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。     

一种基于形态小波的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题。基于数学形态学的形态小波是一类综合了传统小波线性和形态学的非线性特征的小波,它具有良好的局部时一频性,而且能对图像的形状及形态特征加以描述。文章提出了一种基于形态小波的图像边缘检测方法,实验证明：与单独使用小波变换或形态学的边缘检测方法相比,这种方法具有边缘检测精度高、抗噪声性能好的特点。     

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。     

基于最大方差法的图像分割与边缘检测

本文主要利用最大方差法和数学形态学相结合的方法对SCFRW（碳纤维木质复合材料）样板图像进行图像分割和边缘检测,通过与传统的边缘检测方法（Sobel、LOG、Canny三种检测）进行比较,结果证明用最大方差法分割后的图像通过形态学边缘检测后具有良好的边缘效果,为研究SCFRW样板性能所涉及到的碳纤维形状特征提取做了较好的前提准备工作。     

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。     

基于小波分析边缘检测技术研究

边缘检测是图像分割的基础,小波分析技术可以进行图像的边缘检测。本文提出利用模极大值与自适应阈值相结合的算法进行图像的边缘检测,并仿真得到边缘检测图像。与传统的方法比较,本文采用的方法效果较好,能够检测较弱的图像边缘。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于形态学算法的边缘提取

由于图像的边缘通常含有大量重要信息,因此,边缘检测成为图像处理的一个重要环节,其检测算法也获得了广泛的研究,巴经形成了Robert、Laplacian、Canny等多种算法.但这些传统算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面还存在一定的问题.本文研究了基于形态学的边缘提取算法,并与传统算法在抗噪性等方面作简单比较.     

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。     

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。     

图像边缘检测技术研究综述

本文首先论述了边缘检测的基本概念与实现方法;其次对边缘检测中存在的问题与难点进行了详细阐述,并在此技术上,浅析了边缘捡测的发展趋势;最后,针对边缘检测中的难点与问题,综述了边缘检测技术的若干改进方向,如漫射边缘的检测技术、多尺度边缘检测技术、亚像素边缘定位技术.     

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.     

浅析数学形态学在图像处理中的应用

数学形态学是一种基于集合论的方法和理论,其基本思想是利用一个结构元素去探测一个图像,通过目标图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的。本文在系统推导了数学形态学的基本运算和理论依据的基础上,对数字图像处理中的基础应用和形态学中的图像边缘检测算法展开了深入的分析,并围绕形态学图像边缘处理的抗噪边缘检测进行了优化处理。     

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。     

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。     

基于Morlet小波Canny边缘检测的遥感视觉提取

传统的Canny边缘检测方法提取遥感图像边缘视觉特征在设定不变矩阈值采用经验模式,导致视觉提取分辨率不好,特征提取不准。提出采用Morlet小波变换对遥感图像边缘特征进行不变矩阈值函数构建,提出一种基于Morlet小波Canny边缘检测算法的遥感图像视觉特征提取。将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割,实现遥感图像视觉提取。仿真实验表明,该方法在遥感图像视觉特征提取上比传统的Canny边缘检测方法效果明显,提取正确率最高可以达到94.20%,算法将在远距离遥感目标识别和监测等领域具有很好的应用价值。