基于边缘信息的图像分割技术研究

介绍了基于边缘信息的图像分割方法及其算法特点，并对其性能、特点做了分析研究。在此基础上，对一阶微分算子、Roberts算子、Sobel算子及Canny算子进行了设计，并通过Matlab 6．0进行了仿真，经调试得出了较理想的实验结果。该图像分割方法不仅具有较好的理论基础，而且针对不同的目标对象和应用领域具有实时性好、分割精度高等特点，具有十分广阔的应用前景。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

一种基于逐点阈值分割的图像边缘检测方法

提出一种对图像中每个点逐一取阈值进行分类的一种新的阈值分割算法.该算法利用图像中像素邻域的灰度值均值统计信息作为该点阈值设置的标准,并引入该点邻域内像素灰度值方差作为附加判断条件,使提取出来的日标点是图像的边缘点.事实上该阈值分割算法起到了边缘提取的效果.实验证明,本文算法起到了良好的边缘检测效果,并且验证了本算法对于以邻域统计信息作为阈值估计标准的合理性.     

Prewitt图像边缘检测方法的改进

改进传统的边缘检测方法,有很大的发展潜力.结合形态学方法,对Prewitt图像边缘检测方法进行改进,经过实例验证,改进方法检测的边缘更清晰、线条更完整,抗噪声性能良好.     

基于扫描线迭代的深度图像边缘检测算法

提出一种基于扫描线迭代近似技术的深度图像边缘检测算法。与其他的算法相比,该算法具有直观的几何意义。通过大量的由三维坐标扫描仪获得的实时深度图像对该边缘算法进行验证,实验结果表明该算法具有良好的分割效果和稳定性。     

基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割

该文以卡通模型为SAR图像分割的理论依据,提出了一种基于MSP-ROA边缘检测的SAR图像分割算法,算法中对边缘检测的结果做种子生长、标注和区域填充,并根据相似性准则对填充的初始分割结果进行相邻区域的合并处理,最终得到同质性和连通性都较好的SAR图像分割结果;文中给出了SAR图像分割处理的性能评估指标,并用实测的SAR图像数据验证了上述算法,最后给出了与其它分割方法比较的结果.     

图像边缘检测算法的比较分析

随着社会的快速发展,图像边缘检测的方法也逐步的多样化,为了能够全面提升其图像边缘检测的效率,需要对整体的检测方法进行全面的创新.但在实际的检测过程中,其检测环境还相对复杂,导致边缘检测的难度相对较大.所以,对检测法进行优化十分关键.本文主要针对图像边缘检测法进行比较分析.并提出了相应的优化措施.     

一种新的快速视频图像边缘检测算法

一般常用的边缘检测算法计算量较大,对细小边缘检测效果较差,不适合实时边缘检测系统。针对这一问题,本文提出一种连续分割的快速边缘检测算法：从相互垂直两方向分割梯度图像,提取截面曲线极大值获得图像边缘,使用形态学梯度,检测出细小的图像边缘。实验结果表明此算法较Canny等经典算法减少了计算量,提高了边缘检测精度。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然 后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

基于边缘强度的红外图像阈值分割方法研究

提出一种针对复杂场景的基于图像边缘强度的阈值分割算法。首先进行边缘检测,然后根据边缘强度进行像素灰度值加权平均计算出图像的分割阈值。该算法简单、实用,可对海上及空中目标进行准确分割,并已在实际的跟踪系统中进行了应用,结果表明目标分割正确,系统实时性强、稳定可靠。     

实时图像边缘检测的设计及FPGA实现

传统Sobel算法实现边缘检测是基于静态图像,而在实时图像处理中,边缘检测存在一定的复杂度和难度,文中将FPGA应用于实时图像边缘检测系统,从而实现动态实时图像的边缘检测。通过搭建实验平台仿真验证表明,检测精度和数据处理的运算效率均有所提高。     

基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

一种改进的边缘生长彩色图像分割方法

针对彩色图像颜色空间特性,提出一种改进的边缘生长图像分割方法。首先根据平均颜色矩确定图像量化级数,色彩量化后采用边缘检测提取边缘像素集,并将这些高细节点形成边缘线,围成一个封闭的区域,最后根据颜色空间的区域距离,将初始分割区域进行合并。该方法很好的解决了使用边缘检测或区域生长所产生的不连续性和过分割问题。实验结果显示对彩色图像分割具有较好的效果。     

沥青混合料数字图像的边缘检测方法研究

边缘是图像的基本特征,并且蕴含了丰富的内在信息,是图像识别中抽取图像特征的重要属性。为了分析研究沥青混合料中集料颗粒特征,介绍了几种经典边缘检测算子,对沥青混合料数字图像进行处理。最后以VC.NET为平台对图像进行边缘检测,分析这几种经典算子的优劣,找出适合沥青混合料数字图像边缘检测的最佳算子。     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

基于CP神经网络的边缘检测

边缘检测是图像分析识别必不可少的环节，是一种重要的图像预处理技术。虽然传统的算子算法对边缘的检测速度快，但其得到的往往是断续的，不完整的边缘信息，且这类检测方法对噪声比较敏感，在检测噪声污染图像时会得到许多虚假的边缘。利用CP神经网络对灰度图像的边缘进行检测，但考虑到神经网络训练量过大的问题，先利用传统算子对图像进行边缘处理，将处理后的图像做为神经网络的输入。实验结果表明，该方法得到的边缘图像边界封闭性好，具有较好的抗噪特点。     

基于小波变换的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础 ,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感。讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法 ,仿真结果表明 ,该方法明显优于传统的边缘检测算法 ,对噪声的抑制能力强     

图像配准中的边缘提取方法的研究

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一.边缘特征提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在图像配准中有着广泛的应用,对于图像匹配精度至关重要.该文对现有经典以及新型的边缘检测方法进行了介绍,并重点比较了近年来出现的几种新方法,从而总结出相对有效的图像边缘提取方法,为进一步进行图像配准提供了依据.