一种结合Sobel算子与改进形态学算法的边缘检测设计与实现

针对使用Sobel算子加传统的腐蚀和膨胀进行边缘检测存在可能会过度腐蚀边缘图像的问题,提出了一种Sobel算子结合改进的腐蚀和膨胀边缘检测的方法.改进的腐蚀和膨胀算法带有一个参数,改变该参数就可以调节腐蚀和膨胀的强度,避免了边缘图像被过度腐蚀和膨胀,基于ZYNQ实现了Sobel算子与改进的形态学算法的边缘检测.测试结果表明:使用改进的腐蚀和膨胀算法对经Sobel算子得到的边缘图像进行二次优化,不仅能够腐蚀脏点,平滑边缘,还能更多地保留边缘像素信息.

遗传算法优化的形态学边缘检测算子

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。本文在传统形态学算子基础上提出了一种遗传算法优化的形态学Top-Hat算子。实验结果表明,与传统的边缘检测算法相比,该算法不仅具有较强的边缘提取能力,而且通过合理选择结构元素能明显降低噪声对检测结果的影响,准确检测出图像边缘。

遗传算法优化的形态学边缘检测算子

图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。在传统形态学算子基础上提出一种遗传算法优化的形态学Top-Hat算子。实验表明,与传统的边缘检测算法相比,该算法不仅具有较强的边缘提取能力,而且通过合理选择结构元素能明显降低噪声对检测结果的影响,准确检测出图像边缘。

基于遗传算法优化的多尺度形态边缘检测方法

提出了一种用遗传算法优化结构元素的多尺度数学形态学图像边缘检测方法。实验表明:该方法改进了以往结构元素选取自适应差的不足,可以无需人为干预,就能把图像边缘检测出来。

基于数学形态学与小波变换的边缘检测算法

针对传统边缘检测方法去噪效果不理想的情况,分别对数学形态学和小波变换基本理论进行了分析,提出了一种基于数学形态学和小波变换的边缘检测方法。首先利用数学形态学基本运算对含有噪声的图像进行滤波,然后利用小波变换原理提取图像边缘。通过Matlab仿真分析,对比其他几种边缘检测算法,验证了该方法能够有效地检测出图像的边缘。

采用多结构元素模板的形态学边缘检测新算法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。为了能有效地捕获目标的主要特征,提出了一种基于Ostu阈值分割和数学形态学的灰度图像边缘检测新算法。利用Ostu算法找到一个最佳的阈值,根据这个阈值把灰度图像二值化,构造四个不同方向的3×3或5×5的结构元素模板,采用数学形态学中的腐蚀算法利用元素模板来腐蚀二值图像。自适应地均衡腐蚀结果,检测出图像边缘。仿真和分析表明同传统边缘检测算法相比新算法运算量小,检测的边缘轮廓清晰,连续性好,可以很好地提取图像中富含的边缘信息,且抗噪声性能较好,假边较少,适用性强。

一种新的基于粗糙集的数学形态学算法及其在图像边缘检测中的应用

从粗糙集的角度出发来研究数学形态学,指出经典数学形态学模型是不符合实际的,引入粗糙集中的粗糙度的概念改进了形态学模型,通过动态的选择结构元素来对图像进行处理。实验显示,基于粗糙集的数学形态学方法较好地解决了经典形态学处理中图像目标边界线条较粗的缺点。相比经典梯度算子,文中提出的方法又较好地保证了图像边界的连续性,同时还避开了结构元素的选择问题。

基于形态学滤波结合LOG算法的边缘检测

边缘检测是一种尝试从图像中提取有效部分的方法,主要捕获图像像素的急剧变化和检测重要的区域;为了更有效地进行边缘检测和抑制噪声,文章中对常规形态学边缘检测进行了改进,采用了多阈值分解对灰度图像进行二值化处理和分解,之后对图像进行了基于二阶拉普拉斯算子的LOG边缘检测,在初步提取出图像边缘后,又进行了多结构形态学滤波来实现对图像边缘进行进一步边界增强;实验结果表明,该法保留了更完善的边缘信息,有效消除了叠加噪声。

融合数学形态学滤波技术的边缘检测算法

传统的Canny边缘检测算法采用高斯滤波会导致图像过度光滑,在梯度幅值计算时仅考虑x方向和y方向会丢失掉重要的边缘信息.此外,采用双阈值法检测和连接边缘时易导致低强度边缘点和噪声点的混淆.针对传统Canny算法的不足,提出了融合数学形态学滤波技术改进的Canny边缘检测算法.融合数学形态学滤波技术对图像做滤波处理,在3×3窗口中心像素的4个方向确定像素点的梯度幅值,最后根据梯度方向的信息检测和连接边缘点.实验结果表明,该算法在对噪声有较高抑制能力的同时,边缘检测的准确性和完整性得到了有效提高.

