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基于GA-BP算法的基片图像边缘检测计算机应用

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计算机工程与设计 2009年第14期30卷 3455-3457页

作者：王园宇李元宗太原理工大学理学院计算机基础教学部山西太原030024 太原理工大学机械院车辆工程系山西太原030024

由于复杂噪声信号的影响,使得对基片边缘的检测较为困难,提出了一种基于改进的GA-BP算法的边缘检测方法。首先,对基片图像进行中值滤波,将选中的样本归一化。其次,根据样本使用改进的GA-BP算法建立神经网络模型。最后根据实验对该神经... 详细信息

由于复杂噪声信号的影响,使得对基片边缘的检测较为困难,提出了一种基于改进的GA-BP算法的边缘检测方法。首先,对基片图像进行中值滤波,将选中的样本归一化。其次,根据样本使用改进的GA-BP算法建立神经网络模型。最后根据实验对该神经网络模型中的参数进行了修正,并利用此神经网络模型对基片图像进行边缘检测取得到了较好的效果。实验结果表明,该方法具有良好的泛化性、鲁棒性和自适应性,可以提高图像边缘检测的抗噪声能力。

关键词： GA-BP算法图像边缘检测泛化性能基片神经网络

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Sobel算子下的图像边缘检测优化设计

信息与电脑 2018年第22期30卷 158-159页

作者：邹汪平池州职业技术学院安徽池州247100

边缘检测是一种创新型、高效用的边缘检测算法。这种算法主要是对Otsu算法所得图像来展开形态学的去除孤立像素与闭运算操作。通过使用Sobel算子进行边缘检测,然后将得到的图像和Sobel算子直接进行相加,可以在一定程度上提升Sobel边缘... 详细信息

边缘检测是一种创新型、高效用的边缘检测算法。这种算法主要是对Otsu算法所得图像来展开形态学的去除孤立像素与闭运算操作。通过使用Sobel算子进行边缘检测,然后将得到的图像和Sobel算子直接进行相加,可以在一定程度上提升Sobel边缘检测的算子性能,而且其所检测出来结果精确度非常高。基于此,以Sobel算子下的图像边缘检测优化设计分析为出发点,对其展开深入的探讨与论述。

关键词：图像边缘检测 Sobel算子优化设计

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基于提升小波和形态学的图像边缘检测研究

基于提升小波和形态学的图像边缘检测研究

作者：龚显丽云南民族大学

学位级别：硕士

随着图像通信技术和计算机处理技术的迅猛发展和进步，对图像的重要特征图像边缘的分析和研究已经成为信号与信息处理领域中的迫切需要。然而传统的边缘检测方法一般是通过计算梯度和设置阈值来实现，已经无法满足现代化的图像通信与计... 详细信息

随着图像通信技术和计算机处理技术的迅猛发展和进步，对图像的重要特征图像边缘的分析和研究已经成为信号与信息处理领域中的迫切需要。然而传统的边缘检测方法一般是通过计算梯度和设置阈值来实现，已经无法满足现代化的图像通信与计算机处理技术的要求。就目前的研究情况来说，很多都是利用小波分析的方法来实现对图像的边缘检测，还有数学形态学、神经网络、模糊数学、分形理论等。但是它们一般都是用一种方法来实现，无法达到满意的检测效果。本文融合了提升小波分析的方法和数学形态学的方法，主要运用提升小波对图像进行分解和重构，运用数学形态学对图像进行灰度腐蚀和膨胀，利用他们各自的优点分别对图像做处理，从而达到更好的检测目标图像的目的。本文首先通过对图像边缘检测的研究，对这些传统的方法进行深入分析和系统的总结，评价了它们的优缺点。然后对目前很多人采用的小波分析的方法进行分析和研究，分析了小波变换的基本理论，采用三阶B样条小波函数通过小波变换来检测图像，对检测出的图像边缘进行评价。本文介绍了提升小波变换和形态学的基本理论，分析了提升小波变换和数学形态学相结合的优势，对这两种方法进行融合，通过仿真及对检测结果分析和对比，该算法具有满意的效果。最后把本文提升小波和形态学相结合的边缘检测算法应用于实际车牌定位技术中，提出了基于本文边缘检测算法的车牌定位算法，该算法准确的定位出车牌区域，实验结果表明，本文算法在实际中具有有效性和实用性，通过与目前广泛采用的小波分析的方法相比，本文算法的优势在于它充分利用了两种方法的优点，比单独运用一种方法有更好的检测性能，它在车牌定位技术中应用的结果表明其实用性，通过对各种不同边缘检测方法之间的融合进而产生新的检测方法，也是图像边缘检测领域发展的趋势。

