Canny算子

摘要： 针对卵巢癌细胞形态特征多变,细胞图像背景复杂,分类识别困难等问题,提出一种基于HSV分量联合Hessian矩阵的细胞检测算法对卵巢癌细胞进行分类识别。首先基于HSV分量图像进行特征分析,提取S分量去除噪声干扰,然后利用Hessian矩阵实现图像增强,结合自适应迭代阈值算法完成图像分割,最后根据形态学方法和canny算子实现卵巢癌细胞轮廓特征提取,对细胞进行分类识别。经实验证明,该算法可有效提取卵巢癌细胞轮廓并进行分类识别,从而辅助医生对卵巢是否癌变进行诊断。

摘要： 通过提出和实验验证了HEVC帧间编码单元快速划分算法的性能与效果。实验结果表明,在码率增加较少和图像质量基本不变的情况下,提出的算法将HEVC帧间预测编码时间平均减少了39.11%。

摘要： 本文提出一种基于RBF神经网络的多特征融合目标跟踪算法。RBF神经网络是一种简单且高效的三层神经网络,可以大大提高跟踪效率。首先利用引入空间相关性的三维颜色直方图、Canny算子以及灰度图多个特征来构造RBF神经网络的输入特征向量;然后,采用三角核函数作为RBF神经网络的激活函数;最后,利用所提算法对目标进行跟踪。实验结果表明,所提算法能够对目标进行可靠跟踪,对相机移动、光照变化、目标旋转、形状变形等问题有很好的适应性。

摘要： 针对道路提取过程中特征维数过高的问题,提出了一种基于ReliefF过滤式和Wrapper封装式的特征选择方法。将粒子群优化算法(PSO)作为Wrapper的搜索算法,优化过的随机森林算法(OPRF)作为Wrapper的分类器构成PSO_OPRF封装式子集评估器,对ReliefF预选后的特征子集进行评估,降低特征维度,选出最优特征集,根据选择的特征对影像进行多层次分割分类提取城市道路网。以山西省太原市部分城区GF-2遥感影像为数据源进行道路提取,利用提出的特征选择方法所得的道路提取质量与仅使用ReliefF算法选择的特征、以传统随机森林作为分类器和以J48决策树作为分类器特征选择方法的提取质量对比。结果表明该方法的三种类型道路的提取质量分别达到0.959、0.853、0.931。

摘要： 传统Canny边缘检测对于图像边缘检测提取效果相对较好,但是对于人为添加一定密度的椒盐噪声或者高斯噪声时对边缘的检测存在很大的误检以及噪声干扰,传统的Canny算子检测密度较大的椒盐或者高斯噪声图像时,常常会把噪声当成图像边缘进行检测,因此为了解决以上传统Canny对于噪声明显时检测不足的缺陷,本文对传统的Canny边缘检测算子进行改进。仿真结果表明,改进之后的Canny算子在噪声干扰下能够取得完整的图像边缘。

摘要： 活塞环是汽车发动机中重要的零件,它的寿命将影响汽车的寿命,因此,活塞环的质量至关重要。目前,活塞环的检测普遍采用人工检测,采用视觉技术提取活塞环轮廓,对轮廓进行图像算法处理,得到测量结果。与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。为了提高分辨率,采用图像拼接算法,在硬件条件不改变的情况下,得到分辨率更高的图像。提出了改进的Canny算子,提取活塞环轮廓图像。对活塞环轮廓拟合,得到圆心坐标。以圆心与开口的中心做一条直线作为检测起始线,顺时针检测漏光情况。为了避免程序重复运行,根据国家标准,将漏光类型分类,制定检测流程。

摘要： 图像边缘提取算法是图像处理的基础。在Canny算子的基础上提出一种利用数学形态法的基本运算进行组合,对提取出的边缘进行膨胀与腐蚀处理。实验表明,优化后的边缘数据量更小且连通性更强,检测算法稳定,普适于灰度图和RGB图。

