图像边缘检测算法的比较与展望

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,在实际中有着重要的应用。介绍了几种常用的图像边缘检测算法,并进行了对比。为了清楚地看出各种算法的效果,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图。最后,对图像边缘检测算法的发展方向提出了自己的看法。     

基于量子叠加原理的图像边缘检测算法

<正>图像边缘检测是图像处理的关键步骤,本文提出了一种基于量子叠加原理的图像边缘检测算法,首先简要介绍了量子叠加原理,而后寻找图像在水平、垂直和对角线方向的最大像素值已达到增强图像的目的。在此基础上根据量子叠加原理将图像像素转化为像素量子位,对灰度图像进行边缘检测和边缘定位。实验结果表明,与传统的几种边缘检测算法进行对比,基于量子叠加原理的图像边缘检测算法效果令人满意。     

基于特征值的阳性选择的图像边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,携带了大量图像信息。边缘检测能够提取边界有用的结构信息,因此边缘检测具有重要作用。论文提出了基于特征值的阳性选择的图像边缘检测算法。该算法基于阳性选择原理,根据特征值匹配规则,综合图像的梯度、非极大值抑制、最大梯度差三个特征值构造"自我集",生成动态检测器对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在边缘检测中可行,且对比canny和Prewitt边缘检测算法,能得到更好的图像边缘。     

基于高斯函数的植物病斑叶片边缘检测算法综述

边缘检测是分析图像的基础,它是图像分割、图像识别、图像增强和特征提取的关键。所以研究图像边缘检测算法显得尤为重要,为此本文提出了一种基于高斯函数的植物病斑叶片边缘检测算法,该算法以高斯函数为基础,介绍了Laplacian算子、LoG边缘检测算子、DoG边缘检测算子和Marr-Hildreth算子对图像边缘的处理,为后期处理植物病斑叶片打下坚实的基础。     

基于小波的图像边缘检测算法的研究

由于数字图像本身的复杂特性及各种噪声源的影响,使得图像边缘检测成为图像处理的一个难题。对比传统检测方法提出基于小波的边缘检测算法,运用小波的多尺度特性,实现对图像边缘的检测。     

基于向量量化谱分解的图像边缘融合算法

通过图像的边缘融合,挖掘图像中亮度变化明显的点,提高对远程图像的视觉特征分辨能力。传统的图像边缘融合算法采用灰阶量化边缘分解技术,由于图像边缘编码向量在码书中的排列是无序,导致边缘融合效果不好。提出一种改进的基于向量量化谱分解的图像边缘融合算法。采用向量量化谱分解技术,对信号与图像数据进行压缩,生成融合图像的灰度直方图,构建图像的向量量化边缘融合算子,实现算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效检测出图像的边缘亮点结构,保留了图像重要的结构属性,实现对图像边缘的准确检测,提高了峰值信噪比20 d B,展示了较高的边缘融合质量。     

基于FPGA实时边缘检测系统设计

在图像处理中,边缘检测是比较基本且重要图像处理算法.本文进行了基于FPGA的实时图像算法分析及方案设计;系统设计采用Quartusll、Modelsim、Matlab联合开发,可对HDL语言设计的图像算法进行同步设计与效果仿真,即时察看图像处理结果,高效直观的进行图像算法工程设计.     

角点检测综述

角点是图像的一种重要的局部特征,通过对图像角点的检测与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别是在视觉匹配、目标识别和运动估计与追踪等领域都有重要的实际应用。现有的图像角点检测方法可分为基于模阪、亮度变化、边缘特征三种检测方法,对其分别进行了综述,分析了相关的算法,并对算法进行了评价。     

改进的K-均值聚类算法图像边缘检测研究

图像边缘检测一直是图像处理领域研究的重点问题。边缘是图像最基本的特征,本文采用了模糊K-均值聚类算法对图像进行边缘检测。该方法针对不同的图像找到相对比较有效的边缘检测算法,进而大幅度地减少了数据量,保留了图像重要的结构属性。通过mat lab实验,证明了该方法可以有效提取图像的边缘信息。     

基于改进BP算法的遥感图像边缘检测

由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此本文提出了一种基于改进BP算法的边缘检测方法.在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练.最后,将训练后的网络用于遥感图像的边缘检测.     

