边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法

针对弱边缘图像分割中交叉皮层模型产生目标几何尺寸失真等问题,提出了一种基于边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法。该算法借助prewitt边缘算子和边缘斜坡模型,细化图像边缘宽度。在此基础上,利用二维直方图将交叉熵扩展至二维空间,以获得交叉皮层模型的最优分割阈值。实验结果表明,该算法不仅能克服边缘模糊的影响,对弱边缘图像进行精确分割;而且处理速度也大幅提升了。

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确 ,并产生连续的精细边缘 ,同时能滤除边缘信息中的噪声干扰 ,提出了一种以 Prewitt算子为基础 ,应用区域分割和骨架提取的改进算法 ,实现了图像边缘信息的提取 ,能消除图像中的噪声 ,产生精细的边缘。实验证明 ,该算法能有效地消除噪声 ,准确地检测图像中的目标边缘 。

图像分割中的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。从70年代到现在发展出了很多种边缘检测的方法,而对于不同的应用环境,不同算法的效果不同。针对高速公路中图像的特点,对几种典型的边缘检测方法的原理和实现方法进行了详细分析和说明,对比分析了各种算法应用在高速公路图像识别中的优劣,并根据高速公路图像识别系统的特点选择了合适的检测算法。

基于Prewitt算子和邓氏关联度的图像边缘检测算法

边缘是图像最重要的特征之一,其检测的好坏对图像的识别和分割的效果有直接的影响,本文探讨了传统的Prewitt算子和灰色关联度在边缘检测中的应用情况,提出并实现了一种将Prewitt算子和邓氏关联度相结合的边缘检测方法。实验表明,该方法提取的边缘较完整、连续性好、非边缘点少,为图像边缘检测探索了一种新的途径和方法。

边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法

针对弱边缘图像分割中交叉皮层模型产生目标几何尺寸失真等问题,提出了一种基于边缘宽度细化与交叉皮层模型结合的图像分割算法。该算法借助prewitt边缘算子和边缘斜坡模型,细化图像边缘宽度。在此基础上,利用二维直方图将交叉熵扩展至二维空间,以获得交叉皮层模型的最优分割阈值。实验结果表明,该算法不仅能克服边缘模糊的影响,对弱边缘图像进行精确分割,而且处理速度也大幅提升了。