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为了更为准确地提取钢板表面缺陷,针对传统 Canny 算法的不足,提出一种改进型Canny边缘检测算法。该算法在平滑滤波部分采用自适应高斯滤波器,在滤除图像噪声的同时,可以保留更多图像边缘信息;采用8×8邻域代替Canny算法中2×2邻域计算梯度幅值;高低阈值的确定是根据图像的灰度均值和方差均值自动计算的。仿真结果表明,改进算法在钢板缺陷的边缘检测中可以准确地得到更多边缘细节,同时也能很好地抑制假边缘,且具有较强的自适应能力。 相似文献
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边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。 相似文献
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为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。 相似文献
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常用图像去噪方法探析与比较 总被引：1，自引：0，他引：1
均值滤波、中值滤波、维纳滤波和基于小波变换的软阈值法和硬阈值法是常用的几种图像去噪方法,通过对添加了不同噪声的图像进行了仿真实验。实验结果进一步验证了均值滤波在去除噪声的同时造成了图像边缘一定程度的模糊,中值滤波能相对较好的保留了图像的边缘,维纳滤波对高斯白噪声去噪效果较好但计算量大,相比较小波阈值法去噪是目前较好的的去噪方法,通过选取合适的阚值可以得到较为理想的去噪效果。 相似文献
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针对NJW算法计算量大和分水岭算法易产生过分割现象且对噪声敏感的问题,提出一种有效且鲁棒的方法,即阈值形态学分水岭结合谱聚类（SC）算法对MRI图像进行分割。使用Frost滤波结合形态学闭运算对输入图像进行去噪和增强处理,采用阈值形态学分水岭算法对灰度图像进行预分割,并采用改进的SC算法进行全局最优聚类,得到分割结果图像。改进的SC算法是用K HarmomcMeans(KHM)取替K means(KM)进行聚类,可提高稳定性和算法性能。实验结果表明,该方法能有效分割MRI图像且具有计算快速的优点。 相似文献
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作者提出了一种基于CIE LUV彩色空间的边缘检测算法,首先通过非线性同等组滤波器进行平滑和去噪预处理,接着利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其八领域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘.实验证明该算法能较好的得到彩色图像的边缘. 相似文献
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改进的邻域均值滤波去噪算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。 相似文献
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为了提高肝脏自动分割效率,解决传统手工选取种子点影响肝脏自动分割算法稳定性的问题,提出了一种基于灰度统计和快速步进的肝脏自动分割方法。该方法通过对肝脏CT图像序列进行灰度统计分析,能够快速定位到肝内种子点;然后,利用各向异性扩散滤波、梯度强度滤波和Sigmoid滤波对CT图像进行平滑滤噪、增强边缘的预处理操作,以提高肝脏边缘的提取效果;最后,在自动获取种子点和预处理图像的基础上,利用快速步进法高效准确的分割出肝脏轮廓。实验结果表明,快速步进法的肝脏分割结果不再因人工选取种子点位置变化而不同。 相似文献
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在D.L.Dohono提出的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了两种新的阈值函数,并对小波阈值的去噪算法进行仿真实验研究。首先分析软、硬阈值去噪法及最新的阈值改进算法,在此基础上提出两种改进小波阈值去噪算法,然后用提到的各种小波阈值去噪算法对指定图像进行去噪仿真研究,最后基于实验结果进行对比分析。新阈值函数在图像去噪方面要优于传统的软、硬阈值函数。能更好的保留原始图像信息,提高峰值信噪比并降低均方误差。 相似文献
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研究了彩色图像边缘检测问题。针对传统边缘检测算法存在的边缘分辨率较低、低强度边缘保护能力较差等情况,提出了基于数学形态学彩色图像边缘检测改进算法。该方法将利用数学形态四运算,即膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,并根据不同的结构元素的尺度大小和结构元类型,给出了一种改进的形态学抗噪型边缘检测算子,有效地检测出完整的图像边缘信息,并保持图像边缘的平滑性。实验结果证明了,与传统的边缘检测算法相比,本文提出的算法能有效提取准确的边缘信息,而且又具有很强的抗噪性,是一种有效的边缘检测方法。 相似文献
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为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定 coi5 作为小波基进行分解,选取分解尺度为 8 层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了 21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了 2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。 相似文献
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边缘检测是指检测图像中灰度突变的区域边界,其结果直接影响图像后续处理,有效和准确地提取图像的边缘是边缘检测的关键。利用局部三值模式对图像结构特征的表征优势,提出一种新的图像边缘检测算法,能够准确检测出边缘,和其它边缘检测方法比较,具有边缘检出率高和抗噪性能好的优势。 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(2):28-33
为降低风电场的运营成本和提高设备维护效率,提出了基于离群点检测和PSO-BP的风速预测模型。将基于距离和统计学的离群点检测方法结合,并通过分组剔除风速数据中的异常值;然后利用小波阈值去噪算法对风速数据进行去噪;最后使用粒子群算法优化后的BP神经网络进行预测。仿真结果证明,改进的离群点检测方法和小波阈值去噪降低了风速数据的波动性和随机性;对于3组不同风速数据,基于离群点检测和PSO-BP预测模型的预测精度均高于其他对比模型。 相似文献
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杨维 《福建工程学院学报》2007,5(3):270-273
采用非线性滤波方法处理图像去噪问题时,阈值参数的选取和恰当使用滤波器函数,对去噪图像的效果影响极大。文章构造了可用于非线性滤波算法的一族分段次小波阈值参数滤波器函数,它是Donoho的软阈值滤波器函数的推广,证明了滤波后的逼近是Besov空间中泛函的近似最小值。该滤波器函数次数越大,逼近效果越好,也证明了广义软阈值滤波器函数的极限是一理想低通滤波器。仿真结果证实了区间双正交小波比Daubech ies小波有更好的去噪效果。 相似文献
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提出了一种新的图象边缘检测方法，这种方法解决了第一代多尺度边缘检测方法中存在的两个问题，即边缘仅定义为信号的奇异性表现和滤波尺度参数难以选择。实验结果表明，本方法和传统的边缘检测算法相比具有定位精度高，去噪效果好等明显的优点。 相似文献
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基于Donoho经典小波阈值去除图像噪声基本思路,分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷,提出一种改进的阈值去噪法,该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点,还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过Matlab仿真实验,使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后,除噪效果比较理想,在去噪性能指标上,PSNR(峰值信噪比)和EPI(边缘保护指数)均好于传统阈值方法。 相似文献
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《石家庄学院学报》2015,(6)
混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好. 相似文献