图像边缘检测算法的应用研究

图像边缘检测是图像处理中非常重要的基础,边缘检测直接影响图像分割的好坏,因此,要对某个图像进行分析和研究,首先要从边缘检测开始。论文主要研究了边缘检测的基本原理,并针对Canny算子给出了改进的方法,同时研究了不同的阈值对Canny算子的影响,并用MATLAB进行仿真,最后对得到的结果进行分析比较。     

基于Canny准则的齿轮边缘检测

文章重点介绍应用机器视觉技术进行齿轮在线、非接触式自动检测算法。在传统Canny边缘检测算法上,提出基于Canny准则的改进边缘检测方法,完成齿轮图像的边缘提取,为下一步齿轮测量打下基础。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选.对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点.该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性.     

数字图像边缘提取算子基于Matlab的实现

数字图像边缘检测在实际中有广泛的应用,目前可用于图像边缘检测的算子很多,本文主要通过对Canny和Log算子的分析以及通过Matlab编程仿真实验对比,得出两种算子的适用范围,并为实际采用合适的图像边缘检测技术提供参考。     

基于MATLAB的GUI车牌图像识别系统设计

提出了一套基于Roberts算子和最大方差阈值算法的GUI车牌图像识别系统。针对相机或高清视频流所采集的照片,本文结合图片的预处理,采用梯度检测法进行边缘检测,基于像素点的先行后列的车牌定位方法,并用最大阈值方差法进行二值化处理,根据对二值边缘图像做积分Harr识别,把车牌信息从图像转化为文本输出。实验结果表明,该GUI系统能够正确实现识别车牌图像文本信息。     

基于matlab实现的镜片表面缺陷智能检测图像处理

针对传统镜片企业人工抽样检测的弊端,以图像处理技术为基础,进行基于matlab的镜片表面缺陷图像处理及缺陷识别算法的开发。缺陷识别算法采用了滤波、形态学处理方法去除噪声、Canny算子进行边缘检测,最后进行特征的提取及识别。同时采用matlab的GUI界面实现人性化的操作,具体化程序的处理过程,使处理结果更为直观。实验证明,用matlab图像处理方法,检测镜片表面缺陷,更为快速,并且有较高的准确率。     

Sobel与阈值相融合的边缘检测算法

文章深入分析了目前主流的Sobel边缘检测算法和阈值分割算法的提取效果及处理速度,并针对于这两种算法在智能车系统上的不足之处,通过大量实践后,提出了Sobel与阈值相融合的边缘检测算法。Sobel与阈值相结合的边缘检测算法具备准确、快速的特点,既能满足智能车处理速度,又能提供准确完整的路径信息,保证了智能车的快速运行。     

基于合成孔径雷达图像的边缘检测研究

合成孔径雷达（SAR）图像边缘信息对于图像理解有着重要意义,它既是图像分割的有效途径,又是特征提取的有效手段,也是SAR图像处理中研究的重点。文章深入分析了SAR图像的Ratios边缘检测方法,并针对Ratios算法存在边缘定位精度低的缺点,提出了一种改进的Ratios边缘改进提取算法。结果表明,方法具有较高检测正确率及较好的边缘定位精度。     

一种基于小波包分解图像的去噪方法

用小波包分解图像，对图像进行去噪，在图像去噪中能得到很好的效果。这里首先利用高斯一拉普拉斯边缘检测方法检测图像的边缘，再用小波包变换对图像的平滑区进行阈值去噪，并且对图像邻域进行平滑处理，最后把边缘图像嵌入到平滑图像。这种图像处理方法不仅可以去除图像的噪声，图像的去噪效果和清晰度也大大地得到了提高，而且图像的边缘信息也得到了很好的保持。     

一种基于小波尺度相关性的自适应阈值去噪算法

针对图像去噪时造成的边缘模糊和细节损失问题,结合小波尺度相关性理论和经典的阈值去噪方法,提出了一种新的图像去噪算法,该算法利用不同尺度上小波系数间的相关性,对原图像和噪声对应的小波系数进行最大程度的区分,对前者予以保留,对后者则结合闽值去噪方法和该小波系数是原图像的置信程度进行处理。实验结果表明,该算法在达到很好的图像去噪的同时,能很好地保留图像的边缘和细节信息。     

