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。     

一种基于改进Pal.King算子的AVI视频边缘检测研究

本文全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法存在的缺陷,提出了一种新的改进型Pal.King模糊边缘检测算法,并将其应用到AVI视频边缘检测。该算法针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,通过重新定义模糊隶属度函数,反复实验,确定了各参数的最佳值。仿真结果比较显示,改进后的算子复杂度得到降低,效率得以显著提高,边缘检测效果更佳。     

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。     

基于Sobel算子的边缘检测算法研究

本文针对传统Sobel算子对图像处理效果不理想现象的分析,以及对噪声敏感的缺点进行深入研究,提出将分母可更改的改进算法与四方向模版的Sobel算子的检测算法相结合,从而更好的实现图像的边缘检测。实验结果表明,该方法从图像中进行边缘检测的实际效果好,而且计算简单、实时性强,极大的提高了边缘检测的准确性。     

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。     

基于Otsu的八方向Prewitt算法边缘检测

本文把经典的Prewitt边缘检测算法的不足之处做了改进,在检测之前先通过中值滤波(MF)去掉了噪声和干扰的影响,然后再通过八个方向模板的Prewitt算法对图像进行边缘检测,最后的阈值选取利用了Ostu法,检测得到的图像边缘比改进前的Prewitt算法、Robert、Canny、Laplacian等算法检测的图像边缘完整、清晰,而且也去除了伪边缘。     

细胞自动机在图像边缘检测中的应用

细胞自动机是一种时空离散的动力学模型,被广泛应用于自然科学和社会科学各领域的复杂性研究中.本文针对奇偶规则这一典型细胞自动机的演化规则,提出相应的算法,以MATLAB为工具开发了可视化的模型,并将该模型应用到图像的边缘检测中.通过对二进制图像和灰度图像的边缘检测实验,证明该方法是一种很好的边缘检测方法.     

基于特征模型融合的实时车道线检测研究

针对无人驾驶领域的车道线检测鲁棒性差的问题,提出一种基于特征模型融合的实时车道线检测算法。在图像预处理阶段引入白平衡、灰度化操作及形态学处理,将RGB颜色空间转换成HSL颜色空间,接着采用梯度阈值检测出黄色和白色车道线进行线性融合以增强车道线特征信息。在模型拟合阶段,采用Canny边缘检测算法和改进的Hough变换提取出边缘特征,最后采用最小二乘法拟合车道线双曲线模型。本文在Python实验环境下对随机选取的不同复杂路况下的视频流序列进行算法验证。实验结果表明该算法平均正确率为96%以上,平均未检测率和平均误检测率分别为1%和3%。实验说明本文算法具有良好的准确性和鲁棒性。在无人驾驶领域具有一定的应用价值。     

基于机器视觉的起动器边缘检测研究

为了提高无功耗起动器外观缺陷检测的效率,需要机器视觉精确地检测出其边缘信息,针对传统Canny算法应用于起动器边缘检测时,存在边缘错检率高和伪边缘明显的问题,提出了一种改进Canny算法。算法对传统Canny算法的高斯滤波器、梯度计算和阈值分割等多个要素进行了改进。改进Canny算法应用于起动器边缘检测,有效地降低了边缘错检率和消除了伪边缘。实验结果表明,应用改进算法的起动器边缘检测方法,获得了更清晰的边缘轮廓,峰值信噪更高,处理速度更快。     

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。     

自适应阈值Canny边缘检测算法研究

对Canny边缘检测算法进行了对比研究,分析了传统Canny算法存在的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值Canny边缘检测算法。首先利用具有边缘保留功能的双边滤波器滤除噪声,然后运用基于梯度幅值的类问方差最大化算法（OSTU）来确定Canny算子的高低阈值,最后进行边缘检测与连接。实验结果表明,该改进算法很好地解决了传统Canny算法存在的缺陷,而且对光照的变化和场景变化具有很强的自适应能力,进一步扩展了Canny算法的应用范围。     

一种改进的图像边缘提取方法

为提高图像边缘检测的清晰度、精度、连续性以及抗噪性能。结合小波变换和数学形态学设计了一种图像边缘提取算法。重点论述了一种改进形态学边缘检测算子。该算法以含噪图像为研究对象,通过小波分解将原始图像分为高频和低频分量。利用小波变换模极大值法实现高频分量边缘检测,同时基于改进形态学边缘检测算子实现低频分量边缘检测。然后,通过图像融合得到完整边缘。仿真结果表明:所述方法抗噪性能较好,图像边缘清晰度高而且定位精准。     

基于改进BP算法的遥感图像边缘检测

由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此本文提出了一种基于改进BP算法的边缘检测方法.在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练.最后,将训练后的网络用于遥感图像的边缘检测.     

数字图像边缘特征提取方法及研究

边缘检测在数字图像处理、计算机视觉中有着重要的应用。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,并提出了图像边缘特征提取的改进方法,通过比较得出其优点和适用范围,为实际应用采用此方法提供对照和参考。     

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。     

基于大数据分析的堡垒思想入侵检测模型

在计算机网络系统中,通过入侵检测可以分析入侵行为。通过分析入侵检测算法,提出一种改进的入侵检测模型,该模型基于保垒思想,实现在分布式环境下进行检测,仿真表明,该算法想比传统算法检测率和误报率较好。     

二阶累积三维模型轮廓块间混淆分离方法

在三维模型视景仿真建模中,常因视觉切换和光线强度衰减,产生轮廓块间混淆,需要进行混淆分离算法设计。提出一种基于二阶累积泰勒展开的三维模型轮廓块间混淆分离方法,进行高精度多轮廓三维立体模型视景建模,对于遍历后的建模点进行模型重构,实现三维多轮廓立体模型建模。构建多轮廓三维模型视景建模视点切换运动方程,得到边缘轮廓特征检测结果。提取轮廓块间的混淆像素值二阶累积量特征,采用二阶累积量泰勒展开算法,对三维图像模型的轮廓边缘块间混淆进行分离的改进。仿真结果表明,采用该算法,混淆分离效果较好,三维图像模型的视景仿真效果真实度较高,轮廓信息保真度好,展示了算法的优越性能。     

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。     

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。