基于形态学的人脸图像边缘检测新算法
数字图像处理中的边缘检测算法改进方法
数字图像处理中的边缘检测算法改进方法引言：边缘检测在数字图像处理中起着重要的作用，它能够有效地提取图像中的边缘信息，为后续的图像分析和识别任务提供重要的基础。
然而，传统的边缘检测算法存在一些问题，如对噪声敏感、边缘断裂等。
因此，人们提出了各种改进方法来解决这些问题。
本文将介绍几种常见的边缘检测算法改进方法，包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于梯度的方法改进基于梯度的边缘检测算法，如Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子，对图像进行梯度运算来检测边缘。
然而，这些方法容易受到噪声的干扰，导致边缘检测结果不准确。
为了改进这个问题，人们提出了以下几种方法：a) 自适应阈值法：根据图像的局部统计特性，自适应地选择阈值。
通过动态调整阈值可以有效地抑制噪声的干扰。
b) 非极大值抑制：在梯度图像上对每个像素进行局部极大值的判断，剔除非边缘点，以得到更准确的边缘位置。
c) 双阈值法：将图像的梯度分为强边缘和弱边缘两部分，选择适当的阈值来判断边缘是否真正存在，以减少误检率。
2. 基于模型的方法改进基于模型的边缘检测算法将图像中的边缘视为一种特殊的线段或曲线，并通过拟合模型来检测边缘。
这些方法相对于基于梯度的方法更加稳定，能够有效地解决边缘断裂的问题。
以下是几种常见的基于模型的改进方法：a) Hough变换：将图像中的边缘点映射到Hough空间，通过寻找交点来检测直线或曲线。
b) CHT变换：基于Hough变换的思想，通过累积直线段的交点来检测直线。
c) Snake模型：基于活动轮廓模型，通过能量最小化的方法进行边缘检测，能够较好地适应边缘的变化。
3. 基于深度学习的方法改进近年来，深度学习技术的发展为图像处理提供了新的思路。
通过利用深度神经网络，可以自动从大量的训练数据中学习到图像边缘的特征表示，从而实现更准确的边缘检测。
以下是几种基于深度学习的改进方法：a) 卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，对图像进行特征提取和学习，实现边缘检测。
医学图像处理中的边缘检测与分割算法
医学图像处理中的边缘检测与分割算法边缘检测与分割是医学图像处理中的重要部分，被广泛应用于疾病诊断、医学影像分析和手术辅助等领域。
边缘检测算法用于提取图像中的边缘信息，而分割算法则可以将图像划分为不同的区域，有助于医生对图像进行进一步分析和诊断。
一、边缘检测算法在医学图像处理中，常用的边缘检测算法包括基于梯度的方法、基于模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的边缘检测算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。
常用的算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种常用的离散微分算子，通过在图像中对每个像素点应用Sobel算子矩阵，可以得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
通过计算梯度幅值和方向，可以得到边缘的位置和方向。
Prewitt算子与Sobel算子类似，也是一种基于梯度的边缘检测算子。
它通过将图像中的每个像素点与Prewitt算子矩阵进行卷积运算，得到图像的x方向和y方向的梯度图像。
进一步计算梯度幅值和方向，可以确定边缘的位置和方向。
Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它采用多步骤的方法来检测边缘。
首先，对图像进行高斯滤波来减少噪声。
然后，计算图像的梯度幅值和方向，进一步剔除非最大值的梯度。
最后，通过设置双阈值来确定真正的边缘。
2. 基于模型的方法基于模型的边缘检测算法借助数学模型来描述边缘的形状和特征。
常用的算法包括基于边缘模型的Snake算法和基于边缘模型的Active Contour算法。
Snake算法（也称为活动轮廓模型）是一种基于曲线的边缘检测算法。
它通过将一条初始曲线沿着图像中的边缘移动，使得曲线更好地贴合真实边缘。
Snake算法考虑了边缘的连续性、平滑性和能量最小化，可以获得较为准确的边缘。
Active Contour算法是Snake算法的进一步发展，引入了图像能量函数。
通过最小化能量函数，可以得到最佳的边缘位置。
Active Contour算法可以自动调整曲线的形状和位置，适应复杂的图像边缘。