图像边缘检测技术及实现

边缘检测技术在数字图像处理中有着重要的作用。本文对图像的边缘检测的各种边缘检测方法进行介绍和详细分析,并通过MATLAB对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,以及小波变换和数学形态学的边缘检测技术在复杂背景中的优势,为实际应用采用合适的图像边缘检测技术提供对照和参考。     

基于边缘方向的图像插值算法

边缘方向插值算法利用高低分辨率图像局部方差实现自适应非线性插值，并在边缘陡峭能适应调解插值系数，并设定门限值来自适应选择线性插值与边缘方向插值，本文通过实验仿真，边缘方向插值算法性能明显优于传统线性插值算法，如linear，splint，cubic插值．     

基于细胞神经网络的遥感图像处理

细胞神经网络(cellular neural network)简称CNN,是边缘提取最有效的方法之一。本文重点研究了三阶CNN在遥感图像处理中的应用,并将CNN与传统的三种方法(Sobel边缘检测器,拉普拉斯检测器,Canny边缘检测器)做了比较,将CNN与传统方法的差别与优缺点展示出来。仿真实验结果显示,用CNN的方法处理图像比用传统方法处理图像效果更加显著,结果较精细,对边缘提取的连续性明显,实现不同朝向、不同强弱的边缘提取,信息量优于其他3种方法。     

基于多结构多尺度形态学的医学图像边缘检测

文章针对医学图像中人体组织结构复杂的特点,提出一种形态学运算的修正算法,该算法结合膨胀、腐蚀和开、闭运算的特性,既具有较强的噪声滤除能力又减轻了边缘的模糊性;在结构元素的选取上,引入多结构元素的方法,能够兼顾到不同方向的边缘,保持边缘的完整性;同时进行了局部对比度增强处理。实验表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,得到的边缘更为准确精细,能够有效地检测出图像的边缘,因此具有一定的实用性。     

基于系数优化的图像边缘增强误差扩散方法

传统误差扩散法所生成的半色调图像容易产生"蠕虫"效应及边缘模糊的现象。因此,本文提出了一种基于系数优化的图像边缘增强误差扩散方法,该方法以Shiau-Fan所提出的新加权误差传递算法为基础,采用canny算子来检测图像的边缘且沿边缘方向不断优化其误差滤波器的系数,从而达到增强半色调图像边缘及弱化"蠕虫"现象的目的。     

基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测

图像边缘是对图像进行进一步处理和识别的基础,边缘都是图像上灰度不连续的点或灰度变化剧烈的地方,所以说图像的边缘就是信号的高频部分,边缘检测就是检测信号的高频部分,是图像基本特征之一。但在实际的图像中,由于噪声的存在,边缘检测成为一个难题,所以本文提出了一种基于Neyman-Pearson准则和小波模极大值的边缘检测方法,该方法能很好地检测出图像的边缘。     

典型图像分类算法分析

本文主要讨论了图像处理中基于人类视觉系统(HVS)的图像区域分类的相关概念、技术以及算法的实现。图像分类是指将图像分成平滑区、纹理区和边缘区,它是图像处理中一种重要的手段,具有广泛的应用。所谓平滑区就是指图像中灰度变化较少,包含信息量少,能量小的部分;而边缘是图像中一种灰度突变形式的集合;纹理是表征象素按一定的排列规律进行重复排列的部分。纹理区和边缘区的图像块具有较大的能量。本文主要基于人类视觉的一些特性,提出了空域和频域两种分类算法,这两种算法都是先将图像分块,然后再与人类视觉特性相结合,对各个图像块进行处理,再确定相应划分区域的阈值,对原始图像进行二次分类,最终得到图像的平滑区、纹理区和边缘区.     

齿轮视觉检测中测量基准确定方法研究

文章针对直齿渐开线圆柱齿轮的视觉测量系统,提出一种综合利用图像处理、边缘检测和尺寸测量等方法的齿轮测量基准确定算法,完成了对齿轮轴孔目标边缘的准确检测和对齿轮测量基准的精确计算。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。