Canny算法的改进及其硬件的实现

传统的Canny边缘检测算法是先对图像进行平滑,然后利用二维滤波器计算图像的梯度值,从而得到梯度直方图。通过基于梯度直方图来选取双阈值,最后进行基于双阈值的非极大值抑制,得到边缘检测的图像。为了能很方便地在硬件中实现这种算法,对传统的Canny算法进行了适当的改进,利用模板来代替原算法中的卷积,从而使得该算法在FPGA(Field Programmable Gate Array)中可以完全利用原理图来实现。     

一种改进的Canny边缘检测算法

为了有效提取图像中的弱边缘和缓变边缘,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。采用一种类似小波变换的方法对图像进行滤波并计算梯度幅值和梯度方向,实验结果表明,改进的Canny算法可以减少缓变边缘和弱边缘的丢失,并且在抑制噪声方面较传统Canny算法有更优的性能。     

基于改进Canny算子的SOP贴片元件的定位识别

SOP贴片元件的定位识别主要采用的是Canny算子进行图像边缘检测,传统的Canny算子在滤波和阀值分割方面不能很好地满足SOP元件的识别精度。针对此问题,对Canny算子进行改进,采用中值滤波及形态学闭运算滤波替代Canny算子的高斯滤波器,能更好达到去噪效果;提出一种基于改进的最大类间方差法自适应的搜索出Canny算子的双阀值,解决了SOP元件对外界环境变化敏感问题;利用Canny算子提取出边缘轮廓结合基于邻接矩阵的搜索方法和最小二乘法实现元件的定位识别。仿真结果表明,改进后的算法能更好的提高SOP元件的识别精度,具有较好的自适应能力。     

基于改进的Canny算子实时视频边缘检测系统在FPGA上的设计与实现

为了提高图像边缘检测的性能,缩短处理时间,提出了一种基于FPGA的实时视频边缘检测系统。该系统以EP2C8Q208C8为实验硬件平台,首先采用摄像头OV7670获取模拟视频数据,双端口SDRAM实现对图像数据的缓存,利用FPGA并行处理的特点,采用Verilog HDL硬件描述语言实现改进的Canny边缘检测算法,最终实现在VGA显示屏上显示图像边缘的效果。实验结果表明,较传统的边缘检测算法,该系统边缘检测定位精度高,对噪声的抗干扰能力强,能够准确快速的输出图像边缘信息。     

改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取

红外人脸图像的边缘轮廓特征对于红外人脸检测、识别等相关应用具有重要价值。针对红外人脸图像边缘轮廓提取时存在伪边缘的问题,提出了一种改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取方法。首先通过对引导滤波算法引入“动态阈值约束因子”替换原始算法中的高斯滤波,解决了原始算法滤波处理不均匀和造成红外人脸图像弱边缘特征丢失的弊端;接着对原始算法的非极大值抑制进行了改进,在原始计算梯度方向的基础上又增加了4个梯度方向,使得非极大值抑制的插值较原始算法更加精细;最后改进OTSU(大津)算法,构造灰度-梯度映射函数确定最佳阈值,解决了原始算法人为经验确定阈值的局限性。实验结果表明:提出的改进Canny算法的红外人脸轮廓提取方法滤波后的图像,相较于原始Canny算法滤波处理,信噪比性能提升了34.40%,结构相似度性能提升了21.66%;最终的红外人脸边缘轮廓提取实验的优质系数值高于对比实验的其他方法,证明改进后的算法对于红外人脸图像边缘轮廓提取具有优越性。     

自适应Canny算子PCBA元器件边缘检测及修复

PCBA (printed circuit board assembly)元器件边缘检测的完整度直接影响装配机器人对元器件尺寸及其间隙的视觉测量精度。针对Canny算子提取密集区域目标边缘存在明显的边缘粘连和断缺现象的问题,提出一种具有高完整度的PCBA元器件边缘检测新方法。首先针对原Canny算子依据像素点灰度值梯度确定的边缘像素点,提出3×3邻域窗自适应阈值非极大值抑制方法,以有效避免密集区相邻边缘粘连;其次依据EPGVF Snake模型参数化后Snake曲线的梯度场,结合边缘保真项,提出边缘是否发生断缺的邻域窗自适应判断方法;最后采用像素置换模板对断缺的边缘像素进行填充,以有效保留细弱边缘、避免断缺发生。实验结果表明,本文方法能有效避免PCBA密集区元器件边缘粘连和细弱边缘断缺,边缘完整度较其他方法提高了约15.5%。     

