针对Canny边缘检测算子用高斯函数作为滤波器会造成缓变边缘丢失及假边缘现象，提出用GCV阈值的小波滤波方法代替高斯滤波器来平滑图像，以有效地去除图像中的噪声，然后计算梯度算子的幅值和方向，最后用极大值抑制和高低阈值的方法检测及连接图像的边缘。实验结果表明，改进的算法提高了边缘检测准确性，获得比较理想的边缘检测效果。
本文分析了Canny算法的理论基础和实现原理,针对Canny算法在阈值选取上的不足,提出了改进的边缘检测算法。该算法利用递归原理实现对灰度阶信息的多点采样,根据采样的数据,在图像的不同区域中采取浮动的阈值范围,提高Canny算子对灰度变化的敏感度,减少误判,达到尽可能完整地提取连续闭合边缘的目的。
在红外图像的分割处理中，阈值的选取一直是研究的热点。针对传统Canny边缘检测算法需要人为设定 阈值的情况，从图像灰度的相似性和不连续性原理出发，提出了一种自适应图像边缘检测方法。该方法首先用中值滤噪代替Canny算法中 的高斯滤噪，以去除图像中的背景噪声。在此基础上，采用改进的最大类间方差法来优化Canny算法双阈值中高阈值的设定原则，以保 证双阈值的自适应性，再利用Canny多尺度空间边缘检测技术完成图像的分割处理。实验表明，与传统的单一算法相比，该算 法提高了信噪比，简化了运算过程，可达到比较理想的边缘检测和分割效果。
Canny算子作为一种优化的边缘检测算法,在检测图像的边缘时有着边缘上连续等诸多优点。本文是在差分背景的情况下对车辆做边缘检测,在分析Canny算子的基础上对算子做了改进,提出了基于Otsu算法的一种动态阈值的边缘提取算子。该算子弥补了普通的Canny算子对于阈值不能随着图像的信息而自动调整的缺陷。实验表明,改进的算子能对动态图像序列的车辆进行自动有效的边缘检测。
关键词：边缘检测 差分背景 Canny算子 OTSU算法 自适应阈值
提出了一种从红外图像中检测船舶目标的方法,该方法首先对两帧图像进行差分处理,然后进行图像分割,再用Canny算子对目标边缘进行检测,结合图像分割的结果,最终确认目标.实验表明该方法在复杂背景下,可以较好的进行目标检测.
介绍了一种新的红外目标检测方法。在对图像中值滤波之后,用3×3的窗口计算图像局部熵,从而使由局部熵映射的灰度图像中的目标边缘更加清晰,在此基础上使用适应性更强的Canny算子进行边缘检测。实验证明,对于海面目标和海面背景的灰度对比度比较小的红外图像,此方法提高了检测概率。
关键词：红外图像 局部熵 舰船检测 目标检测 Canny算子
为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题, 本文提出了一种基于Canny算法、top-hat算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的Canny弱小目标检测方法, 本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理, 在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息; 再用形态学处理中的top-hat算法抑制复杂背景, 去除云层; 最后使用自适应Canny算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性, 本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置, 信噪比增益达到10倍以上, 排除噪声以及云层的干扰作用较强, 具有一定的自适应性。
提出了一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法。在经过预处理的基础上,运用形态学的开闭运算滤除噪声,局部灰度增强后用Canny算子检测得到清晰的连续的边缘。该算法对噪声有很好的鲁棒性,并得到真正的边缘。
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