基于局部特征的图像边缘检测

针对传统边缘检测对噪声较敏感且不能准确定位的不足,分析了图像边缘邻域像素之间的关系,提出了基于局部特征的图像边缘检测方法,建立了判断该像素点是否位于边缘上的准则函数。本方法以像素点为研究对象,检测的边缘可能为噪声点或伪边缘点,因此利用图像边缘连续性和噪声点孤立性的特点,运用形态学提取图像边缘并克服了噪声对边缘检测的影响;然后运用形态方向梯度去除伪边缘点。实验结果表明该方法能够准确地检测出图像的边缘,并克服了传统利用微分算子检测边缘的不足。

基于局部边缘特征水平集演化的主动脉CT图像分割

腹腔主动脉所处环境复杂,不可避免的造成弱边缘和边缘不均匀等问题.提出一种基于局部边缘特征的水平集演化算法,根据其所处水平集内部与外部相邻区域的相关性赋值加权因子,使得能量函数最小化.实验结果表明,本算法在实验精度和稳定性方面取得了良好的效果.

多重纹理图像局部边缘模糊特征清晰化识别方法

为了提高多重纹理图像的识别能力,提出基于边缘模糊特征提取的多重纹理图像清晰化识别方法。构建基于均匀量化特征提取的多重纹理图像三维成像模型,进行多重纹理局部边缘模糊图像的降噪预处理,在此基础上,采用模糊特征检索方法进行多重纹理图像的像素特征重构和二值化分离,提取多重纹理图像局部边缘模糊特征,根据特征提取结果实现多重纹理图像局部边缘模糊特征清晰化识别。仿真结果表明,采用该方法进行多重纹理图像局部边缘模糊特征识别的清晰化水平较高,误差较小。