基于边缘方向图的建筑物直线特征提取

从建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别和遥感影像处理等很多应用中的关键步骤。针对复杂建筑物图像,提出了一种基于边缘方向图的直线特征提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,提出边缘方向编码策略,能过检测9×9局部窗口内的直线,将边缘拆分成直线、曲线和点的组合,生成了一种新的直线检测辅助图像——边缘方向图,并通过分析边缘方向图中连续线边缘的方向分布,结合直线误差判别准则和稀疏直线拟合识别直线。实验结果表明:该算法的直线检测性能优于Hough变换和相位编组等经典方法,对建筑物图像的直线检测准确率高,误判率、漏检率低,算法稳健性强。     

Canny算法的GPU并行加速

Canny算法在PC机上的执行速度较慢,这极大地限制了其实用性。本文在前人的研究基础上对算法进行更深的优化和改进。首先在VS2012开发环境下利用数字图像处理技术对原算法进行原理上的改进,再利用GPU流处理器数量众多的优势以及强大的多线程并发执行能力对Canny算法进行并行加速。在500 pixel×500 pixel的图片上,对本文算法和原Canny算法进行了实验验证。实验结果表明,在4 096 pixel×4 096 pixel大小的图片上采用本文的GPU移植算法处理后,执行速度从80 ms降到了6 ms以内。在不影响边缘检测效果的前提下极大地提高了算法的实用性。     

轨道缺陷图像检测算法的优化

根据轨道健康状况无损检测的需求,基于OpenCV软件对轨道缺陷图像检测BM3D算法进行了优化.利用小波变换优化BM3D算法,提出BM2D+1D的算法模式,改进后算法的运算效率提高了 39.6％,图像峰值信噪比提高了0.388 dB.利用图像增强LOG算子和Gamma算子对Canny算法进行改进,不仅优化了算法运算复杂度...     

一种多方向的合成孔径雷达图像边缘检测方法

经典的边缘检测方法(Canny, Roberts, Prewitt等)受合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的影响致使其检测效果不佳;基于SAR图像的假设检验方法(Ratio算法等)其检测性能不随图像强度的变化而变化,边缘检测错误率低,但检测到的边缘片段较粗;针对上述问题,结合小波的多分辨分析特性以及Contourlet变换的充分捕获高维奇异信号的能力,提出一种改进的Contourlet变换与改进小波变换的模极大值方法对SAR图像进行边缘检测,在16个方向上对SAR图像进行边缘提取,进而保证了边缘信息的丰富性;试验结果表明,该方法提取的SAR图像边缘位置精确,运算速度较快,利于后续的图像匹配。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

基于多特征的复杂场景运动目标检测

为提高复杂场景下运动目标检测的完整性和准确性,提出了一种多特征结合的运动目标检测方法。提出了一种自适应的高斯混合建模算法对颜色特征进行建模;通过滞后多阈值建模的方法,同时利用颜色和改进的局域二值模式纹理特征对环境背景进行了建模,并采用邻域补偿策略将基于两种特征提取得到的目标区域进行了结合;采用结合Canny思想改进的Kirsch方法进行了边缘提取,消除了鬼影误识别像素,改善了前景目标边缘。实验结果表明,所提方法在运动目标检测的完整性、准确性等指标上优于传统算法的,实时性也较好。     

图像跟踪中的边缘检测技术

为提高电视图像跟踪系统的图像检测精度,实现对目标的稳定跟踪,研究一种有效、实时的图像检测方法非常必要。本文介绍了边缘检测技术的基本原理,描述了几种边缘检测方法,如传统的基于经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与Marr Hildreth边缘检测算子、多灰度图像边缘聚焦法、Canny边缘检测算子、基于梯度信息的自适应平滑滤波和基于小波的边缘检测算子等。给出了边缘检测技术在实际图像跟踪中的应用实例,指出实际的电视图像跟踪系统可以根据不同的图像类型,考虑安全性、稳定性、精度噪声等因素,选择最优的边缘检测方法。     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法。该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙。该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