图像边缘检测技术分析

图像边缘检测技术是处理数字图像的重要内容之一,它包含了目标物体显示在图像上的主要信息。边缘就是指一组相连的像素的集合,这些像素周围的灰度具有显著的变化的部分。边缘检测技术是从图像中提取感兴趣的对象的边缘信息(要去除不需要的信息),在图像的局部区域中针对像素点的一种运算,在图像的处理中有着重要的作用。因此边缘检测技术是分析图像和提取图像的主要内容的重要手段,在一些预处理的算法中有着重要的作用。在本文中首先分析了图像边缘检测技术的研究的意义和发展的现状,主要对边缘检测技术分析,主要是对边缘和梯度进行主要介绍,在接下来叙述各种经典的算子,比如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplacian算子等,进一步了解这些算子的优缺点和适用性;在具体叙述传统的Canay边缘检测算法,并通过传统的Canay边缘检测算法进行不断改进,以更好的满足图像边缘的自动化检测以及检测的精确度等;最后总结图像边缘检测技术和未来的展望,随着科技的不断发展,图像边缘检测技术在生产和生活中起到的作用越来越重要。     

基于粒子群优化的图像边缘融合算法

目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法：首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。     

基于数学形态学的图像边缘检测研究

图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位,图像的边缘是指图像中相邻像素点之间的灰度有较显著变化的地方的描述．这种变化可以用数学上的梯度来表征。本文在分析形态学在边缘检测中的优势的基础上,提出了基于数学形态学的边缘检测算法。     

基于DSP的泡罩药品图像滤波处理

为了保证泡罩药片图像分割、边缘处理等图像算法的顺利进行,需要对采集到的泡罩药品图像进行滤波处理。本文设计了一套基于DSP和触摸屏的泡罩药品在线检测系统。为了有效滤除药品图像中的各种噪声,并能够尽可能的保留图像中的边缘和细节等信息,提出了一种自适应的脉冲耦合神经网络的图像滤波算法,并在脉冲耦合神经网络中引入了平滑抑制因子。最后进行了仿真分析,仿真结果表明,该滤波算法能够有效的滤除泡罩药品图像中的噪声,并很好的保留了图像边缘等重要信息。     

激光扫描与雕刻集成系统的图像轮廓提取

图像边缘是图像基本特征之一。图像边缘检测在实际中有很多重要的应用。本文主要按行列交替的方式,基于几何参数识别扫描数据的轮廓信息,主要依据斜率、角度、距离等参数分析识别轮廓点,然后将扫描数据转换为雕刻灰度图,应用已有图像边缘提取算子提取扫描数据中的边缘信息,并做对比分析,采用改进的拉普拉斯算子提取灰度图轮廓,最后综合图形和图像两方面提取的轮廓信息,对非轮廓点进行光顺处理,较好地保护物体表面细节的轮廓,减少了磨光算法的盲目性,解决了光顺过程中细节丢失的问题     

常用的亚像素边缘检测方法的对比研究

为满足图像测量等工程应用中需获取被测目标的高精度图像边缘信息的要求,文章在分析亚像素边缘检测方法的机理上,介绍了目前几种常用的亚像素边缘检测检测方法,主要包括:基于插值的亚像素边缘检测、基于拟合的亚像素边缘检测、基于矩的亚像素边缘检测、基于小波变换的亚像素边缘检测;通过分析每种亚像素边缘检测方法的原理,对各种方法的优缺点进行了对比。     

一种基于 Sobel图像边缘检测的改进算法

针对传统Sobel边缘检测算法因方向模板限制而出现边缘定位精度不高,以及对叠加噪声的图像边缘检测效果不佳的问题,提出了一种基于传统Sobel算子的改进算法。首先将水平和垂直两个方向模板增加至8个,提高边缘的定位精度;然后利用边缘的最大后验概率估计,对采用八方向Sobel算法检测出的梯度图像进行最佳阈值分割处理,增强算法的抗噪声能力。实验结果表明,改进算法提取的边缘信息完整准确,对噪声干扰有较强的抑制能力。     

基于XILINX FPGA的图像边缘检测系统设计

图像的边缘包含了图像大量关键信息,图像边缘检测作为图像处理的重要内容,在许多领域有重要应用。边缘检测算法具有数据量大,重复度高等特点,本文利用XILINX FPGA经典的Sobel算法设计实现并行流水的图像边缘检测,能大大提高算法实现效率,节约图像处理时间。     

一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法

提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法.算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵.通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测.该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于年龄变化的人脸识别

本文基于对数字图像处理问题的研究,建立了图像预处理模型与图像相似度计算模型,同时从轮廓检测与提取和特征识别方面对模型进行了修正。第一,在图像预处理模型中,本文采用Niblack二值化算法对人脸斑点、肤色和皱纹等一些皮肤细节部分进行滤波处理,通过设置阈值来除去皮肤细节等问题,实现对图像特征区域的粗略提取。第二,在边缘检测模型中,本文采用的是高斯滤波和拉普拉斯边缘检测算法相结合的方法,使用高斯—拉普拉斯算子对图像实行边缘检测,通过检测得到进而获取人脸的轮廓。第三,在图像相似度计算中,本文建立了基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析模型,实现对图像特征向量的提取,然后采用巴氏距离算法计算人脸轮廓图像相似度。