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。     

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。     

图像滤波及边缘检测技术研究

主要研究了计算机视觉中的图像滤波、边缘检测技术,首先介绍了图像噪声滤波算法,针对脉冲噪声采用开关中值滤波技术,既能有效去除噪声,又在一定程度上地保护了图像细节;同时研究了边缘检测技术,采用基于梯度直方图的边缘提取法,利用梯度直方图的统计特征实现阈值的选取,并且有效地增强图像边缘,取得满意的视觉效果。     

用于图像分割的边缘检测技术研究和分析

图像分割在数字图像处理技术中占据重要地位,属于机器运算的视觉技术,在图像理论研究及实际图像处理中得到了广泛重视。图像分割没有唯一的标准和方法,应该按照不同种类的图像应用不同的分割技术。现在的图像,基本已经有相应的分割方法可以对其进行分割,在大多数通用方法的情况下,也有些特殊的图像需要用到特殊技术。讲述了边缘检测应用于图像分割比较常用的3种算法,并对基于边缘检测的图像分割方法进行了研究和分析,指出了图像分割技术未来的发展方向。     

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。     

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。     

金属亚像素级形变图像的检测设计与实验

随着加工业的进步,加工过程对金属部件形变量检测趋于微小化、精确化,且对于金属部件的检测不能产生接触损坏,如何在不接触金属部件的情况下精确测量金属形变越加重要。本文根据工业需求提出一种通过金属形变的数字图像采集和图像精确计算来测量金属微小形变的方法,并设计了图像采集方案,提出使用高斯曲面拟合算法对图像进行边缘处理,并进行实验得出结果。     

基于灰度图像的边缘检测方法

介绍了基于微分、形态学和小波变换等多种图像边缘检测的方法。在微分算子中分析了传统算子的特点和缺陷并讨论了几种具有良好边缘检测的算子。此外,还对新的边缘检测的理论和方法进行了介绍。     

医学图像的计算机处理——边缘检测

用Laplacian、Prewitt、Sobel等几个算子对医学图像进行边缘检测,对边缘检测的结果进行对比,适当选择算子对医学水准的提高有特别的含义。     

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.     

图像边缘检测分析与比较

边缘检测是数字图像处理和模式识别领域的基本课题,着重分析了几种经典的边缘检测算子并进行了比较,同时阐述了新的边缘检测方法的原理。分析结果表明,图像边缘检测是一个非良态问题,寻求较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法,一直是图像处理与分析的研究重点。     

基于全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测

为了有效地抑制噪声对图像的影响,能够清晰准确的对图像进行边缘提取,提出一种全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测方法。该方法利用基本形态运算对噪声的抑制能力,并结合基本的形态检测算子,得到抗噪型的边缘检测算子。采用形态运算的加权组合构造出全方位、多尺度的数学形态学自适应边缘检测方法。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该方法运算简单,几何意义明确,而且在边缘检测的抗噪声等方面有着显著的优点。尤其是全方位、多尺度的形态学算子对于图像边缘的检测效果更好,它可以克服普通算子边缘不连续以及普通意义上的数学形态学上的对于噪声敏感等缺点。     

图像处理中的边缘检测算法研究综述

边缘是图像最基本的特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要的作用。该文就其几种经典的边缘检测算子和近年来出现的新的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,提出了该领域所存在的问题与进一步所需做的工作。     

基于自适应滤波和多结构元素形态学的图像边缘检测

本文对各种滤波方式以及数学形态学中腐蚀、膨胀等基本原理进行了研究,采用自适应滤波和多结构元素形态学相结合的方法进行了图像的边缘检测。通过仿真实现,证明此方法可以有效去噪,并得到连续性较好的边缘图像。     

几种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。分基于一阶微分和基于二阶微分两类介绍了几种常用的图像边缘检测算法,进行了对比,并对其性能和算法特点进行了分析,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图和加了噪声后的对比图。最后,对图像边缘检测算法的发展方向提出了自己的看法。     

基于小波变换多尺度的图像边缘检测方法研究

边缘检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着计算机视觉系统对客观世界的理解。文中介绍小波变换应用于数字图像,利用检测小波系数模极大值的方法来检测图像的突变点位置(图像边缘位置),通过仿真实验说明,小波在图像(或噪声)边缘检测上是有效的。     

用于医学图像边缘检测的改进Canny算子

医学图像处理是图像处理及识别的一个重要分支。由于医学图像本身的特点,导致经典的图像处理算法在医学图像处理领域应用效果并不理想,需要结合具体的领域特点研究相应的算法。提出一种改进的Canny算子：其应用动态闽值作为边缘检测的准则,在乳腺X—ray图像的边缘检测中有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测很可能导致边缘在模糊处丢失（或者表现为边界上的不连续性）等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

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。     

细胞自动机在图像边缘检测中的应用

细胞自动机是一种时空离散的动力学模型,被广泛应用于自然科学和社会科学各领域的复杂性研究中.本文针对奇偶规则这一典型细胞自动机的演化规则,提出相应的算法,以MATLAB为工具开发了可视化的模型,并将该模型应用到图像的边缘检测中.通过对二进制图像和灰度图像的边缘检测实验,证明该方法是一种很好的边缘检测方法.     

基于支持向量机的图像边缘检测

提出了一种基于支持向量机的图像边缘检测的新方法,可结合已有的各种边缘检测算子,可通过人机交互来进行边缘检测。本文将这种新方法与Laplace算子相结合,并将几种常用核函数对实验结果的影响进行了对比。实验结果表明:线性核、多项式核和高斯径向基核的效果较好,而非正定核Sigmoid核的效果相对较差。