边缘检测Prewitt算子的改进算法

本文对Prewitt经典算子进行了分析,根据算法的计算规律提出了一种改进的计算方法,通过对常规算法与改进算法的计算量进行比较分析,从理论上说明了改进算法具有简洁的处理步骤,提高了处理的速度;又通过对200幅256×256影像的具体实验证明,改进算法不仅拥有与原算法相同的效果,而且,处理时间显著缩短。     

结合LOG算子和大津法的遥感影像边缘检测方法

针对遥感影像具有丰富的细节和混合噪声,采用传统高斯拉普拉斯(LOG)算子难以有效地提取遥感影像地物边缘信息,文章提出一种结合LOG算子和大津法(Otsu法)的遥感影像地物边缘信息提取算法。此算法采用中值滤波对原始影像进行消噪,利用Otsu算法对滤波后影像进行自适应阈值分割得到目标影像,采用LOG算子对目标影像进行边缘信息提取。以安宁某区域的遥感影像为例,实验结果表明,提出的算法与传统LOG算子相比,具有更高的提取精度,能有效地提取出遥感影像的真实边缘、减少伪边缘。     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

介绍Canny算子边缘检测的基本原理,并对其性能进行分析和评价。针对传统Canny算子在滤波过程中存在的缺陷,提出一种基于自适应平滑滤波的改进Canny边缘检测算子,该算法根据图像中像元灰度值的突变特性,自适应的改变滤波器的权值,在平滑图像的过程中使图像的边缘锐化。在计算梯度幅值的时候采用了邻域的梯度幅值计算方法,考虑了像素对角线方向的梯度计算,进一步抑制了噪声的影响。通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度和准确性。     

一维边缘检测算子的递归算法

本文对边缘检测理论和算法作了理论和实验方面的深入研究，选用Ｄｅｒｉｃｈｅ依据Ｃａｎｎｙ设计思想导出的边缘检测算子，证明了递归算法代数卷积算法实现边缘检测的基本原理，导出了几种算子逆归算法的实用公式，实验证明递归算法比卷积算法实现边缘提取在速度方面有着明显的提高，为一维影匹配中数字影像特征提取提供了快速而实用的边缘检测方法。     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子,以二值形态学为理论基础,将原有的形态学梯度算子进行改进,进行图像处理时,首先选用迭代阈值的方法对图像二值化,然后利用改进的形态学梯度算子提取图像边缘信息.实验结果表明,将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,且有很好的抗噪能力.     

利用LOG算子提取边缘所存在问题的探讨

ＬＯＧ算子是边缘提取中一种常用算法．着重讨论了应用此种方法进行边缘提取所存在的两个问题，并探讨了解决的方法。     

利用LOG算子提取边缘所存在问题的探讨

ＬＯＧ算子是边缘提取中一种常用算法，着重讨论了应用此种方法进行边缘撮所存在的两个问题，并探讨了解决的方法。     

一种改进型Canny算子边缘检测算法

在图像边缘检测领域,与传统边缘检测算法相比,Canny算法在解决抑制噪声与保留边缘上效果更好,但在保留边缘细节和减少伪边缘方面仍存在不足.提出了一种改进型Canny算子边缘检测算法,采用具有保边去噪特性的双边滤波器代替高斯滤波器进行去噪,并在非极大值抑制和阈值选取方面做出了改进.实验结果表明,该算法能比传统算法检测到更...     

一种消除不规则地物影响的规则地物边缘检测算子

对传统的边缘检测算子来说，虽然本身或在使用方法上都有一定的抑制噪声能力，但是效果并不明显，所以本文提出一种改进的方向方差算子，能够在检测“规则”地物边缘的同时，有效的抑制了“不规则”地物的影响。实验中，与传统的边缘检测算子进行了比较，结果证明本算法是有效的。     

一种改进的边缘检测算法

对传统的微分边缘检测算法进行了分析和评价。针对微分边缘检测算法的缺陷,提出了一种改进的边缘检测算法。新算法将待检测像素的邻域也作为一个考虑的对象,通过计算该邻域的性质,从而增加了梯度运算的可靠性。实验表明,新算法能够检测到更细的边缘,并且在椒盐噪声的情况下要优于常用的微分边缘检测算法。     

用改进的BP网络进行图像边缘检测

由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此提出了一种基于改进BP网络的边缘检测方法。在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练。最后,将训练后的网络用于图像的边缘检测。实验证明这种方法是有效的。     

