目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
2022-05-08 14:25:05
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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。
2022-05-04 16:16:08
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图像边缘检测的关键是在尽量多检测到边缘的同时更有效地抑制噪声，为此提出了一种融合小波变换和形态学差分算法的边缘检测方法。将源图像进行小波分解，高频分量利用小波模极大值算法进行边缘检测，可有效提取高频边缘；低频分量采用形态学差分算法进行边缘检测，能够检测出低频边缘；采用一定的融合规则将两个边缘检测图像融合在一起。实验结果表明，该方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法，对噪声具有很好的鲁棒性，得到的图像边缘连续、清晰。
2022-05-04 15:42:25
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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分别进行Sobel算子检测处理，将低频子图像和对角细节图像分别置零处理，然后对处理过的4个子图进行重构，得到的图像与Canny算子对原图提取的特征图像进行了对比。实验结果表明，该方法得到的结果较好。
2022-05-04 15:32:18
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为了解决传统灰度图像边缘检测中容易出现的边缘定位偏差、边缘丢失以及边缘不连续等问题，结合传统的Sobel梯度边缘检测方法和图像阈值分割技术，提出了一种改进的Sobel算子彩色图像边缘检测方法。通过对比试验结果表明，该方法可以有效地降低色彩边缘的误检率，一定程度上提高了边缘检测器的性能。
2022-05-02 22:41:33
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近年来, 图像分析和处理紧紧围绕理论、实现、应用三方面迅速发展起来。图像边缘识别在实际应用中一直是图像边缘检测
中的热点和难点, 迄今已有许多边缘检测方法, 其中Canny 算子在图像边缘的检测与提取中已经取得了较好的处理效果。
2022-05-02 21:58:22
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主要为大家详细介绍了OpenCV实现二值图像的边缘光滑处理，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-05-01 19:08:20
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