Edge Detection of Composite Insulators Hydrophobic Image Based on Improved Canny Operator

The detection of hydrophobicity is an important way to evaluate the performance of composite insulators, which is helpful to the safe operation of composite insulators. Image processing technology is used to judge the hydrophobicity of composite insulators, which makes detection results more accurate and overcomes the subjective drawbacks of traditional detection methods.?As the traditional Canny operator requires manual intervention in selecting the variance of the Gaussian filter and the threshold, the paper presents a method of edge detection based on improved Canny operator. First, the adaptive median filter replaces the Gaussian filter, which can eliminate the impact from the variance of Gaussian filter and remove noise according to the characteristics of the image itself. Then the Ostu threshold method is used to select the best threshold automatically, which makes the edge detection be more continuous and reduce the presence of fake edges. The results show that the operator is applicable to all hydrophobic images.

基于BEMD与Canny算子融合的自适应边缘检测算法

针对传统Canny边缘检测算法缺乏自适应性和二维经验模式分解(BEMD)方法计算量大、运算时间较长的缺点,提出了一种改进的自适应边缘检测算法。首先通过改进的BEMD将图像分解成多尺度下的图像细节层(内蕴模函数IMF);再利用自适应Canny算子对各图像细节层进行边缘检测;最后对边缘检测后的图像细节层进行筛选,对筛选出的边缘图像细节层进行图像融合得到图像的边缘。实验结果证明该检测算法结合了两种算法的优点,达到了图像边缘检测完整和定位准确的效果,是一种有效的边缘检测改善算法。

SAR image despeckling based on edge detection and nonsubsampled second generation bandelets

To preserve the sharp features and details of the synthetic aperture radar （SAR） image effectively when despeckling, a despeckling algorithm with edge detection in nonsubsampled second generation bandelet transform （NSBT） domain is proposed. First, the Canny operator is utilized to detect and remove edges from the SAR image. Then the NSBT which has an optimal approximation to the edges of images and a hard thresholding rule are used to approximate the details while despeckling the edge-removed image. Finally, the removed edges are added to the reconstructed image. As the edges axe detected and protected, and the NSBT is used, the proposed algorithm reaches the state-of-the-art effect which realizes both despeckling and preserving edges and details simultaneously. Experimental results show that both the subjective visual effect and the mainly objective performance indexes of the proposed algorithm outperform that of both Bayesian wavelet shrinkage with edge detection and Bayesian least square-Gaussian scale mixture （BLS-GSM）.

基于BEMD的Canny算子边缘检测算法

提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的Canny算子边缘检测算法,通过BEMD将图像分解成多层本征模函数,利用Canny算子对各分量进行边缘检测,并有选择地逐层重构出图像边缘,在灰度图像集中进行测试。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能够获得较好的检测性能。

Edge detection of potential field data based on image processing methods

The conventional methods of edge detection can roughly delineate edge position of geological bodies,but there are still some problems such as low detection accuracy and being susceptible to noise interference.In this paper,three image processing methods,Canny,Lo G and Sobel operators are briefly introduced,and applied to edge detection to determine the edge of geological bodies.Furthermore,model data is built to analyze the edge detection ability of this image processing methods,and compare with conventional methods.Combined with gravity anomaly of Sichuan basin and magnetic anomaly of Zhurihe area,the detection effect of image processing methods is further verified in real data.The results show that image processing methods can be applied to effectively identify the edge of geological bodies.Moreover,when both positive and negative anomalies exist and noise is abundant,fake edge can be avoided and edge division is clearer,and satisfactory results of edge detection are obtained.

基于遗传算法优化Canny算子的织绣文物纹样抽取方法研究

织绣文物中的纹样彰显中国传统文化造型艺术的形式美感,是文创设计的重要素材源泉。针对传统Canny算子进行纹样边缘检测需人为确定阈值的问题,本文提出基于遗传算法自适应优化Canny算子阈值的方法,将边缘点、非边缘点类间梯度幅值方差设置为适应度函数,通过格雷码对阈值染色体编解码、锦标赛选择算法优选交叉变异后的阈值,求解最优适应度对应的高低阈值,用于纹样边缘检测;此外,运用形态学操作得到纹样的完整、精确轮廓;最后,添加Alpha通道抽取纹样前景。实验表明,上述方法在织绣纹样抽取精度和像素准确度(PA)上,优于传统Canny算子、混合蛙跳自适应Canny算子、Otsu法优化Canny算子等已有方法,可有效检测织绣文物图像中纹样真实边缘并完成纹样抽取。

蜣螂优化算法在Canny边缘检测算法中的应用

针对传统Canny边缘检测需要手动选取阈值以及不能有效提取边缘轮廓的问题,提出了一种基于改进的蜣螂优化算法(DBO)来优化Canny算子的边缘检测算法。首先通过快速引导滤波代替传统高斯滤波对图像进行保边去噪;其次用4方向的Sobel模板来计算图像的梯度幅值和梯度方向;最后利用蜣螂优化算法优化的二维大津法自适应获取高低阈值。针对蜣螂优化算法种群多样性不强问题,提出用tent映射初始化种群;为了提高算法跳出局部最优的能力,采用精英差分变异策略对最优蜣螂个体进行变异扰动。实验结果表明,在边缘准确度和连接性上,该算法与传统Canny边缘检测算法对比有一定程度的提升,能够有效提取图像的边缘轮廓,提高了Canny边缘检测的边缘连接性,具有一定的实用性。

