基于MATLAB的数字图像边缘检测算子的实验对比研究

数字图像处理中几种常见的边缘检测算子,通过MATLAB进行实现;各个算子的边缘检测效果及抗噪能力分析,得出了各自的优缺点和适用范围。     

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.     

图像边缘检测算法分析

图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。对具有代表性的图像边缘检测算子进行了讨论,还结合小波变换方法和数学形态学方法分析了在边缘检测中的应用,并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。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。     

一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法

提出了一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法。首先对图像按需求裁剪,然后根据像素间灰度差异关系实现灰度图的二值化,再利用一套组合的形态学操作实现抽出背景、去除目标区域噪声、平滑边缘,最后通过去除所有内部的点获得线粒体的边缘。实验结果表明,对于电镜图像的线粒体边缘检测,该算法比现有的算法更有效,更接近人工检测的结果。     

一种简单的图像边缘保护算法

针对一些图象存在线，尖顶等细节较多的情况，对图像边像素点灰度值与其领域点灰度值关系进行研究和分析，提出一种简单的边缘保护算法，用该算法实现的滤波器对具有上述特征的目标图象进行滤波，较好地滤除噪声，同时使图像的边缘得到较好地保护，该算法简单易行，处理目标图象较快。     

小波包变换在图像边缘检测中的应用

简要介绍小波包变换的基本原理,给出基于小波包变换的图像边缘检测方法.用MATLAB仿真实验结果表明该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确.     

ABS算法的MATLAB实现

ABS算法是一类求解线性以及非线性方程组的算法，并且就求解某些具有一定结构的大型线性方程组来说较经典算法更有效。文章给出了ABS算法的MATLAB实现，为线性方程组的求解提供了一种效率较高的方法。文末给出了数值结果。     

MATLAB在图像处理中的应用

数字图像处理是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科.随着微型计算机性能的提高,数字图像处理技术也得到了广泛的普及,当前图像处理技术在工业自动化、工业检测、医学、遥感探测等各个方面都发挥着十分重要的作用.对于图像处理系统来说,处理流程基本可以划分为三个阶段,首先是对获得的原始图像进行预处理;其次是抽取图像特征;最后是识别分析.其中图像预处理阶段即图像增强阶段极为重要,如果此阶段选择的处理方式不当,后面的工作将很难取得成功.所以,对原始图像进行预处理就显得十分的重要.直接影响后续的应用.MATLAB是进行图像处理的有用工具.     

基于TMS320DM642的活动图像边缘检测实现

基于TMS320DM642,采用Sobel边缘检测算法,对活动图像内的物体边缘加以检测.结果表明,该方法可快速、准确地对活动图像中任意一帧内物体的边缘进行检测.     

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。     

针对边缘检测和数学形态学的红外图像增强算法

本文针对红外图像的特点,提出了将边缘检测和数学形态学相结合进行图像增强的算法,处理效果比较显著。     

基于混合高斯与边缘检测的目标检测算法研究

提出了一种基于混合高斯与边缘检测的目标检测方法,首先将混合高斯模型(Gaussian Mixture Model)的参数进行改进,并结合形态学等运算提取初步运动目标;其次将双边滤波与Sobel锐化检测算子结合对图像处理得到另一个目标;然后将两目标相减,并对相减的结果进行中值滤波,以及形态学和标记去除连通域等运算;最后与三帧差分结果逻辑或运算,得到最终目标。实验结果表明,该算法能够很好地去除阴影,且不易受环境变化的影响。     

小波变换在图像边缘检测中的应用

提出将小波变换应用于图像边缘检测的具体算法原理,将其应用于图像边缘检测具有定位精度高、去噪效果好的优点,仿真结果表明了此方法的正确性和有效性。     

一种新的模糊边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理 ,提出了一种新的模糊边缘检测算法 .首先介绍了模糊概率、用条件概率与条件熵定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理 .算法利用了自然划分以及梯度图像模糊划分的关系 ,在条件概率与模糊划分熵的基础上 ,通过最大模糊熵原则实现图像分割中最优阈值的自动提取 ,从而实现图像的边缘检测 .对不同测试图像的边缘检测结果进行比较 ,表明了该算法的有效性 .     

基于改进Canny边缘检测算法的道路标线检测实验研究

为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。     

利用边缘信息的二值图像遗传恢复算法

多数遗传算法在进行图像恢复时并没有充分考虑图像本身的特点.本文提出了一种新的二值图像恢复算法.它利用二值图像具有0、1两个灰度值和明显的边缘信息的特点,并将该信息加入到遗传算法的变异算子中.变异时,只对非边缘信息点进行0或1改变.实验结果表明,该方法比简单遗传算法的恢复结果更准确,并在一定程度上保护了图像边缘;同时,该方法的恢复结果明显优于传统图像恢复方法.     

几种分形方法在图像边缘检测中的应用研究

介绍并比较了几种基于分形理论的边缘检测技术,包括基于分形编码的图像边缘检测、基于离散分数布朗随机模型的图像边缘检测、基于多重分形方法的图像边缘检测、利用人造目标和自然背景的不同分形特征提取目标边缘。具有不同分形特征的图像采用不同的的算法都可以取得较理想的效果,但实际上无论哪一种算法在解决一定问题的同时也存在不同类型的缺陷。因而,寻求更理想的分形方法应用在图像边缘检测中将仍然是图像处理与分析中研究的主要问题之一。     

数字图像处理中分割方法的研究与实现

本文针对图像处理应用领域问题中的图像分割方法,做了详细的介绍,同时列举了一些具有代表性的图像分割算法,分析了各个方法的特点,并对分割系统的实现列出了大体的框架,在结尾对将来的研究做出了展望。     

基于图像边缘检测的小波阈值去噪方法

提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.