基于边缘检测的焊缝图像自动识别算法

提出一种基于边缘检测的焊缝图像识别方法,即通过对螺旋钢管焊缝图像的实时采集、处理、分析,一旦发现焊枪偏离焊缝中心则及时对焊枪走向加以调整。该方法运用在实际螺旋钢管焊接中,具有检测时间短、误差小、工作稳定可靠、抗干扰能力强等特点。     

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LoG算法的车辆图像边缘的提取

阐述了LoG算法的一般式及其对图像边缘提取的原理，并应用LoG算法对车辆图像进行了提取，获得了质量比较理想的车辆边缘图像。该方法可广泛用于流量较大的自动车辆检测系统和其他动态图像识别系统。     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

一种简单的灰度图像边缘检测算法

提出了一种新的基于平行方向上像素点灰度值平均值求差的边缘检测算法.根据像素点及其八邻域的灰度值,在尽量保证图像信息完整的基础上,选择合适的阈值提取出尽可能合适数量的边缘点,并利用边缘的连续性原理对结果中的噪声点进行筛选,以达到边缘提取的目的,提高图像边缘检测效果.实验表明:此算法对灰度图像是一种简单、有效的边缘检测算法.     

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.     

基于小波变换的边缘提取及特性分析

提出一种小波变换进行图像边缘提取的算法，并论证了该算法在没有噪声的情况下对阶跃型边缘具有精确的定位能力，最后，给出了试验结果。     

医学彩色内窥镜图像边缘检测方法的研究

考虑到医学彩色内窥镜图像的特殊性，用Ｋ－Ｌ变换，将经锐化处理后的彩色图像分解成３个正交彩色基Ｉ＾１，Ｉ＾２和Ｉ＾３，提出用Ｋｉｒｓｃｈ算子对含丰富特征的单色图Ｉ＾１进行边缘检测，并用Ｉ＾２和Ｉ＾３进行补偿，使获得的彩色回显图像边缘清晰，细节丰富。     

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.     

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BMP图像的信息隐藏算法研究

介绍基于LSB算法的图像隐藏原理,分析了传统的LSB算法,提出了两种改进的方法。同时对BMP文件的属性和GRB分量提取作了分析并给出相应代码。     

基于边缘信息检测的BP网络图像压缩新算法

探讨了人工神经网络用于图像压缩的方法,提出了一种基于边缘信息检测的BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、纹理块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数.实验结果证明:本算法在保证重建图像丰富细节的同时,能大大提高图像的压缩比.