结合边缘检测的农业图像非局部均值滤波算法

提出了1种结合边缘检测的农业图像自适应滤波算法。该算法首先对红外噪声图像采用LOG算子提取边缘图像;然后对于非边缘噪声图像采用非局部均值滤波算法进行处理;最后对边缘图像和滤波后的非边缘图像进行融合,得到最终的滤波后图像。分别采用农业图像对本算法的性能进行测试,与经典非局部均值滤波算法、已有的改进型非局部均值滤波算法、自适应维纳滤波算法进行去噪效果对比,并采用峰值信噪比（peak signal noise to ratio,PSNR）作为滤波算法性能的客观性评价指标,结果表明,本算法相对于其余算法而言,滤波效果较优,适合于农业图像处理。     

基于形态学和小波变换的图像边缘检测方法

电力机房图像边缘提取是实现电力机房三维重建的重要辅助环节,机房图像边缘提取越精准,三维重建将会更准确.本文提出一种融合小波变换模极大值和多尺度多结构形态学的图像边缘检测算法对电力机房图像进行处理.首先,对原始电力机房图像进行小波分解得到高频图像和低频图像;然后,采用小波变化模极大值算法提取高频图像的边缘信息,多尺度多结构数学形态学算法提取低频图像的边缘信息;最后,通过叠加运算融合高频和低频的边缘信息,得到原始图像的边缘信息.通过仿真实验表明,本文提出的边缘检测算法在抗噪性能、边缘连续性、定位精度上综合实力最强.     

基于视觉滤波算子的农业图像去噪研究

[目的]农业图像中难免存在噪声,噪声会干扰有用目标的识别。为了准确提取农业图像中的有用信息,拓展图像处理技术在农业工程中的应用,有必要去除农业图像中的噪声。[方法]本文将一种改进的中值滤波与视觉滤波LOG算子结合起来,用于对农业图像进行去噪。首先,通过LOG算子将图像分为边缘图像和非边缘图像,然后采用一种改进的加权中值滤波处理非边缘图像,边缘图像与处理后的非边缘图像融合为最终的去噪图像。[结果]利用本算法对农业图像进行测试,与传统的中值滤波算法进行对比,并采用峰值信噪比作为滤波算法性能的客观评价指标,本算法的峰值信噪比高于传统中值滤波算法8.15%,有更好的降噪效果。[结论]因此,该算法的滤波效果优于传统中值滤波算法,可有效去除农业图像中诸多因素产生的噪声。     

基于LoG算子的棉花图像检索算法研究

针对基于边缘检测的图像检索中边缘点容易受到噪声干扰的问题,提出一种基于LoG边缘算子的棉花图像检索算法.首先在求取边缘检测前进行滤除噪声处理,然后根据欧式距离衡量图像间的相似性.棉花图像数据集的试验结果表明,算法能够有效去除边缘噪声,提高了图像检索的查全率和查准率,尤其适用于高噪声环境下的棉花图像检索.     

基于像素类型的阶跃型边缘提取算法

介绍一种用于提取目标图像和背景图像都比较简单的图像中的阶跃型边缘算法。把二值化图像中的像素点分为4类:背景点、目标体点、边缘点、噪声点;算法实现过程如下:首先对图像进行二值化处理,然后对二值图像中的目标体的边缘像素点进行跟踪,找出目标体的边缘曲线。试验表明:该算法实现简单、处理快速、抗噪性好。     

基于灰色关联度和纹理分析的图像边缘检测算法

针对LOG算子中噪声平滑能力与边缘定位能力之间的矛盾,把灰色关联理论同LOG边缘检测算子及图像的纹理分析结合起来,利用图像中某一点及其邻域像素的分布和模板的分布规律的相似程度,提出了基于灰色关联度和纹理分析的图像边缘检测算法,给出了算法的具体实现过程。结果表明,设计的边缘检测算法在相同的空间系数下,能够检测到更加丰富的图像边缘,并且边缘的连续性较好。     

一种基于Daubechies小波变换的图像边缘检测算法

基于Daubechies小波变换提出了一种图像边缘检测算法,并将其应用到岩芯图像的边缘处理中,以很好地获取了岩芯的裂缝、颗粒等信息。实际应用结果表明,基于Daubechies小波变换的图像边缘检测算法非常适合于岩芯的边缘检测。     

