改进的K-均值聚类算法图像边缘检测研究

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。     

一种彩色图像的边缘检测算法

通过对灰度图像的边缘检测的研究,构造了一种新的基于色度差的边缘检测算法,并充分利用彩色图像的颜色信息,将此算法从灰度图像转化到RGB的颜色空间中。这种新方法旨在区别于传统意义上对图像的边缘检测要求的精准性,而把提取出彩色图像中直观形象的轮廓信息作为研究目的。实验仿真表明,该算法提取出的边缘能够较好地反映目标图像中具有代表性的信息。     

图像边缘检测技术分析

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。     

基于特征值的阳性选择的图像边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,携带了大量图像信息。边缘检测能够提取边界有用的结构信息,因此边缘检测具有重要作用。论文提出了基于特征值的阳性选择的图像边缘检测算法。该算法基于阳性选择原理,根据特征值匹配规则,综合图像的梯度、非极大值抑制、最大梯度差三个特征值构造"自我集",生成动态检测器对图像进行边缘检测。实验结果表明,该算法在边缘检测中可行,且对比canny和Prewitt边缘检测算法,能得到更好的图像边缘。     

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。     

基于粒子群优化的图像边缘融合算法

目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法：首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。     

空中模糊目标图像边缘信息的融合与恢复方法

传统算法对空中模糊目标图像边缘特征的提取不理想,图像融合检测和边缘恢复效果不佳。提出空中模糊目标图像边缘信息的融合与恢复方法,在多尺度Markov随机场框架下,基于最大似然准则,引入信息度量因子,对空中模糊目标图像边缘信息融合规则进行优化指导,采用势函数逆变换的方法,得到重构的空中模糊目标融合图像。仿真实验中,相比于传统算法,改进算法图像边缘信息恢复准确度提高了63%,在细节信息包含量和实时性处理方面都有较强优势,在伪装模糊目标识别和目标精确检测等领域具有较好的应用价值。     

激光扫描与雕刻集成系统的图像轮廓提取

图像边缘是图像基本特征之一。图像边缘检测在实际中有很多重要的应用。本文主要按行列交替的方式,基于几何参数识别扫描数据的轮廓信息,主要依据斜率、角度、距离等参数分析识别轮廓点,然后将扫描数据转换为雕刻灰度图,应用已有图像边缘提取算子提取扫描数据中的边缘信息,并做对比分析,采用改进的拉普拉斯算子提取灰度图轮廓,最后综合图形和图像两方面提取的轮廓信息,对非轮廓点进行光顺处理,较好地保护物体表面细节的轮廓,减少了磨光算法的盲目性,解决了光顺过程中细节丢失的问题     

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。     

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。     

基于DSP的泡罩药品图像滤波处理

为了保证泡罩药片图像分割、边缘处理等图像算法的顺利进行,需要对采集到的泡罩药品图像进行滤波处理。本文设计了一套基于DSP和触摸屏的泡罩药品在线检测系统。为了有效滤除药品图像中的各种噪声,并能够尽可能的保留图像中的边缘和细节等信息,提出了一种自适应的脉冲耦合神经网络的图像滤波算法,并在脉冲耦合神经网络中引入了平滑抑制因子。最后进行了仿真分析,仿真结果表明,该滤波算法能够有效的滤除泡罩药品图像中的噪声,并很好的保留了图像边缘等重要信息。     

常用的亚像素边缘检测方法的对比研究

为满足图像测量等工程应用中需获取被测目标的高精度图像边缘信息的要求,文章在分析亚像素边缘检测方法的机理上,介绍了目前几种常用的亚像素边缘检测检测方法,主要包括:基于插值的亚像素边缘检测、基于拟合的亚像素边缘检测、基于矩的亚像素边缘检测、基于小波变换的亚像素边缘检测;通过分析每种亚像素边缘检测方法的原理,对各种方法的优缺点进行了对比。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

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。     

基于边缘保护的中值滤波算法的改进

为了有效的去除图像中的脉冲噪声点,同时有效保护图像边缘信息,提出了一种基于边缘保护的噪声监测和噪声去除方法。它在充分分析噪声和边缘分布特性的基础上,对图像中的疑似噪声点进行多方向检测,进而有效的辨别出噪声和边缘的区别,同时在传统中值滤波的基础上,提出采用非线性多级方向中值滤波技术,该技术可以有效降低噪声对图像的影响,有效保护图像细节。     

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。     

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。     

基于年龄变化的人脸识别

本文基于对数字图像处理问题的研究,建立了图像预处理模型与图像相似度计算模型,同时从轮廓检测与提取和特征识别方面对模型进行了修正。第一,在图像预处理模型中,本文采用Niblack二值化算法对人脸斑点、肤色和皱纹等一些皮肤细节部分进行滤波处理,通过设置阈值来除去皮肤细节等问题,实现对图像特征区域的粗略提取。第二,在边缘检测模型中,本文采用的是高斯滤波和拉普拉斯边缘检测算法相结合的方法,使用高斯—拉普拉斯算子对图像实行边缘检测,通过检测得到进而获取人脸的轮廓。第三,在图像相似度计算中,本文建立了基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析模型,实现对图像特征向量的提取,然后采用巴氏距离算法计算人脸轮廓图像相似度。     

基于向量量化谱分解的图像边缘融合算法

通过图像的边缘融合,挖掘图像中亮度变化明显的点,提高对远程图像的视觉特征分辨能力。传统的图像边缘融合算法采用灰阶量化边缘分解技术,由于图像边缘编码向量在码书中的排列是无序,导致边缘融合效果不好。提出一种改进的基于向量量化谱分解的图像边缘融合算法。采用向量量化谱分解技术,对信号与图像数据进行压缩,生成融合图像的灰度直方图,构建图像的向量量化边缘融合算子,实现算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效检测出图像的边缘亮点结构,保留了图像重要的结构属性,实现对图像边缘的准确检测,提高了峰值信噪比20 d B,展示了较高的边缘融合质量。     

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。