基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法

图像的边缘检测技术是图像处理中最重要的内容之一,且已在图像分析和识别领域得到了广泛的应用.本文提出一种基于模糊增强的多尺度边缘检测算法.该算法首先用模糊增强算子对原始图像进行预处理,加大边缘两侧灰度的差异,然后利用多尺度边缘检测算法提取图像的边缘.最后,将该算法与经典的Sobel算子和Canny算子进行比较.实验结果表明,这种方法较好地解决了图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾.     

基于形态学滤波的图像伪边缘去除方法

针对传统边缘检测算子去除由噪声引起的伪边缘难的问题,提出了一种基于数学形态学滤波的图像伪边缘去除方法.该方法首先利用自适应中值滤波器对图像进行滤波,然后用Canny算子对图像进行边缘检测,对处理后的图像进行改进的τ-运算以去除伪边缘,从而得到较理想的图像边缘.仿真实验表明,该方法不仅有效地去除了由噪声引起的图像伪边缘,而且保留了完整的图像边缘,具有较小的均方根误差.     

改进的遗传算法在Canny算子阈值选取中的应用

Canny算子因其信噪比高、定位准确以及单边响应的优势,常常用于图像的边缘检测,而双阈值检测中阈值的选取会影响图像边缘提取的效果,为了获得边缘检测的最佳阈值,引入了一种改进的遗传算法.该方法从遗传算子和操作策略两个方面对基本遗传算法作出改进,重点设计了种群进化的适应度函数,使用该方法确定图像边缘连接的最佳阈值,以获得图像的边缘检测效果图.仿真结果表明:采用改进的遗传算法确定的阈值所得到的图像,边缘细节丰富,定位准确.     

综合小波和数学形态学的图像边缘检测

提出一种基于小波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法,即将图像分为高频和低频两部分别进行处理,利用小波对高频和低频部分进行边缘检测后,再利用数学形态学方法对低频进行边缘处理,并对两种边缘图像进行了融合.实验结果证实了该算法的可行性.     

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要，边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度杼陛和小波变换的性质，研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子，实现相对简单、效率较高。测试表明，该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测

针对传统的Canny边缘检测算子存在高斯滤波函数方差和阈值需要人工设置的缺点,提出了一种基于改进Canny算子的遥感图像边缘检测算法.首先利用复合形态学滤波代替高斯滤波,可得到更好的平滑效果,同时保留更多的边缘信息;然后利用Otsu阈值方法对阈值进行自适应设定,可以使检测边缘更加连续完整,并减少虚假边缘的存在;最后引入数学形态学算法实现对边缘细化处理.实验结果表明,将改进的Canny算子应用到遥感图像的处理中,具有良好的抗噪性能和检测精度.     

视频交通图像自适应阈值边缘检测

应用小波变换对视频交通图像进行边缘检测, 研究了边缘评价指标、尺度对性能指标的影响及自适应阈值边缘检测, 并与经典的边缘检测Sobel算子进行了对比。提出用大尺度滤波器去抑制原图像的噪声, 可靠地识别噪声; 而用小尺度滤波器为图像边缘精确定位, 并构造出紧支二次B样条小波。结果表明, 二次B样条小波边缘检测方法具有计算量小, 抗噪能力和适应能力强, 且有改进余地等优点, 仿真效果也明显好于经典的Sobel算子。     

沥青路面裂缝图像边缘检测算法研究

针对现有的沥青路面裂缝图像边缘检测算法存在的缺点,提出了一种基于图像处理技术的沥青路面裂缝图像边缘检测的新算法。首先分析沥青路面裂缝图像的特征,然后利用整数阶微分和分数阶微分,推导出有理数阶微分,再与Soble算子相结合得到了新算法。最后通过实例验证,并进行定位精度实验和客观评价验证了该算法的有效性。     

基于Canny算子边缘检测的车牌图像增强方法

提出一种基于Canny算子的车牌边缘检测技术,该技术优点是适用于不同场合并且它的参数允许调整以便于识别不同的边缘特性,尤其适合车牌数字这样具有封闭特性的图像;其缺点是在实时图像处理时速度比较慢。     

基于局部特性的月球撞击坑边缘处理方法研究

针对月球撞击坑边缘检测的问题,主要研究了基于局部统计特性的各向Sobel算子的撞击坑边缘检测方法。依据撞击坑图像模型的特点,采用属性形态学方法消除噪声对边缘的干扰,并提出针对局部弱边界保留和伪边界消除的多向Sobel算子的权重调整方法,使撞击坑边缘依局部分布特性而自适应加强,较好地保持了撞击坑边缘重要细节和特征。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