支持向量机理论在植物根系图像边缘检测中的应用

由于传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、噪声边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果。本文基于带高斯径向基核函数的最小二乘支持向量机方法,得到了一簇梯度算子和零交叉算子,用来定位图像边缘,从而得到一种有效的图像边缘检测算法。用所得到的边缘检测算法与Sobel算法和Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与传统算法相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰。     

基于比较的大米样本图像分割

[目的]提高大米加工精度时图像识别的效果。[方法]采用SUSAN算子,讨论其参数的选取原理,并与传统边缘检测算法作对比。[结果]SUSAN边缘检测算法对含噪大米样本图像的边缘检测效果优于传统的边缘检测算法。[结论]SUSAN边缘检测算法非常适于含噪或低对比度大米样本图像的边缘检测     

一种基于小波变换的边缘检测算法

目的利用小波变换,完成图像边缘的检测,提取能表征图像概貌的重要特征。方法学习并比较几种边缘检测方法,结合小波变换的多尺度特性,对小波变换分解的近似系数和高频系数进行处理,构建模值和幅角图像,提出一种基于小波变换的图像边缘检测算法。结果在MATLAB R2018b环境下,首先以屋顶图像为例,将算法与Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算子进行对比,通过添加椒盐噪声与高斯白噪声,验证算法在边缘定位和抗噪方面取得了较好性能;然后将算法应用于其他图像,边缘检测效果依然稳定。结论基于小波变换的边缘检测算法具有较好的抗噪性与适应性。     

基于分形特征的图像边缘检测算法①

An image edge detection algorithm based on fractal character was developed. The method was rooted in the self-similarity of fractal image. The results of experiment showed that the proposed new algorithm for image edge detection was valid and effective.     

基于小波分析的图像边缘检测

本文介绍了数字图像的小波算法的基本原理，论述了二维图像的小波分析的边缘检测的原理，以及小波函数的构造。利用小波分析的边缘检测算法，对原始图像进行检测，具有良好的检测效果。     

模极大值法与尺度独立法在稻米边缘检测中的模拟研究

稻米图像边界是阶梯型边界,在稻米图像的边缘检测中,利用模角分离的小波变换,结合尺度独立的算法提取了阶梯型边界,但得到的边缘图像存在边界不连续和边缘响应次数不唯一的问题。而小波变换的模极大值法检测出了所有类型的边界,其中包括不需要的边界。本文提出一种边缘检测方法,将尺度独立法与模极大值法的优点结合,在稻米图像的边缘检测中取得了理想的结果。     

斜拉索PE保护层表面伤痕检测算法设计

提出了一种检测斜拉索PE保护层表面伤痕算法的设计。首先,在图像的预处理阶段,对原始图像进行灰度化和滤波处理;其次,运用边缘检测、边界跟踪及Hough变换获得了拉索轮廓的连续边界;然后,利用原始的灰度图像和基于拉索轮廓的掩模板,获得了无背景的拉索表面图像;最后,通过基于图像间空间差分的伤痕检测算法,获得斜拉桥拉索表面伤痕的图像,结果表明该算法能有效地从爬升机器人采集的图像中提取出斜拉索PE保护层表面伤痕的图像。     

葡萄干轮廓的图像检测方法研究

葡萄干的轮廓检测是葡萄干其他特征提取的基础,研究通过与经典的边缘检测算子检测轮廓的方法进行比较分析,提出了最佳阈值分割与形态学运算相结合的轮廓提取新方法,实验证明,该方法能够有效的提取葡萄干的轮廓特征,为后期图像的分析打下了基础。     

计算机视觉系统中图像外边缘检测的新方法

提出了图像外边缘检测的2种新方法：邻域灰度检测算法和模板检测算法。利用新方法对水果图像进行了检测，结果表明，2种方法检测边缘能力都很强，检测出的边缘清晰，连续，边缘图像点有充,阮须进一步细化处理。该方法处理图像面积小于传统方法的1／2，检测速度快，适合计算机视觉进行实时检测。     

一种基于支持向量机的植物根系图像边缘检测算法(英文)

由于传统边缘检测方法中存在的比如粗糙边缘、噪声边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果。本文基于支持向量机方法给出一种新型、简单有效的边缘检测算法。基于带高斯径向基核函数的最小二乘支持向量机,得到了一簇梯度算子和相应的二阶导数算子。用所得到的边缘检测算法与Canny和Prewitt算法的性能进行了比较。仿真结果表明本文给出的算法与传统算法相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰。