发布时间：2023-07-20

边缘检测相关算法的步骤如下： 1、滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。 2、增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域（或局部）强度值有显著变化的点突显...

发布时间：2015-03-20

1 引 言 边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现...

发布时间：2012-06-07

0 引言 鉴于医学图像可以看到人体组织的局部器官病变，所以医学成像成为疾病检查的重要手段，但由于设备、技术等原因，得到的医学图片边缘往往模糊不清，因此医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的一个非常重要的分支。目前医学成像方法主要有：X光成像、核磁共振成像、超声成像以及正电子发射断层成像，其中，超声成像从成像成本、成像时间以及对病人的伤害等方面都显示出了它的优势，本文就以医...

发布时间：2011-09-20

1 引言 边缘是指局部强度变化最显著部分．主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。如何快速、准确提取图像的边缘信息一直是国内外研究的热点，目前已有多种边缘检测算法，其中最经典的算法就是Sobel算法。该算法由于计算量小、速度快，广泛应用于诸多领域，但其检测方向有限，抗噪能力较低，因此，该算法也具有一定的局限性。...

发布时间：2011-07-20

0 引言 边缘检测是图像处理中的重要内容。图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等)的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。在实际图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去，同时它在图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等领域中有较为广泛的应用。图像边缘检测的手段多种多样，大的框架有两种，一是传...

发布时间：2010-07-27

　　车牌识别(LPR)技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。一般说来，车牌识别前期的处理技术至关重要，其前期技术包括：车牌的定位、车牌图像的二值化及字符分割。本文主要针对车牌定位算法进行研究。 　　车牌定位就是在车辆图像中定位牌照区域的位置。由于车辆图像都采集于自然环境中，而在自然环境中车牌和背景的成像条件一般是不可控制的，...

发布时间：2007-03-09

摘要：提出了基于边缘检测的二值化与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌，且抗干扰能力强，定位准确率在99%以上，光照和天气对其定位结果影响很小。 关键词：模式识别 车牌识别 边缘提取 车牌识别（LPR）技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。一般说来，车牌识别前期的处理技术至关重要，其前期技术...

发布时间：2007-03-09

摘要：提出了基于边缘检测的二值化与扫描线相结合的车牌定位方法。实验表明该方法能够快速、准确地定位车牌，且抗干扰能力强，定位准确率在99%以上，光照和天气对其定位结果影响很小。 关键词：模式识别 车牌识别 边缘提取 车牌识别（LPR）技术是计算机视觉、图像处理技术与模式识别技术的融合，是智能交通系统中一项非常重要的技术。一般说来，车牌识别前期的处理技术至关重要，其前期技术...