一种实时车道线偏离预警系统算法设计和实现

针对实时车道线偏离预警问题, 采用一种横向腐蚀算子对边缘检测后的图像进行腐蚀, 减少和消除图像中无关的边缘信息, 从而显著减少后续处理数据量; 提出一种以大津法为基础的边缘梯度图像分块阈值选取方法以便在不均匀光照条件下对道路边缘图像进行有效分割; 结合车道线在路面分布的几何特征、Hough投票结果、道路图像之间的相关性和车道线宽度特征, 提出了候选车道线筛选和计分算法对多车道场景进行车道线识别, 采用卡尔曼滤波法对车道线进行跟踪, 应用车道线偏离预警系统算法软件进行了试验验证。试验结果表明: 道路图像总帧数为24 661, 其中确检帧数为23 483, 误检帧数为1 178, 平均检测正确率为95.22%, 因此, 算法是正确的和有效的, 可以较好地满足车道线偏离预警系统实时性和鲁棒性的要求。     

基于NSCT和Bilateral滤波器的含噪声图像融合

对于含噪声红外与可见光图像的融合,在滤除噪声的同时通常也会损失同为高频信息的边缘细节.为了解决这个问题,提出了一种基于Bilateral双边滤波器和非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的含噪声图像融合算法.首先采用NSCT方法对图像进行多尺度分解,调整参数使得到的红外图像和可见光图像的高频图像中包含了大部分的边缘信息和噪声,为了保留边缘信息和滤除噪声,采用Bilateral双边滤波器分别对两幅高频图像进行处理,并得到红外高频图像的细节图像.为了将原始图像的边缘细节信息尽可能多地提取到融合图像中,同时增强边缘信息,将红外细节图像与可见光高频图像叠加到一起,提升融合图像的视觉效果.然后,采用局部区域标准方差系数方法作为红外与可见光图像低频图像的融合规则进行融合.最后,将融合后的高频图像和低频图像根据NSCT反向变换进行重构,得到融合后的图像.实验结果表明,该算法在滤除噪声的同时能够很好地保持边缘细节,对于含噪声图像的融合具有很好的效果.     

基于改进Canny算法的噪声图像边缘检测

针对经典Canny算法应用中常出现的无法滤除椒盐噪声且滤波后图像细节信息易丢失、Sobel卷积核定位的边缘信息精度较差、双阈值选取存在偶然性等问题,对Canny算法进行改进。首先采用自适应中值-高斯滤波法代替传统的高斯滤波,并融合Laplace边缘增强法,滤除大量噪声的同时保留图像边缘细节信息;使用精度更高的Scharr算子代替Sobel算子计算图像梯度幅值和方向;然后通过最大类间方差法自适应计算图像的最优阈值;最后选用BSD500数据集进行实验,结果表明：文中算法相对于经典Canny算法,峰值信噪比平均提升14.5 dB,边缘检测评价指标C/A提高0.07～0.24,C/B提高0.06～0.14,算法性能指标提高24.8%。     

提取深度图象尖顶边缘的一种新方法

提出了一种以基本数学形态学运算为基础的在深度图象中提取尖顶边缘的方法。首先用形态梯度算子处理深度图象，使尖顶边缘包含在图象的凹谷中。然后用形态凹谷检测算子将凹谷检测出来，并在尖顶边缘处形成凸峰，计算凸峰的局部极点，从而得到对应的尖顶边缘点的位置，用实际的深度图象进行了实验，结果证明这种方法快速有效，并且具有良好的抗噪声性能。     

基于最优条件下三次B样条小波的多尺度边缘检测算子

提出了一种新的基于三次Ｂ样条小波的边缘提取算子该算子通过构造一个目标函数而得到一组最优滤波器的系数,并将这一组系数和以三次Ｂ样条函数作为尺度函数的线性组合作为最优边缘检测算子提取边缘,经验证算子优于Ｃａｎｎｙ算子。     

基于图像处理的弓网燃弧检测方法

为提高弓网燃弧检测准确率,针对识别燃弧弧光困难的缺点,提出了一种结合改进Canny算法与求取目标重心法的弧光识别方法.首先,对燃弧可见光图像灰度化处理,利用图像二值化法区分弧光与背景;其次,采用改进的Canny算子检测弧光边缘,记录边缘内像素点总数及各像素点相对位置坐标;最后,计算燃弧重心横坐标,根据燃弧重心横坐标值是否位于接触线在相机中的成像范围内来识别燃弧.仿真结果表明,该方法能够准确识别燃弧,有效提高弓网燃弧检测准确率.