机器视觉图像边缘检测技术及其工程应用

鉴于作为一门交叉学科的机器视觉数字图像处理技术的重要性,从机器视觉图像边缘检测技术的角度进行论述。介绍了传统和现代应用比较广泛的图像边缘检测算法如普通梯度算法、Sobel算法、Roberts算法、Prewitt算法、Canny算法、拉普拉斯算法和LOG算法等,并对各算法的优缺点进行了简要概括。随后运用MATLAB软件的图像处理模块对一例图做了图像处理仿真输出,且根据输出图像结果对各算法的特点进行论述与验证;最后对边缘检测技术的实际应用作了举例说明,以此期望对于从事图像边缘检测技术的学习与工作人员有所帮助。     

基于XILINX FPGA的图像边缘检测系统设计

图像的边缘包含了图像大量关键信息,图像边缘检测作为图像处理的重要内容,在许多领域有重要应用。边缘检测算法具有数据量大,重复度高等特点,本文利用XILINX FPGA经典的Sobel算法设计实现并行流水的图像边缘检测,能大大提高算法实现效率,节约图像处理时间。     

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。     

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Matlab的图像改进型Prewitt图像锐化算法研究

本文提出了一种改进的Prewitt边界识别算法,在保证图像处理效果和处理速度的前提下,和传统的算法相比,本算法能够是的图像处理效果得到提升。通过对实验结果的分析,该算法能有效地抑制噪声,提高边缘检测的准确性,检测效果明显优于单个图像边缘检测。     

用于图像分割的边缘检测技术研究和分析

图像分割在数字图像处理技术中占据重要地位,属于机器运算的视觉技术,在图像理论研究及实际图像处理中得到了广泛重视。图像分割没有唯一的标准和方法,应该按照不同种类的图像应用不同的分割技术。现在的图像,基本已经有相应的分割方法可以对其进行分割,在大多数通用方法的情况下,也有些特殊的图像需要用到特殊技术。讲述了边缘检测应用于图像分割比较常用的3种算法,并对基于边缘检测的图像分割方法进行了研究和分析,指出了图像分割技术未来的发展方向。     

浅谈图像处理方法研究及其应用

本文重点阐述了图像平滑、图像二值化、阈值选取、边缘检测等关键图像处理方法,以及现阶段图像处理技术在工业、农业、医疗、交通等行业的应用及发展现状。     

基于POCS-Mallat算法的图像处理系统优化设计

为改进图像处理算法,提升图像信息采集效果,避免图像噪点干扰,使用Mallat算法对图像进行小波处理后再使用POCS算法进行超分辨处理,并设计了残差处理以及效果评估模块对图像处理进行保障。新算法可有效提高图像分辨率以及图像锐度,尤其改善了边缘区域图像分辨率。最后通过DSP平台处理脑CT图进行仿真实验,结果表明新算法具有可行性,处理时间较短,同时也证实了图像处理的稳定性。     

基于图像处理的字符识别方法研究

图像处理就是利用计算机及其有关技术,对图像进行运算和处理,可以使图像更清晰,从图像中提取某些特定的信息,从而达到某种特定目的,随着计算机技术的发展,图像识别技术获得了越来越广泛的应用。文章采用灰度化、消噪等方法对图像进行预处理,采用边缘提取、形态学处理、字符定位等方法实现图像字符特征提取,通过Matlab软件编写字符识别程序,实现图像字符识别。研究结果表明,采用图像处理可有效实现对图像字符的识别。     

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。     

浅谈图像处理技术

随着科技进步,图像处理技术也在与时俱进。图像处理技术由两部分组成:特征提取和图像分割。其中,图像分割中的语义分割是其充满魅力和挑战的一部分,它要求给定一张图片,机器能自动分割并识别出其中的内容,已经广泛应用于无人机和自动驾驶技术中。本文围绕图像处理技术进行探索,主要介绍了图像处理中特征提取和图像分割中常用的技术,基于ORB特征提取技术和语义分割技术。     

Freeman 8-链码在成像测井孔洞评价中的应用

基于孔洞在成像测井图像中的图像特征,本文采用了一些图像处理的相关方法,应用图像分割的相关技术,从成像测井图像中将地层中的孔洞,从背景基岩中分离出来,采用Freeman8-链码来记录目标边缘,并在此基础上计算孔洞目标的参数。     

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。     

水声图像增强技术研究

图像增强是水声图像处理的重要环节,主要侧重于图像降噪、边缘提取和有效目标信息的增强等。本文研究了水声图像处理领域常用的降噪与增强技术,并以海洋中常见的扇贝目标的水声图像为样本进行了试验,分析了该类水下目标声学图像的噪声干扰分布特点。在对比了各类图像增强技术的处理效果之后,本文具体给出了类似水声图像增强时的一般处理步骤,为该类目标水声图像降噪与增强处理方法的选取提供了有力的参考。     

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。     

医学图像基本预处理简析

图像处理技术已广泛应用于各种医学应用领域,在医学图像处理技术的帮助下使得医生对疾病的诊断变得更加容易,同时还降低了误诊率.本文对图像增强、边缘检测、细胞形态学分析相关技术进行了阐述,提出自已的观点.     

对计算机图像处理技术应用研究

计算机图像处理技术是指通过计算机进行图像信息或者数据处理的相关技术,在计算机图像处理技术中,可以被处理的图像信息范围非常广泛,工业、农业、工程技术以及广告传媒等领域的图像数据信息的处理都应用到了计算机图像处理相关技术。本文将从计算机图像处理技术概念和计算机图像处理技术在实际生活中的一些应用情况等方面,来对计算机图像处理技术及其应用作一探究。     

梯度主动轮廓与曲波变换联合分割方法研究

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。     

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。     

基于VC++的肿瘤图像处理系统的设计

提出了肿瘤图像处理系统的软硬件结构,介绍了图像处理、图像测量和电子医嘱功能的设计,采用VC 完成了CDIB类的封装,并在此基础上实现了图像处理算法、图像手工测量和电子医嘱的功能。