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基于Sobel算子的图像边缘检测研究 总被引:13,自引:0,他引:13
在图像处理中,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对由Otsu算法所得图像进行形态学的去除孤立像素和闭运算操作,然后再用Sobel算子进行边缘检测,最后将所得图像与用Sobel算子直接对原始图像进行边缘检测的图像相加。最后用MATLAB对数字图像和红外图像都进行了仿真。仿真结果表明,该算法改善了单一的用Sobel算子检测对垂直与水平方向敏感,其他方向不敏感的不足,提高了Sobel边缘检测算子的性能,具有良好的检测精度。此算法不仅适用于数字图像还适用于红外图像。 相似文献
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提出一种基于Jensen-Tsallis熵的红外图像的边缘检测方法,通过分析红外图像的成像特点,利用红外图像的局部的熵信息,计算滑动窗口内图像的Jensen-Tsallis散度-方向对,由Jensen-Tsallis散度确定候选边缘像素,再利用Jensen-Tsallis的方向信息细化并连接边缘像素,实验结果表明,该算法可以有效地检测红外图像边缘. 相似文献
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传统图像处理中的边缘检测方法只在一个边缘像素周围的8邻域中寻找8个方向的边缘像素,而实际的边缘方向理论上可以是360°中的任意方向.本文利用方向可控算子原理,使用一个包含最少基本滤波器的二阶拟合x-y分离滤波器,进而将Canny准则与矩恒定的阈值选择原则相结合,对图像进行边缘检测.实验结果表明,所提出的检测策略在效果上明显优于其它方法. 相似文献
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基于边缘信息的图像分割技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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结合CT图像的特点,在传统Canny算法的基础上提出了改进的Canny算法。该算法先用基于GCV准则的阈值函数平滑去噪,在得到非极大值抑制图像后用Otsu法自适应设定高低阈值,并用形态学结构元素细化边缘。实验证明,该方法能有效解决常见边缘检测算法对去除噪声和获取精细边缘之间的矛盾,使伪边缘现象大为减少,从而获得了比较理想的边缘检测效果,为提高医生诊断病情的准确率打下了良好的基础。 相似文献
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图像边缘检测算法的性能比较与分析 总被引:20,自引:3,他引:20
图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论,分析了这些算子进行边缘检测的优缺点,以及导致他们效果差异的具体原因。为了更清楚地看出效果,针对标准例图picture,给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析,这对于进一步学习和寻找更好的数字图像边缘检测方法具有一定的指导意义。 相似文献
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边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。在此介绍Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较,得出Canny算子的边缘连接程度最佳,景物的细节表现得最明晰,轮廓边缘提取得很完备。 相似文献
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一种改进的Canny算子边缘检测算法 总被引:3,自引:1,他引:2
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。 相似文献
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图像边缘检测算法研究与分析 总被引:3,自引:0,他引:3
边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。 相似文献
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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。 相似文献