图像识别中的边缘检测方法综述(六)
图像识别中的边缘检测方法综述一、引言在计算机视觉领域中，图像识别是一个重要的研究方向。
而边缘检测作为图像处理的基本技术，对于图像识别起着至关重要的作用。
本文将综述目前常用的边缘检测方法，并对其原理和应用进行分析。
二、基于梯度的边缘检测方法1. Sobel算子Sobel算子是一种常用的基于梯度的边缘检测算法。
它利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算每个像素点的梯度值来确定图像中的边缘。
Sobel算子的优点是计算简单快速，但对于噪声敏感。
2. Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
与Sobel算子类似，Prewitt算子同样利用滤波器对图像进行卷积操作，通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
Prewitt算子与Sobel算子相比，在计算效果上略有差异，但在挑选合适的算子时能够取得良好的边缘检测效果。
三、基于图像强度变化的边缘检测方法1. Canny边缘检测Canny边缘检测是一种经典的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它通过多次滤波和非极大值抑制来提取出图像中的边缘。
Canny边缘检测算法能够有效地抑制噪声，同时还能够精确地检测出边缘。
2. Roberts算子Roberts算子是一种简单而有效的基于图像强度变化的边缘检测算法。
它利用两个2×2的模板对图像进行卷积运算，通过计算像素点之间的差异来检测边缘。
尽管Roberts算子在计算速度上具有优势，但其对噪声较为敏感，因此常与其他滤波算法结合使用。
四、基于模板匹配的边缘检测方法1. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它通过对图像进行二阶微分来检测边缘。
Laplacian算子对噪声不敏感，能够检测出较细微的边缘，但在实际应用中往往需要与其他算子结合使用。
2. Marr-Hildreth算法Marr-Hildreth算法是一种基于模板匹配的边缘检测算法。
它利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后通过拉普拉斯算子检测图像边缘。
计算机图形学中边缘检测算法的改进与研究
计算机图形学中边缘检测算法的改进与研究在计算机图形学中，边缘检测是一项重要的任务，它在许多应用领域中发挥着重要作用，如图像处理、目标检测和计算机视觉等。
边缘是图像中不同区域之间的界限，通过检测这些边缘，可以从图像中提取出有用的信息，并进行后续的分析和处理。
然而，边缘检测算法在实际应用中常常存在一些问题，如噪声干扰、边缘断裂以及边缘模糊等。
为了解决这些问题，研究者们一直在努力改进边缘检测算法，使其更加准确和鲁棒。
最早的边缘检测算法是基于微分的方法，如Sobel算子和Canny算子。
这些算法通过计算图像中像素值的梯度来确定边缘的位置。
然而，这些方法对于噪声比较敏感，常常会产生大量的假阳性和假阴性。
为了改进这一问题，研究者们提出了许多基于统计学和机器学习的方法。
其中，基于局部像素统计信息的方法表现出了优秀的性能。
例如，基于区域增长的算法可以通过像素之间的相似性来判断是否属于同一边缘。
这种方法能够抑制噪声的影响，提高边缘检测的准确性。
除了基于统计学和机器学习的方法，研究者们还尝试了其他一些创新的思路。
例如，基于深度学习的边缘检测算法近年来备受关注。
通过构建深度神经网络模型，并使用大量标定好的图像数据进行训练，可以获得更加精确的边缘检测结果。
此外，近年来，研究者们还开始关注边缘检测算法在实时应用中的性能问题。
实时应用对边缘检测算法的计算速度和效率提出了更高的要求。
为了解决这一问题，研究者们提出了一些基于GPU并行计算的边缘检测算法，通过充分利用硬件资源，实现了实时边缘检测的可能。
除了以上提到的改进方法，研究者们还在很多其他方面进行了探索和创新。
例如，基于多尺度分析的算法、基于结构信息的算法以及基于形态学操作的算法等。
这些方法的出现，极大地丰富了边缘检测算法的研究领域，也为解决实际问题提供了更多的选择。
综上所述，边缘检测算法的改进与研究在计算机图形学领域中是一个具有重要意义的课题。
随着技术的不断发展，新的算法和方法不断涌现，为边缘检测算法的实际应用提供了更多的可能性。
基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法
求， 提 出一种基于形态学的医学图像 自适 应边 缘检测算 法。根据 医学磁共振 图像 噪声 的特点构 造了一种基 于形态学滤 波特性