基于改进Canny和灰度矩的水下图像边缘检测方法研究

针对水下图像对比度差、模糊,致使检测出的边缘存在不连续和伪边缘的问题,提出一种基于改进的Canny和亚像素的水下图像边缘检测方法。采用改进的Canny算法检测水下图像的像素级边缘,在此基础上采用灰度矩提取图像的亚像素边缘特征,提高边缘的定位精度和检测率。实验结果表明,提出的算法相较于传统的像素级边缘检测算法在边缘轮廓的提取、减少伪边缘、提升边缘精度方面有较大优势,尤其是对深海环境中光源单一以及图像对比度差的物体边缘的检测具有更显著的效果和定位精度。

基于改进Canny算子的树障与导线边缘检测算法

针对目前输电线路通道树障检测中,树障与导线的边缘信息难以提取、不清晰以及连续性差等问题,提出一种基于改进Canny算子的树障与导线边缘检测算法。首先使用可以去噪保边的双边滤波取代传统Canny算子中的高斯滤波,使得树障与导线图片的边缘信息得以确保清晰,同时图片边缘更加细腻;然后使用基于Scharr算子3×3的梯度模板代替2×2的模板来改进梯度计算方法,在水平和垂直方向上扩充了45°和135°,两个方向的梯度模板加权求和;其次,对改进后的梯度幅值实施非极大值抑制,减少边缘检测带来的不利影响以使边缘变细;最后使用双阈值算法确定真实与虚假边缘,实现目标图片的边缘检测,减少干扰。实验结果表明,图片的边缘清晰度分别为8.53、0.474、12.93。改进后的算法对树障与导线边缘检测的结果相对于传统算法具有更好的边缘清晰度,可以清晰地观察树障与导线。

一种采用改进Canny算子的机械臂识别与定位算法设计

为进一步提高机械臂图像处理的精确度,文中在改进Canny算子的基础上,提出一种适用于机械臂视觉伺服的图像识别与定位算法。该算法利用张正友标定法、灰度化、滤波及阈值分割等方法,完成了精确的相机标定和图像预处理,并在此基础上通过改进传统的Canny算子,降低了图像处理中边缘检测算法的检测误差,从而有效提高了机械臂的目标识别与定位精度。仿真实验结果表明,与传统算法相比,基于改进Canny算子的识别及定位算法具有更高的处理精度和更快的执行速度。

Canny edge detector and its application to analyze the brazed joint interfaces

Image processing is widely used as a method for visnal inspection in industry. Analyzing the microstructure image of a brazed joint is a very important part of the quality control in products related to brazing aUoys. Edge detection techniques are introduced to analyze the bonding strength of the brazing alloys in this paper. Gaussian filter is used for image smoothing. The sharp edge map produced by the Canny edge detector is added to the smoothed noisy image to generate the edge image, which can show the brazing elements clearly. Using the Canny edge detector as a tool to analyze the bonding strength of brazed joint, the experiment results are robust with a very high level. Therefore, the Canny edge detector can be reliably used to analyze the brazed joint interfaces.

基于灰狼优化算法的改进Canny算子的芯片标识图像边缘检测

为有效进行芯片标识的提取,提出一种基于灰狼优化算法(gray wolf optimization,GWO)的改进动态双阈值的Canny算子来进行芯片标识图像边缘提取。首先,从芯片标识生产环境复杂、图像干扰信息多的角度出发,对Canny算子的双阈值进行改进;其次,使用灰狼优化算法确定其高阈值选取;最后,将本文算法与传统Log、Prewitt、Roberts、Canny、Sobel算子进行实验比较,利用召回率和精确率等方法作了客观评估。实验结果表明,本文所提算法优于传统的边缘提取算法,提取准确度高,为后续识别打下了坚实基础。

基于改进的Canny算子与自适应阈值的边缘检测算法

传统的基于Canny算子的边缘检测算法存在不足,因此提出了一种基于自适应阈值的改进方法。由于传统的Canny算子方法中的高低阈值需要人工设定,会对边缘检测中的结果产生影响,利用自适应阈值的方法改进传统Canny算子中阈值的参数的设定。得到理论上适合的参数后,根据算法对结果进行处理。实验结果表明,改进后的算法比传统算法表现更加出色,而且有效排除了图像中噪点的影响,提高了边缘检测算法的鲁棒性。

