法处理。该方法结合了图像的梯度信息,利用图像的连通性和相关性原理以及自适应开关均中值滤波算法去噪的优点,在去除高斯噪声和脉冲噪声同时可以很好地保持图像的边缘和细节信息。实验结果表明:与传统梯度倒数加权平滑方法相比,算法滤波后图像的平均梯度提升3. 16%,MSE下降了约5%,可以有效提升滤波后无人机遥感图像质量,应用价值明显。     

基于自适应梯度阈值的各向异性去噪模型

为了在去除噪声的同时保护图像的边缘和细节,提出了基于自适应梯度阈值的各向异性扩散模型.该模型将P-M模型中的固定边缘阈值改为随梯度模变化的自适应阈值,改进了扩散函数,加入了保真项.实验结果表明, IPM模型优于传统的各向异性去噪模型.     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

基于图像处理技术的管道裂缝检测方法研究

提出了一种新的管道裂缝检测方法,基于OpenCV开源平台开发了一个方便用户使用的图像处理系统,实现了管道缺陷检测。该方法首先利用中值滤波法去除图像中的噪声;然后使用形态学梯度算法检测裂缝图像边缘轮廓;最后通过Otsu算法自适应地选取阈值分割图像得到管道裂缝的二值图像。对管道裂缝的检测实验结果表明本文提出的方法检测效果优于DEE(dou-edge evaluation)方法。     

基于小波自适应阈值的脑CT图像去噪研究

利用自适应小波阈值算法抑制脑部CT图像噪声,以提高图像质量.通过仿真实验,确定自适应滤波阈值与噪声强度的关系,然后采用真实脑部CT图像及自然图像进行验证,并与常用小波阈值算法比较.提出的算法能够抑制图像的加性白噪声,使峰值信噪比提高7～10 dB,同时更好地保留了图像细节及边缘信息.小波自适应阈值算法能够对不同噪声水平的脑CT图像及自然图像进行自适应处理,提高峰值信噪比,改善图像质量.     

一种基于NSCT域的自适应阈值函数SAR图像去噪

提出一种基于Nonsubsampled Contourlet变换的能量自适应的阈值函数合成孔径雷达图像去噪方法.该算法针对硬阈值函数、软阈值函数的缺点,利用具有冗余性和良好的方向选择性的Nonsubsampled Contourlet变换,结合根据图像不同分解层不同方向的轮廓细节能量的分布自适应调节的阈值函数完成去噪.实验结果表明该算法在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时能很好地保持图像的边缘细节特征.     

一种基于偏微分方程和Canny算子的图像分割方法

边缘轮廓的分割与提取是基于图像处理方法检测线束端子压接质量的前提。针对传统图像处理方法自动提取线束端子截面边界轮廓不准确的问题,以偏微分理论为基础,结合Canny算子边缘检测方法,提出一种基于偏微分方程和Canny算子的边缘检测模型。利用卷积边界自动填充图像边界,通过梯度非极大值抑制选择阈值最大化区分目标和背景。理论研究和实验结果表明,该模型不仅能比较准确地检测图像边缘轮廓,而且对噪声、模糊有一定的抑制作用。该模型已经应用在线束端子断面轮廓自动测量系统中并准确地提取边缘轮廓。     

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。