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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。 相似文献
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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。 相似文献
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Mallat和小波算法在车牌定位系统中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决含噪车牌图像的定位问题,文章对小波分析在图像的降噪和边缘检测的原理及算法方面进行了深入的研究,在此基础上提出了一种基于Mallat和小波分析的边缘检测和图像分割方法。根据该方法,开发了基于VC++6.0的定位系统,实验结果表明,定位效果好,分割精度高,可以达到98.5%的准确率。 相似文献
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随着医学技术不断发展,人们对肿瘤图像的分割要求日益提高,为了满足临床需要,提高医学图像分割的准确性,提出了一种基于梯度主动轮廓和第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,以下简称:DCUT)的医学图像分割算法。该算法首先对医学数据进行离散曲波变换,获取增强后的医学数据,再利用Canny算子和形态学运算进行边缘检测,对处理后的数据利用梯度主动轮廓模型确定病灶区域的轮廓。本文选取了297组医学图像进行验证,实验结果表明:医学图像经过本算法处理后,边缘检测性能由传统算法的88.95%达到96.03%,分割位置的准确性得到进一步提高,目标边缘和轮廓提取更加清晰、稳定,有效提高了医学图像分割精确性。 相似文献
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通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。 相似文献
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当前图像识别采取边缘算子切割技术,图像目标边缘会出现一些灰度急剧变化的情况.采用阈值法,图像中存在的阴影,照度不均匀,各处的对比度不同的情况,所以不能采用全局阈值法,而采用局部阈值法,即将图像划分为若干个小图像,先对各子图像用阈值法进行分割,再将分割后的小区域合并在一起,得到整幅图像的完整分割结果,这样,不同的区域由于不同的情况,就可以选取相应的阈值,达到最好得分割效果. 相似文献
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肺实质提取是利用计算机辅助诊断系统研究肺部疾病的关键步骤。低剂量CT扫描在肺部疾病诊断研究中应用广泛,但传统的肺实质分割方法由于低剂量CT图像噪声影响难以获得精确的肺实质分割结果。基于小波变换提出一种针对低剂量CT图像的肺实质分割算法。该算法首先应用全局阈值去除体外干扰,利用小波变换良好的定位性能准确检测出图像边界;然后进行边界连接解决微弱边沿丢失问题;最后,根据肺部边缘闭合周长最长这一特征,从连接好的边缘中检测肺实质边缘,从而达到提取肺实质的目的。理论分析与计算机仿真实验结果表明,算法具有良好的抗噪能力,与传统肺实质提取方法Snake模型相比,其检测出的图像面积重合率平均提高约1%。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2015,(32)
图像边缘检测技术是处理数字图像的重要内容之一,它包含了目标物体显示在图像上的主要信息。边缘就是指一组相连的像素的集合,这些像素周围的灰度具有显著的变化的部分。边缘检测技术是从图像中提取感兴趣的对象的边缘信息(要去除不需要的信息),在图像的局部区域中针对像素点的一种运算,在图像的处理中有着重要的作用。因此边缘检测技术是分析图像和提取图像的主要内容的重要手段,在一些预处理的算法中有着重要的作用。在本文中首先分析了图像边缘检测技术的研究的意义和发展的现状,主要对边缘检测技术分析,主要是对边缘和梯度进行主要介绍,在接下来叙述各种经典的算子,比如Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplacian算子等,进一步了解这些算子的优缺点和适用性;在具体叙述传统的Canay边缘检测算法,并通过传统的Canay边缘检测算法进行不断改进,以更好的满足图像边缘的自动化检测以及检测的精确度等;最后总结图像边缘检测技术和未来的展望,随着科技的不断发展,图像边缘检测技术在生产和生活中起到的作用越来越重要。 相似文献
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贴壁细胞与普通血细胞图像不同,其细胞的大小形状各不相同。将边缘检测、阈值、数学形态学方法等应用于贴壁细胞图像,对比分割效果,将区域生长法与数学形态学算法二者结合用于细胞图像分割,取得了较好的分割效果。 相似文献
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采用Visual C 6.0开发了焊缝图像采集及处理系统,对电荷耦合器件(CCD)摄像头获取的焊缝激光条图像进行特征提取,分别采用两套不同的识别方案对激光条图像进行处理,前者采用中值滤波-拉普拉斯锐化-Sobel边缘检测-中线提取;后者采用平滑滤波(平均模板)-自适应阈值分割-Krisch边缘检测-中线提取。通过实际中试验结果的对比发现,后者能更好的对激光条图像进行特征识别。 相似文献
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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。 相似文献
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针对CCD型医学图像中,在细胞粘连区域信号附近出现的较强的横条纹噪声干扰,影响图像信息的正确性,分割后会存在边界模糊和锯齿条文的问题,为提高医学图像分割效果,提出了一种基于横条纹噪声消除的医学粘连图像边缘分割算法。分析了医学图像中边沿横条纹噪声的原因,通过wold纹理模型与多尺度马尔可夫随机场模型,利用确定性随机场和不确定性随机场的谱属性不同的特征,将医学图像边沿的干扰特征分离开,有利于对粘连医学图像进行分割。实验证明,方法有效地去除了横条纹噪声并很好地保留了图像的边缘和细节信息,同时运算复杂度低。 相似文献
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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。 相似文献