一种基于改进Canny算法的图像边缘检测新方法

针对传统的图像边缘检测算法在对图像进行识别和检测时,存在边缘轮廓不清晰不全面、对噪声敏感等问题,基于分数阶微分理论提出一种新的Canny边缘检测方法。新算法将Grünwald-Letnikov分数阶微分引入到各向同性Sobel算子中,设计分数阶Sobel算子代替Canny算法中传统的梯度算子。将提出的新算法与Prewitt算法、经典Canny算法、Sobel算法和LoG算法进行视觉对比实验和定量评估,仿真从边缘检测视觉效果、边缘连接程度和算法执行效率三方面进行分析,结果表明改进Canny算法检测出的图像边缘信息清晰全面,对于噪声不敏感,边缘检测效果优于已有的几类经典算法。

改进Canny算法检测直缝焊管焊缝位置

针对传统Canny算法在识别直缝焊管焊缝边缘时易受噪声干扰、强弱边缘连接不佳等问题,通过分析直缝焊管图像特点,提出一种改进的Canny算法检测直缝焊管焊缝位置方法。首先在进行非极大值抑制中引入了梯度方向局部均值偏差;其次对非极大值抑制之后的点利用大津法计算阈值;最后通过实际采集焊管图片强弱边缘分布特点将强边缘边界所连边界作为附加连接条件。通过实验验证改进的非极大值相对于传统方法抑制能够有效的抑制噪声点并保留边缘信息,在直缝焊管焊缝边缘位置识别中改进的Canny算法相对于传统边缘检测算法能够抑制噪声干扰,保留更多的焊管边缘与焊缝边缘,因此较好的满足实际使用需求。

改进Canny算子与形态学融合的边缘检测

为提升红外图像边缘检测的性能,提出一种改进Canny算子与多尺度形态学融合的红外图像边缘检测方法。采用快速引导滤波替换高斯滤波对图像进行保边降噪,利用3×3有限差分方式代替传统Canny算子中2×2有限差分方式,在45°、135°对角方向上的增加梯度模板计算像素梯度,通过基于方差与权重的Otsu算法对阈值进行选取,提高算法的自适应性,为进一步提升算法的抗噪性能,将改进的Canny算子与多尺度形态学进行融合。实验结果表明,此方法提取的边缘轮廓较其它方法轮廓清晰平滑,细节边缘突出且层次感分明,有效抑制了红外图像噪声,提高了边缘检测效果。

基于canny算法的改进自适应边缘检测

传统边缘检测算法进行边缘检测时存在对图像噪声难以滤除和伪边缘的问题。为此,提出了基于自适应中值滤波和代数平均算法构成的混合滤波器,滤除大部分高斯噪声和椒盐噪声,结合二维快速傅里叶变换和高斯高通滤波消除图像伪边缘,并且在传统canny算子计算模板基础上增加了45°和135°方向的模板减小了漏检率,对分割阈值使用最大类间方差算法避免了人为确定阈值,提高算法整体的鲁棒性。将提出的新检测算法与多种现有算法进行视觉对比和定量评估,Matlab结果表明,所提出的边缘检测算法具有更好的检测性能,在多种噪声影响下仍然检测出精确结果。

基于改进Canny算法的图像边缘检测

针对传统Canny算法对椒盐噪声敏感,在计算梯度幅值时只考虑了水平与垂直方向、在非极大值抑制过程中仅依据梯度方向的梯度幅值,从而导致梯度计算不准确、滤波后图像边缘模糊等问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。首先,结合自适应中值滤波与引导滤波的混合滤波器不仅能有效去除图像中的椒盐噪声,还能更好地保存图像边缘;然后,利用4个方向Sobel算子模板计算图像梯度;最后,在非极大值抑制过程中,采用自适应线性插值方法提升边缘检测精度。仿真实验表明,所提算法不仅能有效滤除椒盐噪声,并且相较于传统Canny算法能检测出更多边缘细节。

局部自适应阈值法改进Canny算子的图像边缘提取

传统Canny算子在选择高斯滤波参数和阈值时可能存在困难,从而导致算法适应性差、图像边缘丢失和产生伪边缘等问题。为了提高边缘检测效果,文章提出使用局部自适应阈值的改进方法。实验结果表明,这种改进方案能够有效减少图像噪声,并提高图像处理的性能。

无人机影像GrabCut路面裂缝识别

无人机影像裂缝提取是近年来研究的热点问题之一。针对无人机影像强边缘信息干扰问题,本文提出了一种基于GrabCut算子的裂缝识别方法。该方法首先运用GrabCut算子提取保留裂缝的前景路面,然后运用去噪、边缘检测和双阈值轮廓识别方法探测路面裂缝。这种裂缝识别方法较好地排除了大量伪边缘信息和次生噪声干扰,实现了高分辨率无人机影像裂缝自动识别。试验结果表明,基于GrabCut算子的路面提取方法优于颜色特征提取算法和分水岭算法,适用于复杂场景路面提取,具有较高的普适性;同时,该方法可以快速获取裂缝信息,检测尺度可以人为控制,易于实现多尺度裂缝信息识别。研究结果可应用于路面裂缝定位识别、线性路面设施检测及路面灾害性评估等领域。