摘要：为了能高速、高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B样条插值的边缘检测方法。该方法采用了三次B样条插值原理,对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现。还利用B样条的可分离特性,实现了2维空间中基于B样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B样条的一阶微分模板和二阶微分模板。设计出一套基于DSP+FPGA的实时图像处理和显示系统。

摘要：为了在准确检测边缘的同时有效地抑制噪声,提出了结合信号配准技术的小波多尺度边缘检测方法。该方法首先基于小波变换的特点设计小波多尺度边缘检测算法检测图像边缘;而后结合信号配准技术将不连续的边缘连接为完整的边缘轮廓,减弱由噪声或干扰造成的影响。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出清晰连续的边缘图像,而且能有效抑制噪声,是边缘检测的实用方法。

摘要：提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。

摘要：为了减少边缘检测中的噪声影响,设计了一种分数阶差分滤波器,给出了该滤波器的原理,分析了此类滤波器的幅频特性。该滤波器的系数可通过调节它的阶次来改变,在合适的阶次范围内,该滤波器具有一定的平滑功能。同时,它还克服了直接用分数阶微分检测边缘时,有边缘漂移的问题。最后,我们将其应用于边缘检测,结果表明,在无噪声情况下,其检测结果和其它方法一样好,在有噪声情况下,该滤波器具有一定的噪声免疫力。

摘要：在薄雾天气下拍摄的图像用常规的复原方法达不到较好的复原效果,从而导致图像的边缘检测效率低下首先通过物理方法分析这种图像的成像原理,提出基于景点深度检测的物理复原方法;然后用三次B 样条函数作为光滑函数定义小波函数,通过小波变换对复原后的图像进行边缘检测实验结果表明,在同样的薄雾天气条件下,文中方法比基于滤波的图像复原方法更有效对采用这两种方法复原后的图像分别做边缘检测实验。

摘要：该文基于合成孔径雷达(SAR)图像低信噪比的特点,设计了一种基于融合边缘检测的线性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到边缘点,然后利用Radon变换得出线基元,最后根据启发式连接的思想连接了由于噪声引起的直线断裂。实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的线性特征提取方法能够准确描述SAR图像的线性结构,可应用于自动目标识别和景象匹配等方面。

摘要：针对如何提高图像边缘检测效率的问题,提出1种结合最小二乘支持向量机(LSSVM)和元胞自动机进行图像边缘检测的方法。首先,基于Gauss径向基核和多项式核构建出新的核函数,使得LSSVM对图像像素邻域的灰度值能够进行准确的曲面拟合。接着,推导出图像的梯度算子,并与图像灰度值进行卷积得到图像的梯度值。然后,元胞自动机按照所设计的局部规则对梯度值进行演化,实现图像边缘的定位和检测。仿真实验检测出的图像边缘定位准确,而且达到1个像素宽,表明新提出的边缘检测算法是有效的;同时,通过对比分析得知新算法具有比Sobel和Canny算法更高的检测性能。

摘要：对于边缘检测中传统SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)算法,固定门限会将非边缘点划入核值相似区(univalue segment assimilating nucleus, USAN),并经过单一阈值判断,非边缘点易被误判为边缘点,导致算法的低鲁棒性.针对此问题,提出了结合自适应门限算法和阈值选择策略的限制型自适应SUSAN算法.首先,分析SUSAN算法优缺点,根据USAN特点以及同异侧噪声容忍度范围设置阈值选择策略,减少误判并提高噪声鲁棒性;然后采用与USAN内像素值正相关的自适应门限算法,进一步增强边缘检测能力.在标准测试图像以及不同类型噪声的经典灰度图中实验结果表明,相比于传统SUSAN算法和Canny, Prewitt, Sobel, LoG, Roberts等边缘检测算法,该算法在客观图像评价指标FSIM值,PFOM值和准确率上均高于其他算法;而在主观视觉上,在无噪条件下能够更好地抑制纹理区域像素干扰,检测边缘更完整丰富.特别是在大量噪声干扰导致其他算法均失效的情况下,该算法在抑制噪声的同时,仍能有效地检测出图像边缘.

摘要：提出了一种基于小波变换的照明无关边缘检测和模糊增强算法,用于从不均匀的弱照明图像中提取目标边缘。依据照明反射图像形成模板和CCD相机成像公式,推导出图像的小波变换公式。对图像局部区域中边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。给出一种同时考虑小波模值大小和梯度方向的模糊算子来增强边缘并抑制噪声。最后,采用仿真和真实的图像对该算法进行验证,利用此算法检测阶梯边缘,得到该算法的边缘检测评价标准F系数值为0.984 3,边缘定位精度评价系数Ed值为0.126 5,通过被检测的特征球边缘计算得到的交比值误差为3.72×10-3。实验结果证实,该边缘检测方法能够很好地工作于非均匀的弱照明图像。

摘要：根据工业、交通等领域对于非接触测量越来越高的精度需求,采用先进的线阵耦合器件(CCD)和复杂可编程逻辑器件(CPLD)技术,设计了一种用于实现高精度边缘检测的系统。系统将一维视频信号的噪声通过滤波技术、相关双采样技术进行消除,经A/D转换后求出信号灰度梯度最大的点,由直线拟合方法确定出经过平滑滤波处理的CCD图像的亚像元级边界。系统测试表明:所设计的片上系统具有高精度、高速度、高集成度、高可靠性的特性,有很强的实用性。