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.     

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。     

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.     

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%。     

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。     

基于图像形态滤波的边缘检测

为很好地检测出被噪声污染的图像的边缘,首先采用CB形态滤波对图像进行预处理,再用canny法获得较高的边缘检出率,最后采用最小费用搜索法进一步提高了边缘质量,建立在结构元素轮廓的概念之上,以集合延展度为特征进行处理的CB形态滤波保证了滤除噪声的同时保持图像细节,canny算法对噪声和弱边缘有更强的适应性,而最小费用搜索法对因滤波后遗留噪声引起的虚假边缘有很好的抑制能力,实例表明这种检测方法能够获得较好的图像边缘。     

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。     

基于小波变换的气缸内表面磨损检测的研究

经典边缘提取算法是以原始图像为基础，对噪声信号和边缘信号不加区分地使用边缘提取小波利用其在各个分辨率下具有时域和频域特性检测出图像边缘，并消除了噪身对图像的污染在实际应用中，很好地完成了对柴油机气缸内表面损坏的检测．     

基于自适应阈值的车辆边缘提取算法研究

实际道路视频图像背景复杂多变,给车辆边缘检测带来困难.提出用最大类间方差法求边缘检测算子的阈值,并给出具体迭代求解过程,得到的阈值能随图像背景的变化而变化,具有自适应性.实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

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．     

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。     

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．     

一种基于形态学变换的车道检测方法

利用形态学图像处理技术,基于形态学变换的道路检测方法,能够应用形态学变换、Canny边缘检测与Hough变换检测出直线道路车行道的边缘线。试验表明该方法能够准确提取出目标区域轮廓。     

基于边缘检测的沥青混合料图像分割技术研究

在对沥青混合料数字图像进行平滑去噪处理与增强处理基础上,采用边缘检测的分割算法对沥青混合料集料颗粒进行辨识与分析,突显出集料颗粒边缘轮廓,可为目标对象做进一步的特征提取和分离提供可靠的依据.     

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.