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。     

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。     

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。     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

边缘检测在数字图像处理和计算机视觉中有着重要的应用。对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析。针对该算法存在检测出的边缘粗且对噪声极其敏感的缺点,提出了一种改进算法。该算法对实际图像中出现的边缘类型进行了数学模型描述,然后把连续型的边缘模型作为研究对象,重新构造了对图像边缘方向进行检测的模板。针对Sobel边缘检测基于一阶导数极大值或二阶导数零交叉而带来的边缘定位准确度不高的缺点,对图像梯度图进行了细化处理。仿真结果表明:该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

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...     

基于Canny边缘检测的数字稳像算法研究

提出了一种将改进的Canny边缘检测技术应用于数字电子稳像中的方法,通过选择图像边缘线的交叉点作为特征点,以此确定仿射模型的运动参数,并进行运动补偿从而达到输出稳定视频图像的目的。实验结果表明用这种方法提取的特征点具有良好的稳定性,实际应用效果良好。     

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。     

基于改进Sobel算子的边缘检测算法的研究

针对传统Sobel边缘检测算法对噪声敏感的缺点进行了分析,提出了自适应权值的改进算法,该权值的大小取决于Sobel算子模板内像素灰度值之和。通过不同形式的噪声图像处理对比,结果表明,该算法不仅计算简单,而且具有较强的抗噪能力,对图像边缘有较高的检验精度,极大地改进了图像边缘识别的效果。     

基于直方图均衡化的Robinson图像边缘检测算法

针对图像边缘检测,现有Robinson相关算法存在效率低、阈值设定随机性大、易出现伪边缘等问题,提出一种改进Robinson的图像边缘检测算法。该算法利用直方图均衡化对图像进行增强,然后将Robinson算子原有的八方向梯度依照两两垂直原则组合为八组,分别计算每组梯度的范数,并取其最大值作为该像素点的梯度。最后取整幅图像的灰度均值作为阈值来识别图像的边缘像素和背景像素。实验表明,相对于现有相关算法,该算法检测结果更加清晰完整,同时避免了传统算子人为设定阈值随机性大的问题。     

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。     

便携式X光机图像降噪复合算法研究

便携式X光机应用越来越广,因而对其所成图像的降噪也显得尤为重要.本文首先讨论和分析了便携式X光机成像系统噪声的来源及其特性,针对传统单一降噪算法存在的不足,提出了一种新的复合式降噪算法.该复合算法不仅对高斯噪声和脉冲噪声有很好的滤除效果,同时也能有效地保护图像的细节部分.仿真实验证明,该算法切实可行.     

基于中值预滤波的航空图像小波去噪算法研究

结合航空图像的噪声来源与图像特性,提出一种基于中值预滤波的图像小波去噪算法.图像首先经中值滤波器进行预滤波,滤除随机的脉冲式噪声,然后对处理后的图像进行小波变换,与给定阈值相比,对可明显判为信号或噪声的系数进行相应处理;对不确定为信号或噪声的系数进行多尺度上的相关性追溯,判别其归属后进行处理.实验结果表明:该方法客观上提高了图像的信噪比,主观上使去噪后的图像纹理分明,能更好地适合人眼的视觉特性,有利于航空图像的分析、判读.     

彩色图像边缘检测及其在图像融合中的应用

提出了一种新的基于小波变换的彩色图像边缘检测方法,运用噪声和微弱边缘的识别以及动态双域值的选取,使得检测出来的边缘定位精度高,抑制噪声性能好。利用基于区域特征的信息融合策略,比较待融合图像的边缘点的值和区域能量特征值,选择特征突出者对应的原始图像区域组成融合结果。实验结果表明,该算法可以良好地保留两幅图像的细节信息,得到高质量的融合图像。     

一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法

针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的相似性寻找对应匹配点,通过仿真和实验数据与真实值的比较验证算法的有效性和配准的精度.     

小波变换在CCD图像边缘检测中的应用

对于CCD图像的非稳定高斯噪声,传统的Fourier变换法无法消除噪声,而小波变换在时域和频域同时具有优良的局部化特征,而且对高频采用逐渐精细的时域或空城步长可以聚焦到分析对象的任意细节,从而克服了传统Fourier变换固定步长等缺点,因此,小波变换法可消除这种噪声.本文在分析CCD图像噪声的基础上,利用小波变换和直方图分割方法对目标图像进行了降噪和边缘检测.试验证明此法行之有效.     

基于Top-hat变换的OSAHS图像边缘检测算法

提出了一种基于多方向、多尺度Top-hat变换的图像边缘检测方法,应用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome, OSAHS)早期病理图像的边缘检测及诊断。首先,构造不同方向、不同尺度的Top-hat算子增强图像的对比度,利用形态学梯度进行边缘检测,然后把各个算子检测到的图像边缘按照一定的权重进行组合,得到理想的边缘,以便准确地获得病理图像的相关参数,进而实现医学电子诊断。本文以口腔图像、咽喉声带处图像、鼻道内部图像的处理为例,这三组图像的处理结果表明,与传统的边缘算子相比较,该方法能使图像的边缘信息更完整、更准确,图像的边缘闭合度可达到97.67%。     

基于粗糙集与小波变换的图像融合算法

粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。     

图像边缘检测技术对偏滤器X点的识别研究

利用计算机视觉技术,对HL-2A偏滤器放电X点进行了识别研究。首先根据HL-2A偏滤器放电图的分析需求,基于直观的等离子体标准下单零放电位形下的边缘可见光辐射模型建立了Canny边缘检测的处理模型,主要对图像中等离子体边缘进行了预处理。结合Harris角点检测的算法,在提取出图像特征点后,利用多边形逼近的方式确定了特征点在图像中的坐标值。分别拟合出强、弱场侧的等离子体边界曲线及其渐近线,渐近线交点近似为X点,边界曲线向中心逼近所包围的区域可近似为X点存在区域。通过实际的HL-2A装置第37638次放电偏滤器放电图验证,经过简化条件后,拟合出的X点与EFIT反演对比误差范围在3cm以内。     

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。     

基于深度优先遍历的图像边缘检测方法

图像边缘识别是图像处理的重要组成。提出一种基于深度优先遍历的梯度分割算法,这种算法首先构造像素点的数据结构,然后从图像任意点出发,估算该点附近的像素点并获取梯度值,如果该点满足边缘点的特征,则从该点出发深度遍历寻找垂直于梯度方向上的边缘点,并标记访问过的点。如果该方向上没有满足条件的点则回退,从某个具有仅次于最大梯度值的方向继续遍历,并标记开始遍历的点为角点,直至遍历全图。该算法将图像的边缘点和角点明显地分割出来,便于识别,对带有不同类型的噪声图像进行处理也可取得较满意效果。