基于Canny算子的图像边缘检测算法

图像边缘检测是一种非常经典的基于计算机视觉技术的图像处理技术,主要是根据图像的某种特定信息,把目标的边缘与周围的区分开来。回顾了几种传统的边缘检测方法,并分析它们的优缺点,详细阐述了Canny算子的检测原理和实验方法。实验结果表明Canny算子是最优的边缘检测算子,能够较稳定地对目标图像进行边缘信息提取,得到较好的检测效果。     

基于Canny边缘检测的图像预处理优化算法

在图像的边缘检测算法中,Canny算法虽然可以大概勾勒出图片内图像的具体轮廓,但是一些不够清晰的轮廓可能会出现断开的现象,导致局部失真。文中对Canny算法进行进一步优化,采用抑制孤立的弱边缘方法实现边缘检测,图像内一些不太清晰的轮廓可以得以保存,相互连接,使得获得的图像边缘轮廓更加清晰,整体的感观效果更佳。文中给出优化方法并进行仿真验证了结果的有效性。     

基于Canny算子的红外图像边缘检测研究

在红外图像处理中,提出了尺度相乘的Canny边缘检测器,定义了尺度相乘函数,该函数是两个尺度检测滤波器响应的乘积.通过确定尺度相乘后的梯度图像,采用非最大值抑制方法得到边缘图像.实验结果表明,该算子提高了传统Canny检测算子的性能,具有良好的检测精度,在定位和噪声抑制两方面得到了较好的折中.     

基于Canny边缘检测算子的图像检索算法

针时依赖传统Canny算子的基于边缘的图像检索系统所存在的不足,提出一种基于Canny边缘检测的图像检索算法.使用改进的Canny算子提取图像边缘特征,将该特征通过傅里叶描述予转化为向量,根据向量闯的Manhanttan距离进行图像检索.试验结果表明,改进的Canny算子能够检测到低强度的边缘并保持边缘清晰连贯,而且该图像检索算法具有良好的检索效果.     

基于Canny算子的高压输电铁塔图像边缘检测研究

为了实现高压输电铁塔架构健康状态的监测,文章提出了基于Canny算子的高压输电塔图像边缘检测方法。并使用了两种常用的边缘检测方法与提出的方法进行了对比试验,仿真实验结果证明文章中提出的基于Canny算子的高压输电塔图像边缘检测方法的边缘检测效果优于另外两种方法。     

基于改进的Canny算子和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷藕合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进Canny算子和Zemike矩的图像亚像素边缘检测新方法.该算法先利用改进的Canny算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向,然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,...     

基于Canny边缘检测的红枣识别算法研究

随着农业科技的发展,色选机成为红枣生产过程中的一个重要环节。但在红枣色选的过程中往往会因为物料光遮挡、粘连、边缘发黑和枣蒂等原因导致识别不准、成品质量不够高。由于Canny边缘检测具有抗噪性强并且对梯度幅值进行非极大值抑制的优势,提出一种基于Canny边缘检测的红枣识别算法,先对红枣图像用Canny算子进行边缘检测并去除异色像素,再将图像由RGB转换为HSV颜色空间识别并用气阀分选。实验证明,所提出的算法能有效解决红枣在色选过程中由于边缘异色导致的识别误差问题。     

基于改进Canny算法的齿轮表面边缘检测

齿轮的边缘检测是保证齿轮使用安全的重要手段,传统的Canny边缘检测算法对噪声敏感,但是在滤除噪声时容易丢失弱边缘信息,其固定参数适应性较差。针对上述问题,本文提出了改进的Canny边缘算法用于齿轮表面边缘检测,将离散余弦变换(DCT)和非局部均值(NLM)相结合,取代了Canny算法中传统的高斯滤波器。实验结果表明,该方法在边缘检测和噪声抑制方面具有良好的效果。     

一种基于自适应Canny算子的舰船红外图像边缘检测方法

提出了一种用于舰船红外图像边缘检测的自适应Canny算子边缘检测方法。先利用图像的局部最大标准差值为参考值设定高斯滤波尺度参数,然后采用基于梯度幅度直方图的类间方差最大法计算Canny算子的高低闽值,从而实现边缘的自动检测。实验结果表明,采用该方法检测出的舰船边缘清晰连续,噪声较少,优于传统的Canny算子边缘检测方法,并且具有很好的工程适用性。     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度。     

基于Canny算子的改进的图像边缘检测方法

针对Canny算子的边缘检测算法提出了自己的改进方法,用MTM滤波算法取代Gauss滤波方法,并对算法中的参数选取进行了讨论。实验结果表明,改进的算法有效地提高了边缘检测准确性,极大地降低了计算量,取得较好的效果。     

基于自适应Canny和区域生长的滴头图像分割算法研究

文章采用一种融合Canny边缘检测与区域生长的图像分割方法来分割滴头图像,该算法首先采用自适应Canny进行粗分割,然后对粗定位后的图像进行区域生长,消除伪边缘,最后通过投影的方法精确定位出滴头.实验表明该算法在滴头图像分割中取得了较好的分割效果.     

基于统计滤波的自适应双阈值改进canny算子边缘检测算法

通过介绍传统Canny算子边缘检测算法的基本原理,针对传统算法中存在的缺陷和问题,提出一种基于统计滤波的自适应双阈值的边缘检测算法;它通过统计滤波去除噪声有效的提高了算法的运算效率同时进一步抑制噪声对边缘检测的影响,以及基于简单统计的阈值选择算法,不再是人工选取阈值而是根据图像自身的特点自动选取合适的阈值,两者结合有效的提高了边缘检测算法的准确度和运算效率;这为图像分割技术的发展奠定了坚实的基础。     

基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测

为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。     

基于改进Canny算子的手势图像边缘检测

针对手势检测不准确,手势边缘检测有偏差等问题,文中提出了一种改进的Canny算子用于检测手势图像边缘。改进的Canny算子使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法去除图像噪声,并在Sobel的基础上扩展45°和135°方向的梯度幅值计算,自适应获取最佳阈值判别图像边缘。最后,使用哈夫变换与像素点的梯度方向相结合检测边缘,连接边缘、增强边缘。实验表明,改进后Canny算子检测的结果8连通数比传统Canny算子检测的结果8连通数多,边缘连续性较好,检测精度更高且自适应性增强。     

一种基于改进Canny的边缘检测算法

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。     

基于Canny准则的基数B样条小波边缘检测

本文基于Canny准则,分析了收敛于Canny算子和Marr-Hildreth算子的基数B样条小波,用数学方法分别计算出它们的信噪比SNR、检测精度L和伪边界平均距离M,并通过数学计算证明了用这两类小波做边缘检测时,收敛于Canny算子的小波优于收敛于Marr-川ldreth算子的小波.收敛于Canny算子的基数B样条小波既能象高斯函数的导数一样,近似满足Canny提出的最优准则,同时与Canny算子相比可以快速有效地实现.