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。     

数字图像边缘检测方法的探讨

首先介绍有关边缘的定义与特征,阐述边缘检测方法Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、二次微分(Laplacian算子)、模板操作(Kirsch模板、Prewitt模板),并介绍Marr理论的边缘检测方法。还简单说明边缘检测的应用。     

Canny双阈值算子在边缘提取中的优势

对Canny双阈值算子原理进行了分析,并利用Canny算子处理图像仿真实验对研究区图像边缘进行提取。利用Prewitt算子、Sobel算子、形态学算子处理研究区影像,并将结果进行对比。结果表明,Canny双阈值算子不仅能去除遥感图像中的椒盐噪声,而且能保证边缘提取的精度;与其他算法相比,在提取效率上也有明显优势和优异的稳健性。     

常用图像边缘检测算子定位精度对比研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。这里介绍了几种经典的边缘提取算法及其原理,对各种方法的优缺点进行了分析,并通过试验对不同算子边缘检测结果进行了详细的精度分析与比较,为边缘检测算子的选择提供了一种较好的参考。     

基于MATLAB的图像边缘检测算法的比较与分析

图像的边缘中包含有图像的大部分信息,并且图像边缘检测是图像处理与分析的关键性步骤,也是模式识别与计算机视觉领域的主要研究内容之一,因此,研究边缘检测算子对图像处理十分重要。运用MATLAB对Sobel算子、LOG算子及Canny算子三种常用的边缘检测算子进行了仿真实验,分析了其各自的优缺点,得出Canny算子是三种算子中边缘检测效果最好的边缘检测算子。为今后的实际应用,选择合适的算子提供了参考依据。     

基于星载SAR影像的苏北地区海岸线提取研究

介绍了K-means聚类分割法和形态学处理,并对比了几种边缘算子;针对Prewitt算子和Roberts算子在像素点邻近区域内受噪声影响较大、边缘检测效果不佳的问题,选用Canny算子提取海岸线.首先对SAR影像进行K-means算法、形态学处理,再采用Canny算子提取海岸线.与其他边缘提取算法相比,该方法提取的海岸...     

遥感变化检测方法探讨

通过分析直接比较变化检测方法的局限性,提出边缘特征的变化检测方法.通过比较边缘提取算法,小波变换和Sobel算子、Log算子、Canny算子的优缺点,并结合实验所用的遥感图像,最终选取基于小波变换的方法.以某地不同时期的遥感图像为例,采用直接比较法和基于小波边缘特征检测方法,对两个时相的图像分别进行变化特征的检测,并对...     

基于形态学的边缘提取算法

首先介绍了形态学算法的原理,再利用该算法进行了实验。对某高校广场影像图的道路边缘进行提取,并将结果与Canny算子、Robert算子、Prewitt算子得到的结果进行比较。结果表明,形态学边缘提取算法具有较好的稳健性,且边缘提取效率较高。     

利用灰色理论进行图像边缘检测

提出了一种基于灰色系统理论的边缘检测算法。该算法根据边缘点在像素邻域数列上表现出的与非边缘点的不同特征，分别选择典型非边缘像素的邻域数列和待检测图像所有像素的邻域数列作为参考数列和比较数列，利用斜率关联度计算两者之间的灰关联度，据此区分是否为边缘像素。实验表明，该算法对于椒盐噪声和随机噪声有较好的抗噪能力，提取边缘效果较好。     

基于数学形态学细化算子的改进Canny算法研究

边缘检测是图像处理领域研究的一个重要内容。本文基于数学形态学改进现有Canny算子。该方法首先用Canny算子进行滤波,然后采用非极大抑制技术,将强边缘图像和弱边缘图像的边缘进行连接,再对提取的边缘利用形态学细化算子细化。针对不同图像采用不同门限比例,可取得不同的边缘提取效果。本文采用峰值信噪比、均方误差、平均绝对误差三个评价指标对边缘检测算法的优越性进行度量。实验分析表明,本文算法优于Sobel算子、Roberts算子、Log算子及传统Canny算法。     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了SAR图像的基本特点 ,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理 ,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验 ,说明分形方法有较强的抗干扰性能 ,适用于SAR图像的边缘检测 ,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果     

在Matlab平台下基于形态学方法对LIDAR数据进行建筑物边缘提取

为了对机载LIDAR数据进行更好的应用,本文对LIDAR数据进行建筑物边缘提取方法进行了研究。本文介绍了LIDAR系统,以及LIDAR数据处理流程。首先将机载LIDAR数据三位点数据生成深度影像,在Matlab的平台下运用形态学方法对深度影像进行建筑物边缘提取,并与Log算子、Candy算子这两种方法相比较,得出运用形态学方法对建筑物边缘提取有较好的效果。形态学方法得到的建筑物边缘断点少,边缘更连续,因此更有利于判读。     

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。     

背景复杂下航拍图像的电力线识别算法

如何从具有复杂背景的无人机航拍图像中完整准确地识别出电力线已成为电力线无人巡检的关键问题之一。本文通过分析航拍图像中电力线的特征,提出了一种复杂背景下电力线检测和识别的新算法。首先对原始图像进行直方图均衡化处理,改善图像的对比度;然后使用由LoG算子改进的边缘绘图-参数自由（EDPF）算法对航拍图像进行边缘检测,滤除背景噪声,并检测出电力线边缘;最后利用Radon变换和先验知识完整提取出图像中的电力线。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子与Hough变换的结合方法、LSD算法的识别准确率更高,识别效果更完整,稳健性更好。     

Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位

在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度。传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求。文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心。该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度。其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求。     

利用高分辨率光学遥感图像检测震害损毁建筑物

地震发生后,利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测,有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上,提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息;然后对梯度图像进行局部空间统计,统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性,得到初步损毁检测结果;最后,在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测,进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验,结果表明,利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法,总体精度达到80%以上,能够有效检测损毁建筑物。