一种新边缘检测算子——正弦算子

边缘检测是在图像中标注灰度强度变化的过程,边缘检测的主要目的是检测和标注显著的灰度强度变化,检测准则、定位准则和响应的唯一性是评估边缘检测算子的三个准则,该文基于这三个准则,给出了获取最优边缘检测算子的详细理论推导,以一维阶跃边缘最优检测算子为例,讨论了对任意形状边缘设计边缘检测算子的过程。在此基础上,该文提出了一种新检测算子——正弦算子,根据评估边缘检测算子的三个准则,该文建议的正弦算子要优于高斯一阶导函数,实验结果表明,正弦算子对检测和定位一维和二维含噪边缘都具有较好的效果。

几种边缘检测算子的比较

边缘检测是图象处理中重要的一个环节。文章具体考察了 5种常用的检测算子 ,并加以实现 ,并对其特点进行了讨论和比较。梯度算子简单有效 ,LOG滤波器和Canny算子能产生较细的边缘。

基于灰度差分和脊线检测算子的虹膜裂缝检测

虹膜裂缝是用于虹膜识别的特定形状虹膜纹理之一。为了解决在复杂背景下提取裂缝特征的问题,在对虹膜裂缝特征进行分析的基础上,提出了一种虹膜裂缝检测方法。首先用灰度差分模板得到裂缝纹理候选区域,并根据裂缝的先验知识筛选裂缝候选像素,在原图上分割成小区域;其次,采用脊线检测算子在小区域范围内对各种纹理进行检测;最后在二值化图像上计算该区域能量密度,排除非裂缝纹理,实现裂缝纹理的检测。该方法在图库中人工标定的1 201处裂缝中检测正确检出率达到94.09%。实验结果表明,本文方法在不需要手动去掉卷缩轮内区域的情况下,能够在多种虹膜纹理并存的复杂背景下检测出虹膜裂缝纹理。

基于2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。

具有方向性、变尺度的过零交叉特征检测算子

根据过零交叉的视觉机理，提出了一种具有方向选择性和变尺度的特征检测算子，并以Ｂ样条形式给出了其小尺度下的离散化图象处理形式。该算子的提出与实现，克服了以前的方向性模板的视觉解释的不完善现象，使得过零交叉理论与人眼观察的特征方向性选择得到了完整的统一。该算子在水平方向与垂直方向的叠加形式能较好地解释人眼视觉系统为何对水平方向和垂直方向的特征反应较斜向方向的特征反应更为敏感这一生理现象，并由此对人眼视觉机理作出了一种新的、合理的解释，从而进一步完善了传统的过零交叉视觉理论。

用形态学边缘检测算子实现图像的浮雕显示

提出了一种以数学形态学为基础进行图像浮雕显示的新方法 ,该方法利用数学形态学的非线性处理能力和擅长处理图像几何结构的优势 ,在其基本的形态学腐蚀差和膨胀差边缘检测算子中使用特殊结构的结构元获得图像的浮雕显示效果。该方法原理简单 ,易于实现。其浮雕显示实验表明 ,与使用广义模糊算子实现的图像浮雕显示方法相比 ,本文所提方法能获得更为满意的浮雕显示效果 ,且计算的时间耗费大大降低。

数字图像几种边缘检测算子检测比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理基本问题之一,本文就数字图像的边缘检测的具体内容及常见的数字图像边缘检测方法进行了综述。分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较。

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用,分析了几种常用算子(Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian,Canny)基本原理及算法实现,并对比各算子的优缺点,并用VC++.NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取,会得到完全不同的结果,Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细,但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此,在不同的条件下,应根据具体情况,选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理,才能得到最佳效果。

边缘检测算子及其在火焰图像中的应用

本文介绍了几种经典的火焰图像边缘检测算子,并利用这些算子进行火焰图像的边缘检测,总结出相对比较有效的火焰图像边缘检测算子,为进一步施行火焰特征参数的提取提供依据。

基于Canny边缘检测算子和去除小物体算法的熔池图像处理

采用基于Canny边缘检测算子和形态学去除小物体算法提出了一种新的熔池图像处理算法.首先对熔池的图像所具有的一些特性进行分析,然后对图像分别做中值滤波,二值化,边缘检测,和去除小物体处理。实验结果表明,该方法能够比较有效地得出熔池图像的边缘。

典型图像边缘检测算子的比较与分析

通过MATLAB编程,采用Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子、Log算子和Canny算子等对数字图像做了边缘检测.通过图像的直方图,直观展示了各算子检测图像之间及其与原图的差别.引入高斯噪声和椒盐噪声,并评价了每种算子抑制噪声的能力.这些研究结果对边缘检测算子的选择及改进具有一定的指导意义.