摘要： 在疫情环境下,为解决传统生物识别技术对公共场所出入人员的管控过程中易导致的交叉感染的问题,提出了人眼虹膜的身份识别方法。基于虹膜识别技术的安全管控系统中包括外部摄像镜头捕捉人眼图像、内部虹膜图像预处理、提取特征和与数据库比对匹配四个部分。从硬件和软件两方面入手来说明系统的设计架构和程序设计等内容,采用虹膜识别相关经典算法,得到人眼虹膜图像。实验仿真结果显示,该方法避免了识别时的接触和交叉感染等问题,身份识别的准确性、可靠性得到了提高,对于疫情期间人员管控有积极的作用。

摘要： 在图像的边缘检测算法中,Canny算法虽然可以大概勾勒出图片内图像的具体轮廓,但是一些不够清晰的轮廓可能会出现断开的现象,导致局部失真。文中对Canny算法进行进一步优化,采用抑制孤立的弱边缘方法实现边缘检测,图像内一些不太清晰的轮廓可以得以保存,相互连接,使得获得的图像边缘轮廓更加清晰,整体的感观效果更佳。文中给出优化方法并进行仿真验证了结果的有效性。

摘要： 针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。

摘要： 以何种规则确定可靠有效的融合系数是图像融合的关键，从边缘检测的角度出发，提出一种基于DWT和canny算子的融合方法。该方法首先采用DWT对原始图像进行多尺度分解，然后分别对低频、高频信息作进行边缘检测得到水平、垂直以及对角线三个方向的边缘信息，对比每个像素点的能量并进行一致性验证，从而较为准确地确定边缘点，保证图像的清晰度。文中将讲传统融合规则和该方法从独立因素、联合因素以及和综合评价三方面作了比较。结果表明，该方法较好得保持了边缘信息，具有较优的视觉效果．

摘要： 表面缺陷检测是电子元器件生产过程中的关键步骤，本文通过分析表面缺陷检测的现状问题，结合片容的自身特征，提出一种基于改进的自适应阈值canny算子的片容缺陷检测算法。该算法把片容灰度图像进行区域分割，得到不同值域范围内的灰度区域，利用改进canny算子进行边缘检测。算法实现结果表明，该算法能高效的检测并处理不同缺陷类型的片容，并且可以达到工业生产的检测速度。

摘要： 航空发动机的叶片故障是致命的,对于航空发动机叶片的检测,本文提出了一种基于图像处理的方法.这种方法的第一步为针对发动机叶片所实施的校正以及滤波;第二步为实施以自适应为基本特征的均衡化图像的增强处理;第三步为对于自动阈值的canny算子,实施边缘的检测.

摘要： 车牌识别是智能交通系统的重要组成,车牌定位是车牌识别的重要技术环节.分析了车牌定位的各种算法,并基于Canny算子的边缘检测和数学形态学相结合的车牌定位算法,进行了车牌定位的分析验证.其结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别,为车牌的分割和识别奠定了良好的基础.

摘要： 车牌识别是智能交通系统的重要组成,车牌定位是车牌识别的重要技术环节.分析了车牌定位的各种算法,并基于Canny算子的边缘检测和数学形态学相结合的车牌定位算法,进行了车牌定位的分析验证.其结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别,为车牌的分割和识别奠定了良好的基础.

摘要： 车牌识别是智能交通系统的重要组成,车牌定位是车牌识别的重要技术环节.分析了车牌定位的各种算法,并基于Canny算子的边缘检测和数学形态学相结合的车牌定位算法,进行了车牌定位的分析验证.其结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别,为车牌的分割和识别奠定了良好的基础.

摘要： 车牌识别是智能交通系统的重要组成,车牌定位是车牌识别的重要技术环节.分析了车牌定位的各种算法,并基于Canny算子的边缘检测和数学形态学相结合的车牌定位算法,进行了车牌定位的分析验证.其结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别,为车牌的分割和识别奠定了良好的基础.

摘要： 车牌识别是智能交通系统的重要组成,车牌定位是车牌识别的重要技术环节.分析了车牌定位的各种算法,并基于Canny算子的边缘检测和数学形态学相结合的车牌定位算法,进行了车牌定位的分析验证.其结果表明该车牌定位方法准确率较高,有利于车牌识别,为车牌的分割和识别奠定了良好的基础.

