基于CANNY算子的工业CT图像边缘信息提取

工业CT图像边缘信息提取是缺陷识别及三维重建的关键步骤。传统的边缘提取算法难以对CT图像边缘信息进行有效的提取．文章在对canny的最佳边缘信息检测算子进行理论分析研究的基础上，用VC 实现了该算法，并与Sobel算子、Gauss-Laplace算子提取的结果进行了比较．结果表明，用Canny算子对工业CT图像的边缘信息提取是有效和可行的。     

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.     

基于改进Canny算子的建筑裂缝边缘提取方法

针对传统Canny算子进行图像边缘检测时对非线性噪声效果不太明显且会存在漏检的问题,提出了一种改进的Canny算子,将其应用于建筑裂缝边缘提取中。对建筑裂缝图像进行预处理,在预处理阶段对图像进行分割与去除孤立点的操作,以得到更为清晰的图像。利用非线性中值滤波代替原Canny算子中的高斯滤波,用Sobel算子八方向模板进行梯度计算,并使用Otsu法得到阈值。与传统方法相比较,提出的方法能够提取出更清晰完整的图像边缘,其峰值信噪比与结构相似性均有一定程度的提高。     

一种基于小波变换的改进 Normalshrink 自适应阈值边缘检测算法

针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进 Normalshrink 自适应阈值去噪算法,通过 3 次 B 样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进 Normalshrink 自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的 Candy 算子和传统的 Normalshrink 自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约 5db。     

基于改进Canny算子的医学图像边缘检测算法

边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。     

基于边缘检测技术的果品分级方法研究

提出了一种基于边缘检测技术的水果分级方法.首先利用图像增强技术提高图像的对比度,并通过空域滤波使图像的模糊部分变得清晰.然后利用阈值处理方法进行图像预分割,并通过对比最终选取Canny算子对水果图像进行边缘特征的提取.最后通过大小、形状以及表面缺陷等特征值对果品进行相应的分级.仿真结果表明了本文方法的有效性及较高的准确率.     

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.     

基于微分法的最优算子及其在光测灰度图像处理中的应用

基于边缘的图像特征提取方法是光测图像事后处理的一种重要方法,由于边缘图像具有直观、特征点突出的优点,因而在光测图像事后处理领域有着广泛应用。阐述了微分法边缘检测算子的原理,提出了基于最优算子的光测灰度图像的边缘提取方法,并对其处理效果进行了比对。     

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。