基于Matlab的几种常用边缘检测算子的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点,首先简单介绍了边缘检测的原理,重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论,分析了这些算子进行边缘检测的优缺点,以及导致它们效果差异的具体原因。为了更清楚看出效果,针对标准例图,利用matlab软件,给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析,这对进一步学习和寻找更好的熟悉图像边缘检测方法具有一定的指导意义。     

基于微分算子的最优边缘检测算法

经典的边缘提取是以原始的图像为基础,考察图像每个像素的每个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律用微分算子法检测边缘.Canny推导出最优边缘检测算子,边缘检测和定位优于其他算子.     

基于Sobel算子的边缘检测算法研究

本文针对传统Sobel算子对图像处理效果不理想现象的分析,以及对噪声敏感的缺点进行深入研究,提出将分母可更改的改进算法与四方向模版的Sobel算子的检测算法相结合,从而更好的实现图像的边缘检测。实验结果表明,该方法从图像中进行边缘检测的实际效果好,而且计算简单、实时性强,极大的提高了边缘检测的准确性。     

边缘检测算子的分析比较

通过对数字图像的几种典型边缘检测算子进行理论分析,并用Matlab工具进行仿真,提取图像轮廓;分析了各算子的效果,得出各算子的优缺点。     

二维数字图像边缘检测方法研究

边缘提取与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所研制系统的性能。文章对诸多边缘检测的方法进行分析和总结,同时也指出存在的局限性和不足,最后通过实验得出结论:在绝大多数情况下,Canny算子是一种很好边缘检测方法。     

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。     

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。     

两种边缘检测方法的比较

本文通过对拉普拉斯算子和梯度极值微分算子两种边缘检测方法的比较，详细介绍了两种方法的原理，指出了拉普拉斯算子存在的问题，以及梯度极值微分算子在局部区域边界检测窗口内，直接提取边界象素，分割的边界为真实边界，边界连续性好。     

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。     

一种基于GPU的快速Kirsch边缘检测算法

传统的Kirsch边缘检测算法的优化和实现都是针对常用处理器提出的。根据Kirsch算法的可并行计算的特点,本文提出了一种基于图形处理器GPU的快速Kirsch算法。快速算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用了纹理存储技术、多点访问技术和对称计算技术三种加速技术,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率,降低了算法复杂度。实验表明,采用基于GPU的算法可将对图像的处理速度提高到传统Kirsch边缘检测算法的10倍以上。     

基于前景检测的视差优化算法

目前立体匹配算法分两类,传统的匹配算法通过计算两幅图的像素点相似程度,采用的是一种局部优先的方法。而当前的策略主要将问题转化为求解能量方程,进而对全局空间进行优化,提高匹配精度,获得更好的视差图。但是在实际应用过程中,由于光学失真和噪声,平滑表面的镜面反射,投影缩减,透视失真,低纹理和重复纹理等影响,导致误匹配或者找不到匹配点,从而得不到有效视差。然而在特定的场合,可以利用有限的有效视差,基于前景检测以及最小二乘法,优化得到较为完整的前景视差图。     

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。     

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。     

自适应阈值Canny边缘检测算法研究

对Canny边缘检测算法进行了对比研究,分析了传统Canny算法存在的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值Canny边缘检测算法。首先利用具有边缘保留功能的双边滤波器滤除噪声,然后运用基于梯度幅值的类问方差最大化算法（OSTU）来确定Canny算子的高低阈值,最后进行边缘检测与连接。实验结果表明,该改进算法很好地解决了传统Canny算法存在的缺陷,而且对光照的变化和场景变化具有很强的自适应能力,进一步扩展了Canny算法的应用范围。     

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.     

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。     

基于融合技术的边缘检测方法

利用小波分解后的平均与细节的特性,提出了一种新的图像融合方法。结合各种边缘检测算子和小波变换边缘检测方法,提出了一种新的边缘检测方法。     

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Canny算子的血吸虫尾蚴检测

血吸虫病危害极大,及时发现血吸虫尾蚴在血吸虫病防治工作中具有非常重要的意义。本文从边缘检测技术出发,在介绍三种经典边缘检测算子(Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子)和Canny算子的基本原理基础上,利用四种算子对血吸虫尾蚴视频监控图像进行边缘检测处理。实验结果表明,相比其他三种算子,Canny算子能够较好地获取尾蚴的轮廓和纹理特征,有利于人们简单、迅速地识别血吸虫尾蚴。