多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法

数学形态学作为一门新兴的、以形态为基础对图像进行分析的学科，已得到人们的广泛关注，并应用于图像处理的许多方面。本文提出一种基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测算法，该算法通过构造4个不同方向的结构元素，应用形态学梯度算子得到图像4个方向的边缘检测结果，并将这些结果进行加权平均，得到最终的图像边缘。为验证算法的效果，给出了本文算法和几种传统算子对Lena图像进行边缘提取的实验结果。结果表明：本文算法成功地完成了图像的边缘检测，且检测效果明显优于经典的Sobel算子，Laplace算子和Canny算子。     

红外图像边缘检测算法综述

为填补红外图像边缘检测算法综述性研究的空白,使更多研究者较为全面地了解目前成果,并为后续研究提供有价值的参考,遴选了近十年国内外红外图像边缘检测技术研究的相关文献.首先概述了红外成像与边缘检测技术,进而阐述了红外图像边缘检测技术的难点与挑战,接着总结了主要的红外图像边缘检测算法,将相关算法分为了4类——基于经典边缘检测...     

结合数学形态学和图像融合的边缘检测算法

工业CT图像边缘检测是工业CT图像处理中一项十分重要的工作和预处理步骤,图像的最终处理结果取决于边缘检测的优劣程度。本文首先介绍了几种经典的图像边缘检测方法,并用这几种算法对工业CT图像进行了计算机仿真。通过对仿真结果的对比和分析,作者提出了基于数学形态学和图像融合相结合的图像边缘检测算法MDY并在ImageJ软件上编程实现。实验结果表明该算法能够有效地抑制噪声,完整的检测边缘,且优于其他传统边缘检测算法。     

边缘图像滤波算法

图像经过边缘提取之后常会带有各种噪声,提取的边缘还不能满足需要,讨论了对边缘图像的滤波算法,先对边缘的图像进行闭运算,再进行区域标记。实验结果表明,该算法对提高边缘图像的质量是非常有效的。     

顺序形态学在图像边缘检测中的应用

本文从顺序形态学基本理论出发，根据顺序形态变换的单调性、扩展性和反扩展性，讨论了顺序形态变换在图像边缘检测中的应用。在分析了其边缘检测的几何意义以及结构元素对检测边缘效果的影响之后，还比较了几种边缘检测算子对有噪声图像的处理结果，实验结果表明，基于顺序形态学的边缘检测方法，不但几何意义明确、易于构造，而且性能也比传统检测算子好。     

基于数学形态滤波算子的医学图像边缘检测

利用数学形态学中开、闭滤波算子构造了一种边缘检测器，并将其用于医学图象的边缘检测。仿真结果表明，该边缘检测器可以较好的去除噪声并同时进行边缘检测。     

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。     

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。     

联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测

医学图像现已成为临床诊断、病理分析及治疗的重要依据和手段,医学图像边缘检测的好坏,会直接影响到后续的治疗过程.分析了基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法的不足,提出了一种联合提升小波和形态学的医学图像边缘检测算法.首先对原始图像做提升小波变换,然后采用多方位形态学算子检测边缘,最后进行提升小波反变换.实验结果表明该方法能在有效地去除噪声的同时准确地检测出肺部病灶图像的边缘,是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

一种改进的含噪图像边缘检测算法

数字图像边缘检测是图像分割、识别等图像分析和理解领域中的重要基础。针对图像边缘检测中噪声抑制与细节保留之间的矛盾,提出了一种基于小波变换和数学形态学改进的含噪图像边缘检测算法。该算法对含噪图像分别采取小波变换法和数学形态学法进行边缘提取,将所得图像进行小波分解,对高低频系数分别采取不同融合规则进行融合,通过逆小波变换得到融合图像。通过实验对比不同算法对含噪图像的边缘检测效果图,结果表明,该算法提取的图像边缘轮廓信息连续完整,在较大程度上能够抑制噪声,较好地保留了图像的细节信息。     

基于局部模糊分形维度的图像边缘检测算法

介绍了一种局部模糊分形维度,并将该技术应用到图像边缘检测中.将像素覆盖方法推广到N维模糊离散集分形维度的计算就得到了局部模糊分形维度.给出了局部图像的LFFD计算流程和基于LFFD的图像边缘检测方法.采用实例验证了本文的算法,实例结果显示,本文的算法是正确的、可行的和有效的.     