摘要： 电视字幕检测在电视节目监播、搜索和查询中起着重要的作用,其应用越来越广泛.目前,可用于电视字幕检测的算子很多,比较典型的有Sobel和Canny算子.通过对Sobel和Canny算子的算法分析以及MATLAB仿真实验的对比,可以得出,Sobel算子算法简单,速度较快,但检测精度不高,适合字幕段的快速搜索和检测;Canny算子算法复杂,但检测精度较高,适合电视字幕的精确检测和搜索。

摘要： 电视字幕检测在电视节目监播、搜索和查询中起着重要的作用,其应用越来越广泛.目前,可用于电视字幕检测的算子很多,比较典型的有Sobel和Canny算子.通过对Sobel和Canny算子的算法分析以及MATLAB仿真实验的对比,可以得出,Sobel算子算法简单,速度较快,但检测精度不高,适合字幕段的快速搜索和检测;Canny算子算法复杂,但检测精度较高,适合电视字幕的精确检测和搜索。

摘要： 本发明公开了一种基于改进Canny算子的受电弓碳滑板磨耗识别方法，包括：采集车辆运行中受电弓碳滑板的弓头图像；对所述弓头图像进行图像归一化、图像平滑和形态学处理的图像预处理；对所述弓头图像进行边缘检测、直线检测、失真修正、图像裁剪和磨耗曲线拟合以识别所述受电弓碳滑板的边缘磨耗；以所述受电弓碳滑板的磨耗曲线的最高点为参照目标估计所述受电弓碳滑板磨耗曲线的实际磨耗深度，并判断磨耗深度是否超过预定阈值。本发明不仅能够满足实际运营车辆的检修需求，而且整个方法流程可以用于弓网自动监测系统，对受电弓碳滑板磨耗进行实时检测，提升检测的自动化水平，增强车辆运行的安全性，在未来具有很大的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于Canny算子的岩体结构面迹线半自动检测方法，包括如下步骤：控制点输入；图像分割；图像获取；预处理；边缘检测；裂隙处理；迭代连接、剔除伪边缘；边缘叠加，得到完整的裂隙检测结果图。本发明将主要裂隙与次要裂隙分开处理，能够更好地减少二者之间的干扰，而且通过人机交互，能够更加准确的确定迭代连接的角度、距离阈值，更好地保证主次裂隙识别的完整性与正确性，因而具有更高的精确性。

摘要： 基于改进Canny算子的安全套正反面识别法，该法提取安全套内外环，并尽可能过滤掉内环中由于安全套形变而产生的其他边缘，由检测点和中心点位置关系来确定梯度方向的方法，并构造相应的卷积核用来放大该方向的梯度幅值，进而实现对内外环的提取，达到过滤掉一些干扰边缘的目的。本文以5阶方阵为算例，通过机器视觉识别正反面各350例实验，证明本方法的正确性和可行性。实验结果表明，本方法不仅能准确判断环状安全套正反面，而且在保证检测精度的同时也能满足检测效率。

摘要： 本发明公开了一种基于窗口动态阈值改进Canny算子的叶脉提取方法，包括矫正叶片角度、利用双边滤波器平滑矫正叶片图像、提取主叶脉、利用双向区域增长法去除噪声并提取叶脉等步骤，本发明使用双边滤波替代了传统Canny算子中使用的高斯滤波，使得后继边缘提取的结果中保留了更多的边缘，并提高了长边缘的连通性；利用基于窗口动态阈值改进的Canny算子代替了具有全局性固定Canny阈值的传统Canny算子，有效地补全缺失的叶脉；利用双向区域增长法，在去除噪声的同时，提取并分离出具有较完整细节的主次叶脉。

