基于图像处理的刀具边缘轮廓提取

本文介绍了利用图像处理技术提取刀具边缘轮廓的方法。主要包括图像的采集、预处理、二值化、边缘检测及轮廓提取等。讨论和比较了几种常用的边缘检测算法。通过实例验证,本方案有良好的抗噪声性能,能准确提取刀具边缘轮廓。     

数字图像的一种轮廓跟踪算法

给出了一种数字图像跟踪算法,利用边缘像点的方向信息,在扇形区中进行扫描,从而得到一条完整的、边缘点彼此有机连接的轮廓曲线。方法简便易行并便于对得到的轮廓曲线做其他后继计算机处理。     

图像边缘检测经典算法研究综述

边缘检测是图像处理领域中的基本课题.本文就图像边缘检测的具体内容及几种传统的图像边缘检测方法进行了综述.分析了各种边缘检测算子的特点,并对它们的检测效果进行了分类比较.提出了该研究领域还存在的问题及发展趋势.     

基于图像边缘检测算法的研究

近年来,小波分析已成为工程学科中迅速发展起来的一个新领域,小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质,而且对于高频成分采用逐步精细的时域或频域取样步长,可以聚焦到对象的任意细节.介绍了边缘检测的经典算子和小波边缘检测的方法,用Matlab实现后对各种算法进行比较,并分析了各种算法的优劣,单从效果而言,基于小波的算法较好.     

图像的边缘检测与轮廓信息处理实验

CCD（ChargeCoupledDevices）电荷耦合器件是20世纪70年代初发展起来的新型半导体集成光电器件,能对光照做出反应并把反应的强度转换成相应的数值。面阵CCD图像传感器广泛地应用于保安监控、道路交通管理、非接触图像测量、图像摄取与图像信息处理领域。该文着重讨论面阵CCD在图像的边缘检测与轮廓信息处理实验中的应用。该实验是工业机器人视觉、非接触二维尺寸测量、图像图形分析等的基础。     

一种启发式的自适应图像边缘检测方法

在生物学和医学研究中,经常需要对细胞的形状进行识别,这首先要对细胞的边缘进行检测,通常采用计算机图像处理技术,通过分析图像边缘检测的经典算法,本文提出一种适用性较强的启发式图像检测方法,得到了较理想的处理效果。     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

图像边缘处理技术

概述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术,归纳了一些常用的处理算法,并根据边缘检测结果提出了几种后续处理方法,边缘连接及边界跟踪提取,以得到最终的结果:目标边缘图像。     

基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中)，被认为是非常重要的过程。图像轮廓提取首先要进行边缘检测．然后提取阶跃结构的边缘，这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上，并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz指数知识，它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测，还能根据MAS小波变换后的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性，提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘，并能有效消除噪声。     

Matlab在图像边缘提取中的应用

本文主要研究图像边缘提取,利用Matlab的图像边缘提取函数和算子,进行图像处理与分析,并对结果进行比较,得出各种边缘提取方法的特点。     

基于小波的图像边缘检测算法研究

图像的边缘检测是对图像进行进一步处理和识别的基础,虽然图像边缘产生的原因不同,但反映在图像的组成基元上,它们都是图像上灰度的不连续点或灰度剧烈变化的地方,这就意味着图像的边缘就是信号的高频部分。因此所有的边缘检测方法都是检测信号的高频部分。但在实际图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题。提出一种利用小波把图像分解成近似部分和细节部分,近似部分是原图像对高频部分进行滤波所得的近似表示。经滤波后近似部分去除了高频分量,因此能够检测到原图像所检测不到的边缘。     

基于Sobel算子的车辆轮廓边缘检测算法

本算法是在经典Sobel算子基础上,结合汽车本身的实际情况,增加了6个方向模板,同时利用基于L^2范数的各同性扩散去噪模型消除噪声,最终得出汽车轮廓图。仿真结果表明：该算法对汽车图像的噪声干扰有较强的抑制能力,汽车轮廓提取定位更准,精度更高,图像更清晰。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

图像边缘检测的研究与分析

边缘检测是数字图像处理中的重要内容,它是底层视觉处理中最重要的环节之一也是实现基于边界的图像分割的基础。本文对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析,通过运用MATLAB对常见的边缘检测算子进行仿真。     

边缘检测算法在小目标提取中的应用

文章采用拉普拉斯边缘检测算子对图像进行边缘检测,比较三种拉普拉斯算子模板提取小目标的效果。试验表明:Laplacian算子对噪声具有无法接受的敏感性,它的幅值产生双边缘,不能检测边缘的方向;LOG算子具有较强的抗造能力,定位精度较高得到的边缘检测连续性较好。     

图像边缘检测算法研究

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是图像分析识别前必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。本文介绍了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,并对其性能和算法特点进行了分析。     

用形态学改进医学图像边缘检测算法

针对医学图像的噪声问题,在数学形态学边缘检测算子的基础上,综合多结构元素和多尺度算法的特性,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法采用交替序列滤波器和结构元素,对数据分别进行闭运算和开运算,并且对水平、垂直和倾斜方向采用不同的权重系数进行加权,同时计算出膨胀型边缘检测算子,最后获得改进的边缘检测算子。给出了算法实现的具体步骤,使用该算法提取了MRI图像边缘,并对Lena图也进行了检测。实验表明该算法能够提高传统的形态学边缘检测方法的边缘分辨率,具有一定的实用性。     

融合FLBP和Gabor小波的图像轮廓提取算法

为了解决现有图像边缘提取算法对于局部区域特征提取效果不佳不清晰的问题,提出一种模糊局部二值模式Gabor边缘检测算法(fuzzy local binary-Gabor).该方法首先利用Gabor小波对图像进行第一次处理,降低图像中由于光照变化和噪声对图像产生的影响,再用模糊局部二值算法(模糊数学与局部二值法的结合)将处理过的特征图片进行第二次处理得到相应的轮廓提取特征图.结果证明,该算法确实对目标区域有较好的检测率,得出该算法对于图片轮廓的提取确实有很好的效果.     

基于MAS小波变换的数字图像轮廓提取算法

轮廓提取在许多智能视觉系统中(特别是在模式识别中),被认为是非常重要的过程。图像轮廓提 取首先要进行边缘检测,然后提取阶跃结构的边缘,这2个步骤一般情况下是分开进行的。介绍的尺度独 立算法是建立在多尺度分析与MAS小波变换理论的基础上,并结合数学上描述函数奇异性的Lipschitz 指数知识,它不仅能根据梯度方向上的局部最大振幅有效进行图像边缘检测,还能根据MAS小波变换后 的图像梯度向量振幅与变换尺度的无关性,提取出作为图像轮廓的阶跃结构边缘,并能有效消除噪声。     

图像边缘检测方法综述

目的介绍图像边缘检测技术的研究现状。方法总结了经典的边缘检测算子和近年来出现的新的边缘检测方法,分析了各种算法的特点和处理性能,并对它们自身的优缺点进行了论述。结果与结论每一种方法都有优缺点,在图像边缘检测中可根据实际需要选择合理的方法。