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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
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通过对图像边缘检测算法原理分析的基础上,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.算法结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.实验结果表明,本文算法检测的边缘特征优于传统的边缘检测算法,具有一定的应用价值. 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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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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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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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
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《实验室研究与探索》2020,(5)
为了提高服装款式结构分类效率,设计了基于改进Canny算法的服装款式结构识别系统。通过将服装图像进行阈值分割,形态学处理等预处理方式提取出服装二值轮廓;设计基于具有自适应尺度参数的高斯滤波函数的改进Canny边缘检测算法,提取出服装款式结构边缘转换成的特征向量;最后与服装模板特征通过均值Hausdorff距离(Mean Hausdorff Distance,MHD)进行对比分析,距离最小的服装即为特征最接近的款式。经过Matlab实验平台验证,提出的系统能够以服装结构款式进行准确识别,而且识别效率高,大大减少人力成本,具有很高的实用价值。 相似文献
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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
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虹膜定位是虹膜识别系统中的一个重要步骤,后续处理步骤均取决于其准确性。针对传统虹膜定位方法的局限性,设计了一种由粗到精的算法,解决计算成本问题的同时达到可接受的精度要求。利用灰度投影法和自适应阈值将虹膜图像转换为二值图像实现虹膜内边界的粗定位,再用Canny算子对边缘进行检测精定位,然后根据定位结果结合矩形检测模板对外边界进行粗定位,使用Daugman圆盘算子检测虹膜外边界进行精定位。实验结果表明该算法能准确快速地定位虹膜区域。 相似文献
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Canny算子法是边缘检测的重要方法之一。本文从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数对Canny算子进行了改进,扩展了Canny算子在SAR图像边缘检测中的应用。仿真结果表明该算法提取的边缘丰富,同时又抑制了噪声。 相似文献
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为了解决低对比度成像条件下传统三维轮廓重建算法精度偏低的问题,提出一种基于邻域距离最小化准则、由粗到细的高精度轮廓三维重建算法。首先使用 Canny 算子对目标图像进行边缘检测,再利用目标形状、尺寸等先验信息剔除分割出的虚假目标边缘。随后,计算边缘点法线方向上的梯度加权值作为工件初始化轮廓,根据左右一致性原则筛选出粗匹配点对,在匹配点对邻域附近使用亚像素进行精细搜索,利用邻域距离最小化准则估算出当前最佳亚像素匹配点对,并将其用于激光刻形工件的尺寸测量,总体精度可达 0.1mm。该方法有效降低了轮廓重建算法对边缘定位精度的依赖,同时提高了轮廓重建精度。 相似文献
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为解决传统接触式螺纹测量方法费时且程序冗长的缺陷,提出一种基于机器视觉技术的螺纹缺陷检测算法。对捕获的螺纹图像进行中值滤波、迭代法二值化与Canny边缘提取处理|通过分析螺栓图像中螺纹缺陷断口位置灰度值的变化,提出一种基于DOG模型的螺纹自动检测方法。为验证该算法性能,用基于形状的模板匹配算法作为对照进行实验。结果表明,局部投影统计算法能有效提取螺纹缺陷图像的缺陷信息,螺纹缺陷图像识别率在95%以上。该方法可快速有效地降低噪声,准确迅速地定位缺陷点,提高生产线螺栓可替换性。 相似文献
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考虑到图像存在异常像素,将邻域因素考虑在内对模糊C-均值聚类算法(FCM)和异常像素检测算法(APD)提出了改进。首先,提出了邻域因素的邻域-FCM(N-FCM),然后,提出了模糊异常像素检测算法(Fuzzy-APD)。实验过程中,选择噪声图像、彩色图像作为实验图像,对FCM和N-FCM算法进行性能比较,证实相比于FCM算法,N-FCM算法的收敛性明显提高,图像分割的正确率进一步改善;同时从图像中获取部分像素进行异常像素检测,实验证实相比于异常像素检测,Fuzzy-APD准确性更高。 相似文献
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手机锂电池保护板在生产过程中需要利用视觉检测镍片角度偏差、折叠等各类缺陷,但由于镍片尺寸小且这些缺陷在灯光下会产生不同程度的反光,导致获得的镍片图像边缘不清晰。为此,本研究提出了一种基于Canny算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法。首先对原始图像分割出感兴趣区域并进行灰度处理,再利用Canny算子提取其像素级边缘,最后用双线性插值法提取其亚像素级边缘。为验证该算法的有效性,将其与工程中常用的Sobel 边缘提取算法进行实验对比,计算边缘内部包含面积的像素数量、等级及边缘提取的时间,判断两类算法在精度和效率上的优劣。实验结果表明,基于Canny 算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法能精准提取镍片的亚像素边缘,提取的像素精度达到了0.1 pixel,平均边缘提取时间为0.835 s,比Sobel 节省了20.57%的时间,能够满足工业生产的精度需求与效率要求。 相似文献
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受电弓影响列车安全,如果其滑板磨损严重,必须及时更换。传统方法很难对滑板的磨损情况进行快速准确的检测。本文采用基于SIFT算法进行特征提取,使用Canny算子进行边缘检测,对受电弓滑板的磨损进行计算。实验结果表明,这一图像检测方法能够对受电弓磨损情况进行准确及时的判定,测量精度符合预期。 相似文献
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基于平稳小波变换的高鲁棒性的边缘提取 总被引：4，自引：0，他引：4
借鉴平稳小波变换的多尺度分析思想,结合模糊聚类均值法,提出了一种高鲁棒性的图像边缘提取算法.该算法利用平稳小波变换的位移不变性,将小波分解后的分量进行配准构成一像素的特征向量,然后利用模糊c-均值进行无监督分类,分割图像,最后用Canny算子提取图像边缘.用一系列附加不同强度的高斯白噪声图像测试了该算法的有效性.实验证明在图像受到较强噪声(如附加高斯白噪声)污染时,该算法仍可检测到较好的边缘效果,展现出良好的鲁棒性. 相似文献