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。     

基于边缘检测算子的图像边缘检测研究与应用

图像边缘检测在图像处理和机器视觉领域都占有非常重要的地位。如何把研究对象的边缘从图像甚至是从动态视频中检测出来是一个复杂且重要的课题。图像的边缘一般存在许多突变点,它有颜色的不同和灰度的不同。通过对这些边缘的突出点采用特定的边缘检测算法,就能把这幅图像的主要特征体现出来,对于研究整张图像或者某个场景,大大减少了数据处理的计算量,为将来深入的图像处理研究奠定了坚实的基础。     

基于小波包边缘检测方法的断层多边形图像处理

地震相干数据体是地震勘探三维资料处理解释中一个重要的部分。本文通过对含有断层、岩性体边缘等地质构造的三维地震数据体沿不同的水平向或垂直向作沿层切片,得到地震相干切片断层多边形图像。为了提取相干切片断层多边形图像的边缘信息,针对图像的边缘精度及抗噪性,在对比几种经典图像边缘提取算法的基础上,对相干切片断层多边形图像先用小波变换对图像进行消噪,然后用小波包边缘检测方法进行断层多边形的信息提取,最终圈定小断层、断层的破碎带宽度及延伸位置等,提高相干切片断层图像解释的精度和效率。     

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。     

基于边缘检测的SVD水印

介绍了一种基于边缘检测的分块SVD水印嵌入方法,其计算简单、定位准确,且运算量小,有利于数字水印的不可见性和鲁棒性之间的平衡.     

基于Canny边缘检测和Harris角点检测的图像拼接方法

提出了一种基于Canny边缘检测和Harris角点检测的图像拼接方法,并给出了具体的实现步骤,通过真实的变电站图像算例实验验证了该方法的有效性,有利于变电站的安全运行。     

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。     

基于高斯混合模型和NSCT的图像边缘检测方法

为了能够获取到定位准确和连续的边缘,高斯混合模型和局部模极大值方法在非下采样轮廓波(NSCT)高频子带系数中被使用。NSCT高频子带系数具有"高尖峰,长拖尾"特点。高斯混合模型(GMM)被用获得奇异线信号。局部模极大值方法被用来细化奇异线信号。与常见的方法相对比,实验表明本文方法能够获取到更多的边缘信息且具边缘的定位准确性更高。     

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.     

隧道裂缝病害检测方法研究

在工程中通常根据裂缝情况来评价其破坏程度,因此需了解裂缝检测仪器的作用机理,选择合适的仪器对裂缝病害进行量测,得出较正确的数据进行分析。     

基于边缘检测的图像缩放算法

论文提出了一种保持边缘特征的图像缩放算法,算法首先检测图像中物体的边沿,并在传统边沿检测方法的基础上增加“不确定度”这个参数来提高边沿检测的鲁棒性;对边缘区域像素的插值沿边缘方向进行,对非边缘区域的像素的插值用三次卷积的方法生成。该算法能有效消除传统插值算法在物体边缘部分出现的锯齿,提高了缩放后图像的视觉质量。仿真结果表明,对人造图像和自然图像,本算法均能保持良好的边缘特征,取得较理想的图像缩放效果。     

基于边缘检测的视差图获取

一种基于边缘检测视差图提取算法。通过sobel算子边缘检测得到图像的边缘,再进行边缘的视差图匹配,从而得到边缘的视差图。最后以边缘特征为条件约束使用基于彩色的SAD得到水平视差图。     

一种基于边缘邻域关系的图像边缘检测算法

传统的微分边缘检测算法对噪声较敏感,而SUSAN边缘检测算法虽在一定程度上抑制了高斯噪声对边缘检测的影响,但对椒盐噪声鲁棒性弱。本文针对传统边缘检测之不足,提出低信噪比的边缘检测算法。分析椒盐噪声的特性,根据其特性首先判断像素是否受到椒盐噪声的影响;其次,根据高斯噪声的特性,利用像素点的邻域关系抑制高斯噪声对边缘检测的影响;最后,利用边缘邻域关系去除伪边缘。实验结果表明,本文方法在一定程度上对高斯噪声和椒盐噪声具有鲁棒性。     

一种新的基于图像边缘检测的室内人数统计方法

在分析基于图像处理的人数统计方法基础上,提出基于图像边缘检测的人数统计新方法。分别采集室内彩色背景图像和目标图像,分别计算灰度图像的边缘检测结果,求出二者的差值图像后,连接边缘、填充为连通区域,计算目标图像中的人数。实验证明：该方法能满足室内人数比较多的人数统计要求,具有速度快和准确率较高的优点。     

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。     

改进的基于模糊集的边缘检测算法

传统的边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感。改进了模糊边缘检测算法,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测。给出了应用本算法边缘检测的实例,并与传统的边缘检测算法进行了比较。结果表明,本算法比传统算法边缘检测效果好。     

基于Canny算子改进的边缘检测算法

本文提出一种基于霍夫变换的Canny边缘检测算法。该算法以强边缘图像为引导,通过计算边缘梯度方向获取该边缘的方向,然后利用霍夫变换代替传统的双阈值法检测连接边缘,并利用边缘连接方式很好地检测出了弱边缘。实验结果表明,该算法的边缘连接性较强,不仅保留了传统Canny算法的优越性,而且检测结果更加完整、全面地保留了图像的细节信息。     

基于梯度方向一致性引导的边缘检测研究

为解决传统Canny算子在边缘交叉点因漏检造成边缘轮廓未闭合的问题,提出了基于梯度方向一致性的改进算法应用于边缘像素检测。研究结果表明:基于梯度方向一致性的改进算法,可以检测出更多的边缘交叉点细节,在连接边缘方面优于传统Canny算子,并未引入噪声干扰问题。因此,该算法对边缘检测研究具有一定的参考价值。