一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法

提出了一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法。首先对图像按需求裁剪,然后根据像素间灰度差异关系实现灰度图的二值化,再利用一套组合的形态学操作实现抽出背景、去除目标区域噪声、平滑边缘,最后通过去除所有内部的点获得线粒体的边缘。实验结果表明,对于电镜图像的线粒体边缘检测,该算法比现有的算法更有效,更接近人工检测的结果。

一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法

提出了一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法,在道路图像感兴趣区域内进行数学形态学颗粒分析和骨架化,获取车道中心线,再进行车道边缘点筛选与投票,通过统计搜索的方式检测出车道线。实验采用数字信号处理芯片DSP为图像处理硬件开发平台,在软件系统CCS下调试程序。实验结果表明,该算法在车道偏离预警系统中运行具有较好的车道线检测效果,在复杂行驶环境下能正常运行,鲁棒性能较好。

基于粒子群优化算法与形态学的纸病图像检测方法

针对传统边缘检测算子对纸病图像检测的不足,提出了一种基于粒子群优化算法和数学形态学的边缘检测方法。首先通过粒子群优化算法得到图像最优分割阈值,将图像二值化,然后利用数学形态学中的腐蚀运算对纸病图像进行边缘检测。仿真结果表明,相比传统算法,该方法的检测结果更真实地反映了纸病图像的形态特征,且边缘定位准确,取得了较为理想的检测效果。

数学形态学与Canny算法结合的禽蛋检测边缘提取

针对传统的单一Canny算子进行禽蛋边缘检测存在抗噪能力弱、假边缘等问题,讨论了一种基于数学形态学与Canny算子相结合的禽蛋图像边缘提取方法。基于数学形态学,采用迭代最佳阈值分割算法,得到阈值分割的图像,对其求反后运用腐蚀算法,得到最终待检测的图像。再基于Canny算子进行禽蛋边缘提取。试验结果表明,该方法具有边缘定位能准确、连通性畅、抑制噪声能力强,实时性快等优点。

BP神经网络与形态学融合的边缘检测算法

为了获得较好的图像边缘信息,提出了一种将BP神经网络与形态学融合的边缘检测算法。在BP神经网络中常用Sigmoid函数作为激励函数,但传统的Sigmoid函数形式单一、缺少灵活性,因此给出具有可调节性的Sigmoid函数是至关重要的。首先,给出一类充分光滑的Sigmoid函数构造方法,将其作为BP神经网络中的激励函数对图像的边缘进行初步有效的检测。然后,采用多尺度多结构的思想,提出了一种改进的形态学边缘检测算法,应用该算法得到噪声小且连续的边缘图像。最后,利用小波分析将BP神经网络与改进的形态学算法进行融合,进而得到一种边缘检测融合算法。仿真结果表明,融合算法的评价指标优于单一的边缘检测算法且检测的图像边缘线条完整并清晰。

二进小波与改进的形态学融合的边缘检测算法

针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace算子锐化融合后的图像,得到最终的边缘检测结果。实验结果表明,该融合算法在抑制噪声的同时显示较多的图像细节,检测的图像边缘连续且准确。

改进的Sobel算法和形态学小波变换相融合的图像边缘检测方法

图像的边缘检测是图像处理领域的基本问题。针对小波变换模极大值法检出边缘不连续的问题,引入形态学的处理方式,增强边缘连续性。针对传统Sobel算法检测精度低且采用固定阈值的问题,提出一种结合自适应阈值和增加检测梯度的改进方法。结合形态学小波变换和改进的Sobel算法的优点,通过算法融合的方式,提出了一种将两者融合的图像边缘检测方法。仿真结果表明,该方法提高了边缘检测的精度和连续性,更好地满足了图像边缘定位稳定可靠的要求。

基于细菌觅食优化算法的自适应阈值边缘检测

Sobel算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生伪边缘或边缘丢失的问题。为此,将细菌觅食优化算法与最大类间方差相结合,利用细菌觅食优化算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数搜索最佳边缘检测阈值,对图像进行自动边缘检测。实验结果证明,该方法能够取得较好的边缘分割效果,提高阈值检索速度。

基于优化蚁群算法的图像边缘检测改进算法

针对蚁群算法在图像边缘检测应用中出现的停滞、效率低等问题,提出了优化的改进方案。首先根据图像的灰度值确定启发式引导信息矩阵,在迭代运算中对信息激素强度和信息激素挥发度分别进行取值区间限制和自适应控制策略,搜索完成后采用Otsu阈值法检测出边缘。与传统算法相比,优化算法对搜索过程进行了适当的控制,提高了搜索的目的性,有效解决了停滞和收敛速度慢的缺陷。经测试,该算法能以更高的效率有效提取出边缘信息,同时保留了细节信息。

基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法。该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘。经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测。

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用,并成功构造了一种新型形态边缘检测算法,该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力.对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明,该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果.