摘要： 本发明提出了一种基于高低阈值的Canny算子的边缘检测方法，主要步骤如下：1)对源图像进行平滑滤波处理，并用开关中值滤波代替高斯滤波对图像去除噪声；2)对步骤1中平滑滤波处理并去噪声后的图像采用sobel算子计算图像梯度幅值和方向；3)对步骤2得到的梯度幅值进行非极大值抑制得单像素宽度的边缘图像；4)采用k‑means聚类算法得到高、低梯度值的聚类中心；5)otsu算法得到梯度的otsu阈值，在高聚类中心、otsu阈值和低聚类中心之间取高、低阈值；6)利用高、低阈值处理步骤3得到的单像素宽度的边缘图像，并得到二值化边缘；7)采用面积形态学开运算对二值化边缘的干扰边缘进行去除，并得到最终边缘图像。本发明的Canny算法具有定位精度高、自适应性强以及干扰点去除效果好等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于Canny算子与超声平面波成像相结合的高分辨缺陷无损检测方法。步骤1：利用超声相干向被测工件发射平面波，接收滤除信号中的随机噪声的回波数据；步骤2：将步骤1的回波数据利用DMAS算法进行全聚焦成像；步骤3：将步骤2全聚焦成像的成像图，利用Canny算子的缺陷进行边缘检测；步骤4：基于步骤3的缺陷边缘检测，将得到的缺陷采用逐点聚焦的方式进行精扫。本发明用以解决被测工件缺陷无损检测速度慢、检测精度低的问题，从而提高工业生产中的质量控制。

摘要： 本发明提出了一种改进型Canny算子在矿井异物边缘检测的方法，包括安设在矿井内的用于固定安装图像采集器的M个图像采集器固定安装座，所述M为大于或者等于1的正整数，分别为第1图像采集器固定安装座、第2图像采集器固定安装座、第3图像采集器固定安装座、……、第M图像采集器固定安装座，第m图像采集器固定安装在第m图像采集器固定安装座上，m为小于或者等于M的正整数，其特征在于，还包括云端服务器，第k图像采集器将拍摄的矿井图像传输至云端服务器，k为小于或者等于M的正整数，云端服务器接收到图像采集器传输的矿井图像后对其分析，将结果发送给用户进行提醒。本发明能够对矿井下的摆放的异物进行检测，及时排除隐患。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于纹理特征的改进canny算子的边缘检测方法。包括对待测图像进行高斯金字塔下采样，再利用双线性插值法上采样复原图像尺寸；对像素点灰度值量化，根据量化后的灰度值计算图像的灰度共生矩阵，获取n+1维图像，计算纹理点对的保留率，根据保留率对纹理进行分类，计算纹理点对平均缩减率；利用保留率与平均缩减率计算纹理重要性进而计算各像素点的重要性，根据像素点重要性利用多阈值分割和空间密度聚类的结果，进行自适应阈值的设置；根据自适应阈值的结果进行滞后边界追踪，完成对待测图像的边缘检测。本发明利用纹理特征进行区域自适应阈值的调整，有效降低因人工自设阈值的误差造成的边缘检测不清晰或边缘误检的现象。

摘要： 本发明提供一种基于Canny算子和Hough变换的大倾角证件图像自动矫正方法及系统，通过在对图像循环进行canny算子边缘检测、二值化和Hough变换直线检测过程中，控制Hough变换直线检测出的直线条数，找到canny算子合适的阈值；然后在canny算子边缘检测的二值化输出图像上进行轮廓检测，找到最大的轮廓并显示于另外一张图像进行直线检测；对直线进行筛选，找到方形证件的四条边，然后求交点得四个角点，最后进行透视变换得到输出结果图像。本发明在基于直线检测的基础上找角点的，使得方形证件由于部分反光无法形成完整边缘的情况得到有效避免，并且易于实现，应用效率高。

摘要： 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于纹理特征的改进canny算子的边缘检测方法。包括对待测图像进行高斯金字塔下采样，再利用双线性插值法上采样复原图像尺寸；对像素点灰度值量化，根据量化后的灰度值计算图像的灰度共生矩阵，获取n+1维图像，计算纹理点对的保留率，根据保留率对纹理进行分类，计算纹理点对平均缩减率；利用保留率与平均缩减率计算纹理重要性进而计算各像素点的重要性，根据像素点重要性利用多阈值分割和空间密度聚类的结果，进行自适应阈值的设置；根据自适应阈值的结果进行滞后边界追踪，完成对待测图像的边缘检测。本发明利用纹理特征进行区域自适应阈值的调整，有效降低因人工自设阈值的误差造成的边缘检测不清晰或边缘误检的现象。