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相似文献
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1.
段军  张博 《教育技术导刊》2018,17(10):68-71
针对传统Canny算子边缘检测算法出现伪边缘或边缘丢失的缺陷,提出了一种采用统计滤波去噪和基于灰度的迭代法计算阈值的边缘检测算法。首先统计滤波并使用均值和方差去噪,避免出现如同高斯函数受噪声干扰的问题,保证图像边缘完整性;其次,使用灰度进行迭代计算确定阈值,改进了传统算法中人工确定的不足,使阈值更加准确,减少伪边缘和信息丢失的情况。通过大量实验对比和结果分析表明,改进后的算法与传统算法相比,可以提高边缘检测运行效率,使结果更加清晰、准确。  相似文献   

2.
提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息.  相似文献   

3.
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   

4.
针对传统Canny算子进行图像边缘检测时对非线性噪声效果不太明显且会存在漏检的问题,提出了一种改进的Canny算子,将其应用于建筑裂缝边缘提取中。对建筑裂缝图像进行预处理,在预处理阶段对图像进行分割与去除孤立点的操作,以得到更为清晰的图像。利用非线性中值滤波代替原Canny算子中的高斯滤波,用Sobel算子八方向模板进行梯度计算,并使用Otsu法得到阈值。与传统方法相比较,提出的方法能够提取出更清晰完整的图像边缘,其峰值信噪比与结构相似性均有一定程度的提高。  相似文献   

5.
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   

6.
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   

7.
传统边缘检测算子如Canny、Sobel等是通过计算图像中局部小区域的差分来工作的,对噪声比较敏感,在检测边缘的同时常会加强噪声,形态边缘检测器在检测边缘的时候不会加强或放大噪声,单尺度形态学梯度算子结构元素过大或过小都不能检测到满意的结果.将多尺度形态学边缘检测和形态学滤波结合起来,提出一种边缘检测方法.首先利用形态学对多尺度的形态学梯度算子进行边缘检测,再进行填充内部缝隙,接着进行形态学边界平滑,最后通过分割掩模到原图像的结果.仿真结果表明,所提算法能够非常清晰地检测到目标图像的边缘,提取的图像边缘定位准确且平滑,同时具有较强的抗噪能力.  相似文献   

8.
引导滤波是一种能保持图像边缘的滤波器,可用来减少图像噪声。高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian,LoG)在去噪的同时能够检测到边缘信息,并实现图像边缘增强。针对 X 光安检图像噪声大、边缘不清晰、对比度低等特点,提出一种基于引导滤波与 LOG 算子的安检图像增强算法。首先用引导滤波对图像作平滑处理,然后用 LoG 算子检测其边缘并进行增强,最后用限制对比度自适应局部直方均衡化(CLAHE)作对比度拉伸。实验结果表明,该算法与改进 CLAHE 算法相比,平均梯度可提高 50%左右,图像清晰度较高。  相似文献   

9.
根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点,结合中值滤波,在小波域内对高频子带图像进行中值滤波.仿真结果表明,此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且能较好的保留图像的边缘细节,可获得较好的去噪效果.  相似文献   

10.
针对图像中的高斯噪声干扰,提出一种改进的图像去噪方法.首先利用Curvelet变换将含噪声图像分解成多个子频带,再根据子带系数的高斯分布特性,利用阈值去噪和加权平均滤波相结合的方法对高频子带进行去噪处理,最后利用Curvelet反变换得到去噪后的图像.为了验证该方法的有效性,与传统的硬阈值、软阈值、基于小波变换的方法相比较,实验结果表明,该方法能够获得较好的峰值信噪比和视觉特性,保留较多的细节信息.同时也说明了Curvelet变换比小波变换能够得到更好的去噪效果.  相似文献   

11.
《嘉应学院学报》2015,(8):22-25
canny算子的参数选取决定着图像边缘检测的效果,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)容易计算出比较理想的阈值,使canny算子的门限选择具有自适应性,实验最后用数学形态学对结果进行后处理,结果表明,算法具有自适应性,抑制噪声能力较强,有效地提高了canny算子边缘检测的效果,取得了预期效果.  相似文献   

12.
对Canny边缘检测算法进行了对比研究,分析了传统Canny算法存在的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值Canny边缘检测算法。首先利用具有边缘保留功能的双边滤波器滤除噪声,然后运用基于梯度幅值的类间方差最大化算法(OSTU)来确定Canny算子的高低阈值,最后进行边缘检测与连接。实验结果表明,该改进算法很好地解决了传统Canny算法存在的缺陷,而且对光照的变化和场景变化具有很强的自适应能力,进一步扩展了Canny算法的应用范围。  相似文献   

13.
小波变换和ROF模型是常用的图像去噪方法。为了获取高质量图像,降低或消除噪声对图像的影响,提出了一种新的图像去噪算法。该方法对噪声图像进行小波分解,并对其高频部分进行阈值去噪,之后利用ROF和拉普拉斯算子结合的模型去噪,并进行小波重构,得到最终的去噪图像。实验结果表明,此算法的去噪效果比小波去噪或ROF去噪明显,能在有效抑制图像噪声的同时,更好地保持图像的边缘、纹理等特征,有效地提高了图像质量。  相似文献   

14.
针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。  相似文献   

15.
首先利用小尺度高斯低通滤波器对虹膜图像进行预处理,去除可能存在的眼睑和睫毛干扰;然后用Canny边缘检测算子得到虹膜的内边缘,通过自适应选取非极大值抑制的高阈值,并对不连续边缘进行修整,得到比较理想的虹膜内边缘;最后利用圆周上任意不共线的3点可以确定一组圆心及半径的参数的性质得到虹膜内边缘的圆心及半径,完成虹膜内边缘定位。实验结果表明,该算法可以比较准确地定位出虹膜的内边缘。  相似文献   

16.
提出了一种基于边缘检测技术的水果分级方法.首先利用图像增强技术提高图像的对比度,并通过空域滤波使图像的模糊部分变得清晰.然后利用阈值处理方法进行图像预分割,并通过对比最终选取Canny算子对水果图像进行边缘特征的提取.最后通过大小、形状以及表面缺陷等特征值对果品进行相应的分级.仿真结果表明了本文方法的有效性及较高的准确率.  相似文献   

17.
高斯型拉普拉斯(LoG)算子采用高斯滤波器平滑图像。高斯滤波器需要控制截止频率来改变滤波的效果,本文主要分析高斯低通滤波器和LoG算子的各种特点,通过计算机模拟来分析含噪声图像的滤波后对LoG算子边缘检测的影响。  相似文献   

18.
针对边缘检测中图像直方图成单峰状态的情况,提出一种改进的canny边缘检测算法.传统canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;算法提出用最小交叉熵计算图像的高低阈值,得到理想的阈值;解决了传统canny算法在单峰直方图边缘检测不够理想的问题.实验结果表明,算法抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性.  相似文献   

19.
形态学算子在图像处理中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
将腐蚀、膨胀算子经过有效组合,形成了一个性能优良的滤波算子,同时介绍了在冲击噪声的去噪中表现出显著效果的Extrema killer算子。提出了一种基于数学形态学的边缘检测算法,该算法先用一个较小尺度的结构元素进行腐蚀,后用一个较大尺度结构元素进行膨胀,用(fθB1) B2-f作为边缘检测算子。实验证明用所给算法进行图像边缘检测,能较好地保持图像的细节特征,同时能有效的抑制噪声。  相似文献   

20.
某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法.该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声.仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多.  相似文献   

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