关键词：图像边缘检测提升小波变换形态学车牌定位

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基于图像边缘检测算法的应用研究与实现

基于图像边缘检测算法的应用研究与实现

第十三届沈阳科学学术年会

作者：李晶晶王迪常玲沈阳城市建设学院

随着信息技术的飞速发展,目前图像边缘检测技术已经广泛应用于信息安全、工业控制、医学影像、航空航天、军事等各个领域,尤其在计算机视觉和模式识别等较高层次的图像处理中得到了广泛的应用。本文主要介绍了几种经典图像边缘检测算法... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,目前图像边缘检测技术已经广泛应用于信息安全、工业控制、医学影像、航空航天、军事等各个领域,尤其在计算机视觉和模式识别等较高层次的图像处理中得到了广泛的应用。本文主要介绍了几种经典图像边缘检测算法的基本原理,运用不同的边缘检测算法对生物特征中的虹膜图像和掌纹图像进行边缘提取,然后运用MATLAB进行仿真实验。通过分析比较不同算法的处理结果,总结出各种算子的特点及对噪声的敏感度,为学习和寻找更好的边缘检测方法提供参考价值,同时也为虹膜识别和掌纹识别提供必要的前提条件。

关键词：图像边缘检测数学形态学 Canny检测算法 MATLAB仿真

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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图像边缘检测算法的比较与展望

中国科技信息 2007年第10期 119-120页

作者：任民宏陕西理工学院计算机科学与技术系 723003

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题,在实际中有着重要的应用。介绍了几种常用的图像边缘检测算法,并进行了对比。为了清楚地看出各种算法的效果,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图。最后,对图像边缘检测算... 详细信息

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题,在实际中有着重要的应用。介绍了几种常用的图像边缘检测算法,并进行了对比。为了清楚地看出各种算法的效果,给出了各种算法对同一幅图像边缘检测的效果图。最后,对图像边缘检测算法的发展方向提出了自己的看法。

关键词：图像边缘检测微分算子法曲面拟合法

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面向信息细节化的图像边缘检测

电子技术与软件工程 2020年第9期 131-132页

作者：赵子润高保禄郭云云田力太原理工大学软件学院山西省太原市030024

本文针对以往基于传统Canny算法进行图像边缘检测易出现边缘信息丢失、图像细节失真的问题,提出面向信息细节化的图像边缘检测方法,在Canny算法图像边缘检测的基础上,引入双边滤波技术和自适应阈值技术,以提高图像边缘检测精度。

关键词：图像边缘检测 Canny算法双边滤波自适应阈值

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基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法

基于区间二型模糊集的图像边缘检测方法

作者：张艳平大连海事大学

学位级别：硕士

图像边缘检测是图像处理领域中经典的技术难题之一,是前期视觉理论和算法中的基本问题,也是中期和后期视觉处理成败的重要因素之一。图像的边缘携带了图像大部分信息,是图像的基本特征。它在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩... 详细信息