基于灰度形态学和邻域熵值的弱小目标检测

 提出了一种弱小目标检测的新方法。从实际应用出发，考虑到复杂的背景和大量的干扰噪声，对传统熵值检测算法进行了改进，采用邻域熵值变化为检测标准。为了提高此方法的有效性，结合了灰度形态学滤波来对图像进行预处理。该检测算法的全过程为:首先对图像进行形态运算;然后对形态波后的图像进行邻域熵的计算;接着以计算所得的邻域熵的最大值和最小值为依据对图像进行分割,得到目标或目标边缘所处位置;最后用实地拍摄的空中弱小目标真实图像进行了实验验证。结果发现：该新方法可对弱小目标、大目标、多目标进行检测，且检测速度快，抗噪声干扰能力强。     

一种基于Sobel与K-means的边缘检测方法

传统边缘检测算子处理结果为边缘锐化的梯度图像,需人为确定阈值获取二值边缘图像,容易造成边缘信息丢失。应用增加了卷积模板的Sobel算子,使用K-means聚类算法基于梯度直方图自适应获取阈值,并分割梯度图像得到二值化边缘,最后对边缘细化与连接。通过使用最大类间方差法检验阈值与边缘检测结果对比分析,该方法自适应梯度阈值定位准确,所得边缘信息丰富度、定位精度、连续性均优于改进Sobel算子,与最佳阈值Canny算子检测结果基本相同,适用于机器视觉均匀稳定照明环境下获取图像的边缘检测。     

融合区域生长与霍夫变换的内窥图像分割算法

为准确地划分出实际内窥图像的有效检测区域,依据此类图像的具体特点提出一种综合区域生长和霍夫变换的分割算法。利用区域生长大致分割出感兴趣区域,可能会存在漏检边缘或虚假边缘,通过二值形态学处理对图像进行平滑滤波和去噪,采用Canny算子在抑制噪声的同时进行边缘检测,应用霍夫变换检测圆的算法确定图像内有效区域的位置。通过对90组实际内窥图像在Visual C++ 6.0上进行仿真,实验结果表明:有88组内窥图像能够精确地分割强光干扰且划分出有效检测区域;仅有2组图像分割出的强光干扰及划分出的有效检测区域不够准确。     

一种基于边缘的曲波变换图像融合方法

提出了一种新的图像融合方法。采用Canny边缘检测方法,并结合曲波变换算法,确定图像边缘位置。针对曲波分解的不同频率域,对高频信息依据其是否为边缘点采用不同的融合策略,对低频信息利用平均法进行融合,最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的实验结果进行主客观评价和对比表明,提出的算法在抑制噪声的同时,能有效地突出边缘细节,具有更好的视觉效果。     

各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测

为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与均值差的一阶范数确定SUSAN滤波器的阈值,从而构造出各向异性SUSAN滤波器。将其用于红外弱小目标检测中,实验结果表明:各向异性SUSAN滤波器能够很好地保留图像中的边缘信息,使残差图像中弱小目标的信噪比增益和信杂比增益极大地提高,目标大小得到较好的保留,虚警率下降。     

改进的3D Canny算子在MRI乳腺图像分析中的应用

摘要：为了突破Canny算子普遍适用于二维图像的局限性和实现大批量三维MRI乳腺图像的精确边缘提取,结合了基于二维Canny算子和三维边缘检测方面的相关知识,提出了一种基于二维非极大值理论的三维非极大值抑制新方法和迭代法自适应双阈值选取的方法。现有的三维边缘检测算子在非极大值抑制方面选取像素点,考虑x,y,z三个轴的信息,通过比较该像素点与梯度方向上两个点的幅值大小。为了简化模型,在三维空间内寻找一个角,用它取代与三个轴的梯度方向角,在此基础上实现线性插值。根据图像二维直方图的形状,采取迭代法双阈值的方法,避免了传统的人工选取阈值的繁琐。通过主观评价对边缘检测结果进行分析,结果表明,改进的3D Canny应用在MRI乳腺图像中也能达到比较好的结果。