基于Canny算子的边缘检测研究

详细介绍了Canny算予边缘检测理论的基本原理,给出了Canny算子的具体算法过程．对实验结果从主客观方面分析、对比表明,Canny算子提取边缘的效果较理想．     

基于Canny算子改进的边缘检测算法

针对经典Canny算子在噪声去除、高低阈值选取和边缘断裂等问题,提出了1种改进的Canny算子边缘检测算法。首先用自适应中值滤波取代高斯滤波;然后采用改进的Otsu算法根据图像梯度幅值自适应地生成Canny算子的高、低双阈值;最后采用多特征融合技术修复断裂的边缘。实验结果表明,改进的算法具有较好的检测精度和抗噪声能力,能有效地修复图像断裂边缘,很好地控制断裂边缘的错误连接。     

家具图像中边缘检测算子应用及比较

边缘检测是图像处理中的一项关键技术。由于家具图像的复杂性及现有边缘检测算子的局限性,使得单一的边缘检测器不能检测出家具图像的所有边缘。为了寻找适合家具图像的边缘检测算子,将几种不同的边缘检测算子应用到家具图像中,按照各种测量指标对不同边缘检测算子的检测效果进行了评价。     

基于CANNY算子的工业CT图像边缘信息提取

工业CT图像边缘信息提取是缺陷识别及三维重建的关键步骤。传统的边缘提取算法难以对CT图像边缘信息进行有效的提取．文章在对canny的最佳边缘信息检测算子进行理论分析研究的基础上，用VC 实现了该算法，并与Sobel算子、Gauss-Laplace算子提取的结果进行了比较．结果表明，用Canny算子对工业CT图像的边缘信息提取是有效和可行的。     

改进的Canny算子边缘检测算法研究

针对传统Canny算子边缘检测算法出现伪边缘或边缘丢失的缺陷,提出了一种采用统计滤波去噪和基于灰度的迭代法计算阈值的边缘检测算法。首先统计滤波并使用均值和方差去噪,避免出现如同高斯函数受噪声干扰的问题,保证图像边缘完整性;其次,使用灰度进行迭代计算确定阈值,改进了传统算法中人工确定的不足,使阈值更加准确,减少伪边缘和信息丢失的情况。通过大量实验对比和结果分析表明,改进后的算法与传统算法相比,可以提高边缘检测运行效率,使结果更加清晰、准确。     

基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法

边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。     

基于小波变换和微分算子的图像边缘检测

本文提出了一种检测彩色图像边缘的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝三基色图像,然后利用小波变换对三基色图像分别进行多尺度的分解,提取其低频系数,用微分算子检测其图像边缘,最后利用多通道信息融合的办法将三基色的图像边缘融合在一起。通过一个实验说明了该方法的有效性。     

一种结合Canny算子和数学形态学的边缘检测算法

首先利用给出的算法对阻像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接．实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效．     

一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法

提出了一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法。在经过预处理的基础上,运用形态学的开闭运算滤除噪声．局部灰度增强后用Canny算子检测得到清晰的连续的边缘。该算法对噪声有很好的鲁棒性,并得到真正的边缘。     

基于Prewitt和Canny算法的边缘检测改进算法

介绍了Prewitt和Canny算法的基本原理和过程。针对两种算法的优点和缺陷进行融合,以实验为基础,提出了一种基于两者的改进算法。     

基于改进canny算法的单峰直方图边缘检测

针对边缘检测中图像直方图成单峰状态的情况,提出一种改进的canny边缘检测算法.传统canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;算法提出用最小交叉熵计算图像的高低阈值,得到理想的阈值;解决了传统canny算法在单峰直方图边缘检测不够理想的问题.实验结果表明,算法抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性.     

图像边缘检测算子教学改革的分析

通过图像边缘检测算子教学的改革,让同学们既消除图像检测算子数学理论推导的害怕,又尝试递进的学习方法,使学生产生自我探究的意识,培养开发性思维,让学生懂得横向比较和纵向比较的方法,从不同角度用不同的方法探究事物的本质特征,从而提高学生培养的质量。     

基于小波域图像融合的边缘检测算法研究

针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。     

基于小波变换的图像边缘检测

根据小波变换原理,指出在边缘检测之前先对图像进行自适应平滑滤波。同时,选取更加有效的小波函数,以改进用于构建边缘检测算子的滤波器。结果表明,该方法用于图像边缘检测效果较好。     

一种改进的Sobel边缘检测和细化算法

提出了一种改进的Sobel边缘检测和细化算法,用8个方向的模板对灰度图像进行边缘检测得到粗边缘图像,将粗边缘图像再进行Sobel边缘检测得到新的边缘图像,将前者减去后者得到差值图,从而得到边缘较细的边缘图,对于边缘模糊的部分,这种过程可以重复多次,这样能够捕捉多个方向的边缘信息,使检测到的边缘和边缘细化定位更精确。该算法容易实现,计算量小,速度快,适合作为图像检测中的快速边缘检测及细化。     

提取数字图像边缘的算法比较

本文简要地介绍了几种经典算子的原理,设计了相关实验来提取图像边缘,并使用Marlab对图像进行边缘检测,分析这几种经典算子的优劣,找出适合进行图像边缘检测的最佳算子.