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  1. 数字图像边缘检测硕士论文

  2. 首先,介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义,历史现状,以及边缘检测的一些基本概念。 然后,分别介绍了经典的图像边缘检测算子,如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等,并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法,如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里,讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法:Marr-Hildreth方法和Canny算法。 最后,提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-22
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:jzhang_never
  1. 椭圆检测算法的比较(来自中国期刊网)

  2. 椭圆检测在图像识别与计算机视觉领域中一直占有重要的位置 ,而边缘检测是图像特征提取(包括椭圆检测)的首要条件.介绍了常用的几种边缘检测算法(如 Sobel 算子、 Canny 算子、zernike 矩算子等) ,分析了这些算法的异同与优劣;讨论了几种基于 Hough 变换及其改进方法的 椭圆检测算法(包括利用椭圆极点与极弦性质的提取算法、 利用三点确定椭圆的提取算法、 利用椭 圆几何对称性算法等) .比较这些算法并选取几种分别应用于真实图像 ,并列出检测结果.最后 ,提 出存在的问题和进一步研
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-25
    • 文件大小:345kb
    • 提供者:jaylong8733
  1. 基于C2Canny 算子与灰度空间的彩色图像边缘检测

  2. 提出了利用灰度图像边缘检测结果完成彩色图像边缘检测的算法,并对Canny 算子进行了改进,在计算梯 度幅值时采用了3 ×3 邻域,改进后的Canny 算子对噪声抑制效果明显,且检测边缘更加精细. 采用了两种算法将 彩色图像转换为灰度图像,利用C2Canny 算子对转换后的灰度图像进行边缘检测,在灰度图像边缘检测结果基础 上,完成彩色图像的边缘检测. 经实际测试证明,该算法检测出的图像边缘连续性好,准确性高,对颜色数不多的彩 色图像有较好的边缘检测结果.
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-11-03
    • 文件大小:258kb
    • 提供者:lidifei2007
  1. 基于图像分块的边缘检测算法

  2. Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于Zernike 正交矩的图像亚像素

  2. 介绍了Zernike 矩及基于Zernike 矩的图像亚像素边缘检测 原理, 针对Ghosal 提出的基于Zernike 矩的亚像素图像边缘检测算法 检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足, 提出了一 种改进算法. 推导了七乘七Zernike 矩模板系数, 提出一种新的边缘判 断依据. 改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位. 最 后, 设计3 组不同试验. 试验结果同Canny 算子及Ghosal 算法相比 证明了改进算法的优越性.
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2013-07-12
    • 文件大小:768kb
    • 提供者:gududeyhc
  1. 改进的基于单一尺度的医学图像边缘检测

  2. 针对经典取边缘算法的缺点和高斯多尺度边缘检测中尺度选择的复杂性等问题,提出了改进的单一尺度边缘检测方法,并将该方法应用到医学图像的边缘检测中。该方法首先用平滑理论,对图像进行平滑,将图像中一些无用的细节信息平滑掉,抑制噪声和高频干扰成分;因为边缘细节也被平滑掉,所以再利用模糊增强算子加大边缘两侧灰度的差异,然后利用基于高斯核的单一尺度过零点边缘检测方法提取图像的边缘;最后,将该算法与经典的sobel,canny算子进行比较。实验结果表明,这种方法较好解决了图像边缘的提取精度和图像噪声的抑制能力之
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:627kb
    • 提供者:weixin_38625448
  1. 基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法

  2. 传统Canny算法采用高斯滤波会造成图像的过度光滑,容易导致缓变边缘的丢失,而且梯度幅值的计算方法没有充分考虑到3×3邻域内周围像素对中心像素的影响。针对上述存在的问题与不足,结合小波融合技术的优势,提出了一种基于改进Canny算子与图像形态学融合的边缘检测方法,利用改进的Canny算子和图像形态学分别对图像进行边缘检测,然后应用小波融合技术把两种方法检测出来的边缘进行图像融合,得到最终的图像边缘。仿真结果表明,该算法具有较好的抗噪能力,有效地提高了边缘检测的准确性和完整性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-21
    • 文件大小:531kb
    • 提供者:weixin_38531630
  1. 基于改进的ViBe算法的红外目标检测

  2. 针对ViBe算法第一帧图像中含有运动的目标时容易引入“鬼影”及不能完整提取前景目标的问题,在原算法的基础上融合帧间差分法、Canny边缘检测,采用中值滤波、形态学算子进行后处理。实验结果表明,本文算法能很快消除“鬼影”,并能比较完整地提取出红外运动目标。关键词: 背景建模;ViBe;红外目标检测;帧间差分法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:202kb
    • 提供者:weixin_38501610
  1. 基于Canny算法的自适应阈值边缘检测算法.rar

  2. Canny边缘检是在在1986年提出来的,到今天已经30多年过去了,但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。 相比Sobel、Prewitt等算子,Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点: 没有充分利用边缘的梯度方向。 最后得到的二值图,只是简单地利用单阈值进行处理。 而Canny算法基于这两点做了改进,提出了: 基于边缘梯度方向的非极大值抑制。 双阈值的滞后阈值处理。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-06
    • 文件大小:95kb
    • 提供者:qq_39083651
  1. 基于canny算子改进的边缘检测算法

  2. 基于canny算子改进的边缘检测算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:425kb
    • 提供者:weixin_38612811
  1. 一种基于CNN的彩色图像边缘检测算法

  2. 利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:416kb
    • 提供者:weixin_38631599
  1. 基于边缘多通道梯度模型的多运动目标检测

  2. 针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类
  3. 所属分类:其它

  1. 基于改进Canny算子和Hough变换的QR码图像校正

  2. 在QR码图像的识别中,图像的倾斜会给整个识别过程带来一定程度的误差。考虑到传统Canny算子检测对于去除局部噪声的效果并不是很理想,提出了一种基于自适应中值滤波的Canny算子边缘检测方法,再结合Hough变换标识出直线段并计算出倾斜角度,最后用双线性插值算法对QR码图像进行旋转校正。将其在Matlab平台上进行验证实验,结果表明,改进的Canny算法有效地去除了图像噪声,并能够准确地完成了QR码图像的旋转校正。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于Canny算子改进型的影像测量边缘检测

  2. 针对采用高斯滤波器对图像进行滤波会导致图像边缘平滑,人为设定高、低阈值会导致阈值的自适应性差,采用双阈值法去除虚假边缘会导致去除效果不佳等问题,提出改进的Canny边缘检测算法并应用于影像测量领域。首先使用开关中值滤波代替高斯滤波,在去除噪声的同时保留非噪声像素点的灰度值不变,从而提高边缘定位精度;然后采用K-means聚类算法以得到高、低梯度值聚类中心,采用OTSU算法以得到梯度阈值,将两个方法结合,可以实现高、低阈值的自适应;最后采用面积形态学的方法去除图像的干扰边缘。实验结果表明,改进的算
  3. 所属分类:其它