基于全变分扩展方法的压缩感知磁共振成像算法研究

针对全变分算法在压缩感知磁共振成像(CS-MRI)重构过程中存在阶梯效应的问题,该文研究3种基于全变分扩展方法的CS-MRI成像算法,即高阶全变分、总广义变分和组合稀疏全变分,并将其与平移不变离散小波稀疏基相结合,建立稀疏模型,采用快速复合分裂算法求解CS-MRI重构的凸优化问题。同时,讨论了全变分及其扩展方法对两种不同磁共振图像数据和径向欠采样模式重构CS-MRI的精度。实验结果表明,基于全变分扩展的重构算法能有效解决全变分重建中存在阶梯效应的缺点;另外,相比高阶全变分和总广义变分重构算法,组合稀疏全变分方法具有更好的重建效果,获得更高重构信噪比。     

基于改进Bubble函数的红外图像边缘提取方法

针对bubble函数不具有调节带宽的缺点,提出了一种改进的bubble函数,该改进函数能够通过调节参数来获取不同时域、频域响应和滤波效果.将改进后的bubble函数与平稳小波相结合构造出多分辨率网络,该网络利用平稳小波变换去除噪声、利用改进bubble函数增强图像边缘,从而可以准确、有效、快速的提取出图像的边缘.实验结果表明,该方法优于传统bubble函数与平稳小波相结合提取边缘的效果.     

HHT在眼底图像边缘检测中的应用

在眼底图像处理中,边缘检测技术是许多研究领域的重要预处理手段,如眼底图像特征提取和基于图像特征的图像配准方法等等。将希尔波特-黄变换（HHT,Hilbert-Huang Transform）方法应用于眼底图像边缘检测,提出了基于二维经验模式分解的图像边缘检测算法。实验结果表明,利用HHT方法的自适应多分辨特性,可以有效提取出眼底图像的细节信息,又不会检测出过多的虚假边缘。该方法为眼底图像的其它处理方法提供了有效的预处理手段。     

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。     

基于矩的异分辨率图象边界检测

（１）本文引入仿射变换，提出了一种用矩算子以民分辨率图象直接进行边界检测的方法，利用同分辨率图象正方形窗口的模板行矩的计算，推导出了相应用的边界参数公式。（２）本文提出一种隐线笥插值矩计算方法，得到一组与正方形窗口对应的正方形模板，避免了费时的预插值过程，（３）对本文提出的方法进行了实验验证，并给出了实验结果。     

基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测

该文结合基于非下采样方向滤波-双树复小波变换(NonSubsampled Direction Filter Bank-Dual-Tree Complex Wavelet Transform, NSDFB-DTCWT)的局部混合滤波算法和Dempster-Shafet (DS)证据理论提出一种基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测算法。该算法首先对SAR图像进行局部混合滤波,然后对不同尺度滤波图像使用指数加权均值比(Ratio Of Exponentially Weighted Averages, ROEWA)算子检测边缘的强度,再使用Canny算子检测边缘的方向,从而得到SAR图像各尺度上的边缘,最后使用DS证据理论融合各尺度的边缘形成原始SAR图像的边缘。实验结果表明：该文所提出的算法具有很好的边缘检测效果,检测到的SAR图像的边缘定位准确和完整,且伪边缘较少。     

图像分割中的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。从70年代到现在发展出了很多种边缘检测的方法,而对于不同的应用环境,不同算法的效果不同。针对高速公路中图像的特点,对几种典型的边缘检测方法的原理和实现方法进行了详细分析和说明,对比分析了各种算法应用在高速公路图像识别中的优劣,并根据高速公路图像识别系统的特点选择了合适的检测算法。     

图像边缘检测方法比较研究

边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。系统分析目前具有代表性的边缘检测方法,并用IDL6.3软件实现各种算法。实验结果表明,各种方法均有各自的优缺点和适用条件,在做图像边缘检测之前,应对图像进行分析,针对图像的特点和应用需求选用合适的方法。     

图像边缘检测方法分析与研究

边缘是图像的重要特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用,是图像目标检测中一个基础而又困难的问题,本文分析了常规的边缘检测方法及其特点,并用这些方法分别对原始图像和噪声图像进行了处理,处理的结果表明,Sobel、Roberts、Prewitt、Kirsch、LOG算子的图像处理效果各有利弊,它们在定位精度、噪声敏感度和复杂度之间存在互相抑制的关系。