传统的图像边缘检测算法的分析与比较.doc

5经典图像边缘检测算法.doc

目的提出一种边缘检测改进算法，提高边缘检测精确性。方法从小波变换入手，将图像进行多尺度分解，在各个尺度下对图像各个高频的细节进行加权处理，然后对处理后的图像进行LaDlacian边缘检测。结果噪声得到抑制，边缘定位精确度上升，识别率提高。结论理论和试验结果分析表明，在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面，该算法是有效的。

一种基于统计排序滤波的图像边缘检测算法 图像滤波算法.pdf

一种基于图像形态学的dicom图像边缘检测算法，论文表述了针对dicom图像进行边缘检测的一般算法，并提出了一种基于形态学的边缘检测算法

图像边缘检测论文，仅供参考，可以帮助大家了解研究现状

一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf 一种改进的Sobel图像边缘检测算法.pdf

图像边缘检测算法代码，非常详细的算法代码。

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 行为与AACO 算法相结合，将蚁群分成Predator 种群和Prey 种群，初始阶段利用AACO 算法进行搜索两种群，一定迭代次数后，两种群进入排斥阶段；通过自动阈值法提取图像边缘。实验结果表明，与AACO 算法和Canny 算法相比，在精确度方面，该算法提取的图像边缘明显优于前两种算法提取的边缘；同时保持了AACO 算法收敛速度快的特点，并克服了其易陷入局部极值等缺点；因此，该算法能够高效准确地检测出图像边缘。

利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息, 在RGB 彩色空间中用Mahalanobis 距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点, 采用可以多值输出的CNN 来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis 距离对灰度CNN 度量象素差异的方式进行改进, 使其可以在RGB 彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log 和Canny 等几种边缘检测算子比较, 可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外, 在含有丰富细节和微小变化的区域, 新方法可以取得更好的结果。