利用边缘特征点聚类分析进行RHT圆形目标快速检测

针对目标识别和提取中多圆目标的检测问题,提出了一种基于边缘特征点聚类分析的RHT快速检测算法。实验结果表明,该方法可以在背景较为复杂的影像中快速准确地提取多个圆形目标,对于比较分散的形态较大的近圆形目标的提取也具有很大的实用价值,且具有良好的抗噪和抗干扰能力及较强的鲁棒性。     

基于小波变换的图像边缘提取算法

在给出边缘检测性能判断标准和传统的模极大值点筛选的缺陷之后,基于边缘检测提出了改进的小波变换模局部极大值点算法。在这个基础之上,又针对交通系统的实时性,提出了一种改进的边缘信息的车辆检测算法,使得对运动车辆的边缘检测具有更加良好的效果。最后通过仿真实验,证明本论文提出方法的有效性,得到了多帧道路图像的边缘,较好地解决了传统边缘检测方法在边缘检测时会出现伪边缘和有意义边缘损失这两个问题,对将来车辆交通监控系统等方面的研究起到了一定的帮助作用。     

利用DEM边缘检测进行黄土地貌沟沿线自动提取

在分析黄土地貌沟沿线形态特征的基础上,提出了基于规则格网DEM,通过引入边缘检测算子提取并连接沟沿线候选点,并借助形态学方法滤除细碎线段,最终生成沟沿线的方法。黄土丘陵沟壑区的实验结果显示,Sobel、Roberts、Prewitt梯度算子检测得到的沟沿线封闭性较差,线段较零碎,与实际沟沿线不符,不适用于沟沿线的自动提取;而LOG算子提取的线段连续、精度高,是理想的沟沿线检测算子,能够实现黄土地貌沟沿线较准确、有效的自动提取。     

基于MATLAB的边缘检测算法研究

边缘检测是处理与剖析图像的主要内容之一,它在文字识别、车牌识别、遥感特征地物的提取等生产和生活领域发挥着非常重要的作用。但是,不同的图像有着不同的特征,到目前为止,没有一种统一的方法对所有的图像及地物的特征进行边缘检测。针对这一不足,本文首先探讨了4种经典的二值化算法和相应的改进二值化算法,并将经典算法与改进后的算法进行对比分析,然后利用Canny算子对二值化处理后的图像进行边缘检测。得出结论,迭代法和改进的迭代法与Canny算子相结合作为边缘检测的方法是一种高效率、高精度的方法。     

基于蚁群算法的边缘检测

蚁群算法是近些年发展起来的一种群体智能优化算法,它利用生物信息激素作为蚂蚁选择后续行为的依据,并通过蚂蚁间的协同与交互来完成全局寻优搜索过程。本文将该算法用于边缘检测,建立图像边缘与信息场之间的联系。提出了基于像素邻域的8个启发信息检测算子,指导蚂蚁选择最优边缘路径,并能自动确定分割阈值。对灰度图像进行模拟实验与经典分割算子进行对比,结果表明,该算法可以精确提取边缘特征,细节特征更为清晰。     

一种基于灰度剖面分析的边缘提取新算法

针对影像中梯度较小的模糊边缘,提出了一种自适应梯度的概念和边缘检测算法。基于新的梯度概念,可以根据刀刃曲线的实际形状自适应地计算影像中每一点的梯度,比较理想地消除边缘的渐变效应(模糊)对边缘检测的不利影响。试验表明,这种梯度计算方法对模糊边缘的检测具有较好的效果。     

Matlab中图像边缘检测算法研究

边缘检测是图像识别的中心环节,快速、精确地提取图像物体的边缘信息一直是国内外研究的热点。本文介绍了Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较。得出Sobel算子、Prewitt算子检测斜向阶跃边缘效果较好,Roberts算子检测水平和垂直边缘效果较好,LOG算子和canny算子提取的边缘比较完整,位置比较准确,并能够检测出图像较细的边缘部分。为进一步研究图像边缘检测理论奠定了一定的基础。     

一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法

提出了一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法,并用MSTAR(moving and stationary target acquisitions and recognition)数据进行大量的仿真实验。实验表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法能保持图像的细节特征,较好地解决了边缘断裂和抗噪问题,具有较好的边缘检测能力。