边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题。文章具体考察了3种常用的边缘检测算法,并加以实现。最后对它们各自的特点进行了比较。索贝尔算子简单有效,坎尼算法和高斯的拉普拉斯算法能产生较细的边缘。它们各自
基于图形处理器的边缘检测算法。论文,还可以,图像处理的同学可以研究下
本文的主要内容如下: 第一章主要说明了论文研究的应用背景一虚拟手术系统中数字图像的边缘检测。对虚拟手术系统的发展、组成做了简要的介绍。 第二章介绍了传统的图像边缘检测方法 第三章介绍了基于小波变换的图
对常见的边缘检测算法进行改进,基于梯度提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边界点像素灰度值的差异,分析模版中的9个像素,计算出像素的梯度幅度和梯度方向;按梯度值的不同将图像分割成若干
基于灰色理论的图像边缘检测算法研究,研究图像的人可以看看
文中针对canny算法的缺陷,提出了一种基于自适应平滑滤波和3*3领域梯度幅值计算方法的改进的Canny算法进行边缘检测,得出了很好的结果。
图形图像处理边缘检测数字图像的边缘检测常用的方法有:Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Krisch边缘检测算子和LoG-Laplace边缘检测算子等。
针对自适应蚁群优化(AACO)算法在图像边缘提取中经常出现效率低、易陷入局部极值等问题,提出一种结合生物Predator-Prey 行为的自适应蚁群图像边缘检测算法。该算法将Predator-Prey
特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出
水珠边缘检测算法研究,彭亮,尹勇,本文通过分析水珠图像的特征,针对水珠图像对传统Canny边缘检测算法进行了改进,该算法提高了Canny算子在提取水珠图像边缘细节信息��
