基于灰度图像的边缘检测方法

介绍了基于微分、形态学和小波变换等多种图像边缘检测的方法。在微分算子中分析了传统算子的特点和缺陷并讨论了几种具有良好边缘检测的算子。此外,还对新的边缘检测的理论和方法进行了介绍。     

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.     

基于数学形态学的图像边缘检测研究

图像的边缘检测在图像处理中占有重要的地位,图像的边缘是指图像中相邻像素点之间的灰度有较显著变化的地方的描述．这种变化可以用数学上的梯度来表征。本文在分析形态学在边缘检测中的优势的基础上,提出了基于数学形态学的边缘检测算法。     

基于边缘提取的会议视频图像快速解码算法研究

针对传统视频图像解码算法进行解码运算时,存在解码后视频图像失真率高、解码效率低的问题,提出基于边缘提取的会议视频图像快速解码算法.该算法采用边缘提取方法预处理会议视频图像,以获得会议视频图像的边缘掩膜,根据边缘掩膜对会议视频图像进行平滑处理.通过自适应抽帧方法增大视频图像中的序列场景,抽取未发生跳变的图像帧数.采用双向...     

基于最大方差法的图像分割与边缘检测

本文主要利用最大方差法和数学形态学相结合的方法对SCFRW（碳纤维木质复合材料）样板图像进行图像分割和边缘检测,通过与传统的边缘检测方法（Sobel、LOG、Canny三种检测）进行比较,结果证明用最大方差法分割后的图像通过形态学边缘检测后具有良好的边缘效果,为研究SCFRW样板性能所涉及到的碳纤维形状特征提取做了较好的前提准备工作。     

图像轮廓自动提取的一种方法

提出了一种新的阈值自动提取的方法,该方法结合了边界点数字特征提取和抽样技术.通过数字特征提取边界点可以使所选取的点具有边界点的特征,而使用抽样技术又可以使得阈值提取所需的时间在保证阈值正确的条件下大大减小.对一些商标图像实验的结果表明,该方法在下列参数值：窗口相对梯度比为0.8,窗口相对灰度比为0.8,边界点的提取比为0.8,抽样比为10%下,其效果是很好的.     

一种图像边缘提取快速KIRSCH算子的设计与实现

对前人提出的数字图像边缘的经典算子--kirsch算子进行研究,详细分析了这种方法的出发点、理论根据、数学原理和实现方法及优缺点。并通过用Visual C++实现的实验结果,对kirsch算法提出了改进,实现了改进的快速kirsch算子的边缘提取,给出了对于一般图像的处理效果的分析。     

DSP Builder在图像边缘提取中的应用

选取二维高斯函数的一阶偏导数构造小波函数,利用小波变换的多尺度特性,提取图像的多尺度边缘信息。在DSP Builder开发环境下,对算法进行了可视化编程、仿真,并生成VHDL代码,完成FPGA实现及系统集成。仿真实验取得了比较理想的结果。     

基于局部阈值的图像分割方法

本文提出了一种基于局部阈值的图像分割方法,该方法针对全局阈值处理方法在背景照明不均匀时可能无效的局限性,通过应用形态学开运算、闭运算和最大类间方差得到一个局部变化的阈值函数,然后利用该阈值函数对图像讲行阈值处理,最后得到分割后的图像.Matlab仿真实验表明,该方法运算速度快,能更好的抑制噪声.     

一种基于形态小波的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题。基于数学形态学的形态小波是一类综合了传统小波线性和形态学的非线性特征的小波,它具有良好的局部时一频性,而且能对图像的形状及形态特征加以描述。文章提出了一种基于形态小波的图像边缘检测方法,实验证明：与单独使用小波变换或形态学的边缘检测方法相比,这种方法具有边缘检测精度高、抗噪声性能好的特点。     

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.     

高分辨率遥感影像中机场提取方法探究

针对传统高分辨率遥感影像中机场提取存在的缺陷,提出了一种高分辨率遥感影像机场自动提取流程通过直方图滤波、基于模糊学和知识的影像分割、区域标记、拓扑关系等底层和高层处理,提取出机场=实验证明,本文的机场提取方法,相对于传统方法、具有鲁棒性高,提取的准确度高的特点。     

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。     

基于 Matlab 的图像阈值分割算法研究

重点讨论了图像分割法中的阈值研究法,包括全局阈值法和自适应阈值法。对全局阈值算法中的人工选择法、迭代式阈值选择法、最大类间方差法以及自适应算法中的分水岭算法进行了重点分析,用M atlab进行实现并给出了实验结果;分析了几种算法的适用情况,并提出了一些改进意见。     

图像阈值分割方法的研究

图像的检测、识别技术广泛应用于各个领域,而阈值分割法在图像预处理过程中是比较基本的图像分割方法.该文从现有的各种图像阈值分割的方法进行了比较以及分析,重点介绍并研究了基于图像灰度值的阈值分割方法.     

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。     

图像边缘检测分析与比较

边缘检测是数字图像处理和模式识别领域的基本课题,着重分析了几种经典的边缘检测算子并进行了比较,同时阐述了新的边缘检测方法的原理。分析结果表明,图像边缘检测是一个非良态问题,寻求较简单、能较好解决边缘检测精度与抗噪性能协调问题的算法,一直是图像处理与分析的研究重点。     

基于分水岭算法的核桃叶片图像分割方法研究

为了提高核桃叶片图像分割的准确性,采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。首先,通过对二值图像进行距离变换和分水岭分割来获取背景标记,通过强制极小值方法将背景标记叠加在梯度图像上;最后,对修改后的梯度图像进行分水岭变换。采用该方法对核桃叶片进行图像分割,实验结果表明该方法具有一定的有效性和实用价值。     

基于SAR图像的海洋溢油提取方法研究

微波遥感是当前海洋溢油提取的主要工具,以ENVISAT-1的ASAR图像为事例,探讨了利用雷达图像后向散射系数进行海洋溢油半自动检测的方法,给出了海洋溢油检测的流程体系,并结合油污扩散面积的计算公式对海洋溢油面积进行了估算。试验结果表明该算法是可行和有效的。     

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。