边缘保留的图像滤波方法

Edge detection method of CT image based on mathematical morphology

边缘检测可以大幅度地减少原图的数据量,消除许多没有意义的信息,保留图像重要的结构属性。本文使用Haar小波滤波器,利用小波变换将原灰度图像进行一层分解,产生4个子图像,对水平高频子图像和垂直高频子图像

采用模糊梯度方法对灰度焊接图像中的缺陷进行边缘检测。同一幅图像其边缘上的点并不是严格确定的,不同方法提取的边缘宽度也不一样,将模糊概念引入到边缘检测中,求灰度图像各像素点的梯度值,得到整个图像的梯度图

基于纹理的图像检索,使用两种方法_局部边缘直方图,改进边缘直方图

多尺度形态学图像边缘检测方法

为克服浓密睫毛、眼睑等噪声对虹膜定位算法的影响，提出一种有效的去扰虹膜定位算法。对于虹膜的内边缘，在二值化分离瞳孔区域的基础上，利用形态学中的开运算消除噪声，并用灰度投影法定位瞳孔的圆心、半径。而对于

在双边滤波中,来自空间域和范围域的滤波权重总是限制与非常接近的相邻像素高度相关的滤波输出值,这导致滤波前后的变化很小。 为了更好地解决分段平滑图像的去噪问题,如压缩深度图像的伪影去除,我们首先提出了一

bregmanmatlab兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型

边缘提取，用facet模型提取图像的边缘，精度高

通过matlab程序对图像进行高斯滤波，实现去噪效果。