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.     

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.     

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%。     

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。     

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。     

基于边缘角点的SIFT图像配准算法

SIFT由特征提取,特征描述符描述和特征匹配3部分构成,该算子特征提取数目庞大,建立特征描述符运算量高,导致算法效率低.提出了一种SEC (SIFT-Edge-Corner)算法,在图像尺度空间提取角点代替SIFT特征点,并根据角点是边缘曲率极值理论,预先采用Canny算子得到高斯边缘图像金字塔,再提取角点并进行尺度选择.实验结果表明:该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率.     

基于多种算子相融合的边缘检测方法

每一种边缘检测算子都有着各自的优点与缺点。为充分利用各边缘检测算子的优势并克服单一边缘检测算子所造成的局限性,提出了一种基于多种边缘检测算子相融合的图像边缘检测方法。具体是将多种不同参数设置的Canny图像边缘检测结果与多种不同参数设置的Laplace图像边缘检测结果进行融合,从而获得图像最终的边缘信息。实验结果表明该方法具有较高的边缘定位精度,能够达到较理想的边缘检测结果。     

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。     

图的符号边控制与减边控制

设G是一个图,γ′s(G)和γ′m(G)分别表示图G的符号边控制数和减边控制数,利用图的边度序列给出了γ′s(G)和γ′m(G)的下限,并通过图G的子图明确了两者的关系,为找出γ′m(G)更多的下界提供了新的方法。     

关于图的反符号边控制

引入了图的反符号边控制的概念,设G=(V,E)是一个图,一个函数f:e→{-1, 1}如果对任意e∈E(G),均有∑e′∈N[e]f(e′)≤0,则称f为图G的一个反符号边控制函数.图G的反符号边控制数定义为-γs(G)=max{∑e∈Ef(e)|f为图G的反符号边控制函数}.在本文中,我们主要给出了图的反符号边控制数的两个上界,并确定了几类特殊图的反符号控制函数.     

单圈图的邻强边染色

设G是阶数不小于3的简单连通图,G的k-正常边染色称为是邻强的,如果G的任意相邻的两顶点的关联边的颜色构成的集合不同.对一个图G进行邻强边染色所需要的最少的颜色数称为是G的邻强边色数.本文研究了单圈图的邻强边染色.     

关于图的两类边控制数

引入了图的反符号边全控制的概念．设G=（V,E）是一个图,N（e）表示G中与e相邻的边集,函数f：E→{＋1,-1},如果对任意e∈E（G）均有∑f（e’）≤0,其中e’∈N（e）,则称,为图G的一个反符号边全控制函数．而γ’st（G）=max{∑f（e）｜f为G的反符号边全控制函数,e∈E（G）称为图G的反符号边全控制数．分别给出了图的反符号边全控制数和^符号边控制数的一个界限,并确定了轮图的反符号边全控制数和完全偶图Km,n的珏符号边控制数的下界．     

基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

关于图的符号边全控制

引入了图的符号边全控制的概念,主要刻划了满足sγt′(G)=|E(G)|且δ(G)2的所有连通图G,给出了n阶k-正则图G的符号边全控制数γst′(G)的下限,确定所有轮图的符号边全控制数,最后还提出了一个关于sγ′t(G)上界的猜想.     

一种改进的形态学边缘检测方法

对经典形态学进行了3点改进,提出一种多尺度多级级联自适应加权图像边缘检测算法.经实验结果表明,与其他方法相比,该算法抗噪性能更优,得到的边缘图像具有良好的边缘细节特性,算法比较简单,具有一定的实用性和可行性.     

带约束的动态Delaunay三角剖分算法研究

根据传统的三角网格生长算法和数据点渐次插入算法,改进了带约束的动态Delaunay三角剖分算法,进一步得到了优化三角网格的动态三角剖分算法,改进了以往三角剖分算法必须知道所有顶点后才能进行剖分的缺点,并引入合理的约束边插入算法,使得最终三角网格达到最优.     

基于小波变换的纹理边缘检测方法

根据Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测原理和纹理图像的局部特征,推广了Ｍａｌａｔ多尺度边缘检测算法．这个推广算法不仅适用于一般图像的边缘检测,而且还可用来提取纹理图像的边缘．     

滚子接触边缘效应实验研究

利用通用接触疲劳实验机,通过实验模拟合理设计出滚子接触边缘效应实验试件,用实验证明了直母线滚子接触受载后存在边界应力集中现象,即:所谓的“边缘效应”;间接证明了深穴滚子结构可以降低或避免滚子接触“边缘效应”,从而提高零部件的接触疲劳寿命.