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     

一种二值图像的边缘提取算法实现

边缘提取属于图像理解的低层处理阶段,即提取被选定物体区域的外边轮廓.本文主要介绍了一种新的二值图像边缘提取算法.通过分析区域边缘像素的特征,归纳出边缘提取条件,该算法逐行扫描像素区域,并分析该像素区域特征可以无损失地提取出所有边缘像素点.     

基于高斯函数的植物病斑叶片边缘检测算法综述

边缘检测是分析图像的基础,它是图像分割、图像识别、图像增强和特征提取的关键。所以研究图像边缘检测算法显得尤为重要,为此本文提出了一种基于高斯函数的植物病斑叶片边缘检测算法,该算法以高斯函数为基础,介绍了Laplacian算子、LoG边缘检测算子、DoG边缘检测算子和Marr-Hildreth算子对图像边缘的处理,为后期处理植物病斑叶片打下坚实的基础。     

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OpenCV的边缘检测算法效率分析

在图像识别中,图像边缘分析有着十分重要的意义。人体边缘识别亦在图像边缘识别的工作中占着很大的比重。在OpenCV环境下,对人像图像中人体边缘的识别,使用合适的边缘检测算子能极大的提高识别的准确性和识别效率。主要介绍了三种应用于图像边缘分析的算子:canny算子,sabel算子和laplacian算子。     

基于微分算子的最优边缘检测算法

经典的边缘提取是以原始的图像为基础,考察图像每个像素的每个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律用微分算子法检测边缘.Canny推导出最优边缘检测算子,边缘检测和定位优于其他算子.     

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。     

基于多模糊阀值分割技术图像边沿提取方法研究

传统Sobel算子、Canny算子、图像分割技术中需要多个固定阀值作为约束条件,阀值缺少关联性,分割精度差。提出了一种基于多模糊阀值分割技术的图像边沿提取方法,通过对图像进行尺寸与灰度预处理得到边沿区域明显灰度图像,然后通过模糊阀值算法提取图像主要轮廓,以确保提取边沿完整性,确定最佳阀值计算完成图像边沿的提取。实验结果表明,与传统自适应阀值分割算法相比,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘和保持图像边缘连通性方面以及清晰度都获得了不错效果,提高了边沿提取效率,节省时间,且增强了图像处理普适性,更具有实用性。     

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。     

基于改进的Canny算子图像信息提取算法研究

研究文本定位与特征提取问题。针对传统的Canny算子图像检测算法的不足,提出了一种改进的Canny算子图像信息特征提取算法。研究方法是:首先对彩色图像进行高斯金字塔分解,然后用Canny算子检测彩色图像,提取边缘图像,再经过通二值化,去噪方差投影定位文本区域。实验结果表明,本文提出的方法有效、实用。     

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.     

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。     

用于医学图像边缘检测的改进Canny算子

医学图像处理是图像处理及识别的一个重要分支。由于医学图像本身的特点,导致经典的图像处理算法在医学图像处理领域应用效果并不理想,需要结合具体的领域特点研究相应的算法。提出一种改进的Canny算子：其应用动态闽值作为边缘检测的准则,在乳腺X—ray图像的边缘检测中有效地避免了因为用固定阈值进行边缘检测很可能导致边缘在模糊处丢失（或者表现为边界上的不连续性）等问题。实验中对比Sobel算子和Canny算子,表明改进的Canny算子对于模糊边缘检测效果较好,是一种具有实用价值的边缘检测算法。     

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。     

基于量子叠加原理的图像边缘检测算法

<正>图像边缘检测是图像处理的关键步骤,本文提出了一种基于量子叠加原理的图像边缘检测算法,首先简要介绍了量子叠加原理,而后寻找图像在水平、垂直和对角线方向的最大像素值已达到增强图像的目的。在此基础上根据量子叠加原理将图像像素转化为像素量子位,对灰度图像进行边缘检测和边缘定位。实验结果表明,与传统的几种边缘检测算法进行对比,基于量子叠加原理的图像边缘检测算法效果令人满意。     

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。     

基于图像边缘特征的目标检测算法

本文提出了一种基于图像边缘信息的显著性目标检测算法。首先,应用Roberts算子和Prewitt算子分别检测图像中0°,45°,90°,135°,接着清除图像边缘噪声,然后结合人类视觉注意机制提出了显著性目标检测算法,最后在公开的数据库上进行测试。实验结果表明,在无任何先验信息的情况下,本文算法能够较好地检测出图像中的目标。     

民航机场X光机图像识别优化方法研究

在民航机场安检信息系统设计中,传统的图像识别方法采用简单分类识别方法,无法有效对异常人流和危险爆炸物品实现有效检测。提出一种基于轮廓波域边缘检测的民航机场X光机图像识别优化方法,首先构建民航机场X光机图像识别的总体模型,采用具有统计学意义的概率分析技术等数据融合方法,达到对视觉图像的综合性处理。为了增强图像中运动区域的明暗对比度,使图像变得平滑,需要估计民航机场X光机图像的位置边缘信息,提取图像的低频部分,低频信号的提取,增强了图像的明暗对比度,提高民航机场X光机图像识别能力。仿真实验证明了该算法的图像的视觉识别效果更好,展示了算法的优越性能。算法对确保机场安全,提高安检效率具有积极重要的意义。     

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。