几种边缘检测算子的性能比较研究

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的重要的环节。文章具体考察了7种常用的边缘检测算子。根据实验结果对其特点和性能进行了比较研究。分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较。在对各种图像进行边缘检测时,为选择检测算子提供指导。

数字图像处理中边缘检测算子优缺点探讨

图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能勾画出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰富的内在信息,是图像识别中重要的图像特征之一。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续的反映,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间,因此它是图像分割所依赖的重要特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础,而图像的纹理形状特征的提取又常常要依赖于图像分割。图像边缘提取也是图像匹配的基础,因为它是位置的标志,对灰度的变化敏感,可作为匹配的特征。

边缘检测算子在古陶瓷器型研究中的应用

本文对古陶瓷数字图像进行边缘检测,实际上就是对古陶瓷器型轮廓进行轮廓识别、轮廓形状提取等一系列的数字处理过程。它是古陶瓷器型研究领域中尝试的一种新方法。本文选用5种常用的边缘检测算子对古陶瓷器型进行边缘提取,对比了它们各自的优缺点。实验表明,在实际应用中要根据具体情况和要求选择合适的边缘提取算子。

几种图像边缘检测算子的比较分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题,在实际中有着重要的应用。该文对一些常用的图像边缘检测算子进行简单的介绍,并通过实验对各种算子进行比较,分析了这些算子在边缘检测的优缺点,对于具体工程应用中具有很好参考价值。

二项分布——拉普拉斯和离散的高斯——拉普拉斯边缘检测算子的性能

本文从空域及频域两方面对二项分布——拉普拉斯(LOB)及离散的高斯——拉普拉斯(DLOG)边缘检测算子进行了分析比较.在两种算子的尺度空间常数很大时,它们的时域和频域特性及对图象进行边缘检测的性能是基本相同的.但当尺度空间常数较小时,从它们在频域中带通特性的中心频率、3分贝带宽及截止频率处的高频衰减性能进行比较可知,LOB算子稍优于离散的LOG算子.故LOB算子可看成是LOG算子的一种离散实现.文中给出了实验结果,证明了分析结果的正确性.

基于ARM构建Sobel边缘检测算子的指纹识别系统实现

介绍了一种采用ARM处理器作为控制核心,构建指纹识别算法的嵌入式系统的实现方法。该系统采用光学指纹传感器(内建格科微电子有限公司的光学GC0307 CMOS图像采集芯片)与ARM Cortex M3内核的意法半导体公司32位高性能单片机STM32F205RE组成功能主体,采用Sobel边缘检测算子、Gabor滤波、图像二值化等图像采集与处理算法对指纹图像进行识别。经过大量实践证明,该设计适合嵌入式组件开发中需要进行生物指纹特征提取、识别,指纹身份认证、比对等场合。系统具有高性价比且交互简易、识别率高、扩展性强,便于嵌入式应用。

几种常见边缘检测算子的分析比较

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。讨论和比较数字图像处理的几种边缘检测算子,分析各算子的特点。在进行图像边缘检测的实际应用中,应根据应用的需要对算子进行合理的选择。

基于Legendre正交矩的三维边界检测算子

本文提出了一种新的基于Legendre正交矩的三维边界检测算子。该算子可通过任意大小的窗口自动检测出三维灰度图像中所包含的三维物体边界,具有比一般算子更高的方向灵敏度和表面精度,同时具有明确的几何模型意义。计算量是采用矩运算的一个必须考虑的因素,通过预先计算模板的算法,大大减少了计算量。我们在实验中把该算子和算法结合光线跟踪方法应用于三维医学图像的体绘制当中取得了理想的效果,表明Legendre正交矩三维边界检测算子是一种行之有效的三维边界检测算子。

图像增强中边缘检测算子的选择算法

运用边缘检测算子提取出边缘图像,计算边缘图像的局部熵,结合图像的灰度信息,提出局部熵信息量概念。运用局部熵信息量作为边缘检测质量的评价标准,对多种边缘检测算子的边缘检测效果进行评价,实现边缘检测算子的自动选择。结果表明,依据算法提出的局部熵信息量能选择出恰当的检测算子,保证了图像边缘的提取效果。