图像边缘检测是图像处理领域中经典的技术难题之一,是前期视觉理论和算法中的基本问题,也是中期和后期视觉处理成败的重要因素之一。图像的边缘携带了图像大部分信息,是图像的基本特征。它在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等领域中有着较为广泛的应用。边缘检测质量的好坏直接影响后续图像处理的效果,甚至决定其成败,因此,边缘检测的作用至关重要。图像本质上具有模糊性,有以下三方面原因：一是图像是由三维空间投影在二维平面上的,因此会带来部分信息丢失。二是在定义图像的边界、区域和纹理等时存在模糊性。三是对图像底层处理结果的解释带有模糊性。但这些不确定性不完全是随机的,单纯用随机理论来处理是不适合的。所以模糊理论在图像处理问题的使用有着一定的合理性和必然性。区间二型模糊集是一类特殊的二型模糊集,其次隶属度的值等于1,比起一般二型模糊集较简单。传统构造区间二型模糊集都是通过模糊化因子把一型模糊集的隶属函数转化成上、下隶属函数。本文中介绍了一种HM方法,把一幅图像对应的模糊矩阵通过运算直接得到区间二型模糊集的上、下隶属函数。模糊熵描述了一个模糊集的模糊性程度。基于模糊熵的图像边缘检测效果比传统的图像处理方法要好,因此成为了图像分析的研究热点。目前提出的BurilloBustince和Zeng两种区间二型模糊熵都存在着一定的缺陷,基于此原因对目前的区间二型模糊熵做了改进。本文利用HM法构建的区间二型模糊集和改进的区间二型模糊熵进行图像边缘检测,最后运用MATLAB进行仿真实验,并与之前的结论进行对比,取得了较好的效果。

关键词：区间二型模糊集区间二型模糊熵图像边缘检测

基于小波NSCT变换和数学形态学的图像边缘检测

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基于小波NSCT变换和数学形态学的图像边缘检测

作者：张进东北石油大学

学位级别：硕士

图像边缘检测领域日益发展，近些年已经产生了许多新的检测方法，但是其相关理论和算法依然有较多弊端，在特定的条件下很难准确地检测出所需的边缘信息。本文针对小波变换和非下采样Contourlet变换(NSCT)的各自特点，将两种变换相结... 详细信息

图像边缘检测领域日益发展，近些年已经产生了许多新的检测方法，但是其相关理论和算法依然有较多弊端，在特定的条件下很难准确地检测出所需的边缘信息。本文针对小波变换和非下采样Contourlet变换(NSCT)的各自特点，将两种变换相结合对图像进行分解，用小波变换替换NSCT变换中第一部分的拉普拉斯塔式分解，分解后得到高、低频子图像，再分别采用模极大值和改进的数学形态学的方法进行子图像边缘的检测，最后将检测出的两个子图像的边缘图像融合到一起。本文首先研究了传统边缘检测的方法和将用到的理论知识，并详细分析各种边缘检测算子的特点。在此基础上，又详细的分析了小波变换和NSCT变换，小波变换由于方向性不足，不能有效地表示图像的纹理和轮廓，NSCT变换虽然可以满足方向性的问题，但是变换后存在冗余，因此提出了基于小波变换和NSCT变换两种算法结合的方法，结合后的变换是没有冗余的变换，并且各子带具有灵活的分解方向。通过采用结合后的变换对图像进行分解重构的仿真实验，从理论和实际上都证明了这种改进的有效性。其次研究了模极大值和数学形态学的基础理论，对传统的数学形态学方法进行了抗噪的改进。提出了对结合方法分解后的高、低频子图像，分别采用NSCT模极大值法和改进的数学形态学的方法进行图像边缘检测。文中描述了详细的检测方法，通过仿真实验和对边缘检测结果的对比，证明本文提出的边缘检测方法的有效性和实用性。

关键词：图像边缘检测小波变换 NSCT变换模极大值数学形态学

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基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘检测

计算机系统应用 2015年第8期24卷 281-285页

作者：邓江洪赵领黄淮学院动画学院驻马店463000 黄淮学院国际学院驻马店463000

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题,为了获得更理想的图像边缘检测结果,提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法.首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后用改进布谷鸟... 详细信息

针对传统边缘检测算法自适应能力差、固定阈值、背景噪声抑制的问题,为了获得更理想的图像边缘检测结果,提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的图像边缘测算法.首先通过灰度图像矩阵的一阶导数得到灰度图像的梯度值矩阵,然后用改进布谷鸟搜索算法根据布谷鸟繁殖行为找到搜索图像的梯度最大值,检测出图像的边缘,最后采用仿真实验对算法的性能进行检测.仿真实验结果表明,本文算法能快速、准确地检测出图像的边缘,且优于其他传统边缘检测算法.

关键词：图像边缘检测布谷鸟搜索算法图像梯度值选择性淘汰