的边缘算子 ， 使用多方向结构元 素实现了边缘 的精确检测 ， 并根据图像的灰度特征 自适 应地调整各方 向结 构元 素检测结果 的权
值， 最后合理地调整结构元素的尺寸大小 。仿真实验结 果表明 ， 与经典微 分边缘算子 及常用形态学 算法相 比， 该算法不仅 具有
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｔｏ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ ｎ ｅ ｅ ｄｓ ｏ ｆ ｃ ｌ ｉ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ， ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｒ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｓ ｏ ｆ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ｓ ｏ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｉ ｎ ｇ
很强的抗 噪性 能 ， 而且能更有效地提取图像中不同方向的边缘信息。
关键 词 ： 边缘检测 ； 数学形态学 ； 自适应 ； 结构元素 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码 ： Ａ 国家标准学科分类代码 ： ５ １ ０ ． ４ ０ ５ ０
Ａ ｄａ ｐｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｄｇ ｅ ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｏ ｆ Ｍ ＲＩ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｏ ｒ ｐｈ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ｄ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｇ ｅ ｔ ｓ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ａ ｎ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ— ｒ
用数学形态学进行图像边缘检测的新方法
用数学形态学进行图像边缘检测的新方法
杨翔宇 !" 孙慧 " " %- 河北师范大学 图书馆 $河北 石家庄 " )"" %# %!- 河北师范大学 数学与信息科学学院 $河北 石家庄 " )" "%# ( 摘要 #本文提出了求灰值腐蚀 ) 膨胀运算结果的简便方法 ** * 模板法 ’ 应用此方法在检测灰度图像的边缘过程中可较容易地做腐蚀 ) 膨胀运算 ’ 先得出用数学形态学检测灰度图像边缘的算法 % $然后在分析了其效果并指出不足的基础上 $把算法 % 中用一个结构元素既 做腐蚀又做膨胀 $ 改进为用四个不同方向的结构元素只做膨胀 $ 得出了效果比较理想的算法 ! ’ 关键词 #灰度图像的边缘检测 % 灰值腐蚀 %灰值膨胀 %模板法 中图分类号 #$ %#&! 文献标识码 #’ 文章编号 # !((&)#(**+"((,-(")!(.(!)(" ./01 2 3456$78 !9 :;0 <83" =<>?>3 0@AB4C ;53D>AE3F79 :G3H34IG8456 ") ""% #9 J G354* ’E2 <435<F K>BLC4F> B>FG@M 3E NA>4F3D>C7 8E>M 3 5 @?F43 5356 FG> A>E8CFE @O 6A47 D4C8> >A@M3? 3C3F7 45M >PL 45E>- KG3E B>FG@M 3 E B@A> E3BL C7>A 35 >M 6>M M >F>NF3 @5 8E356 6A47 D4C8> >A@M3 ?3C3 F7 45M >PL 45E>- Q3 AEFC79 FG3E L4L >A LA@D3M >E 4 4C 6@A3FGBE % @O B4FG>B4F3N4C B@AL G@C@67 F@ M >F>NF FG> 3 B46> >M 6>- /O F>A 455@53I> 3FE O48CF9 FG>5 L A@D3 M>E 4 4C6@A3 FGBE ! 8E356 O@8A M 3A>NF3@5 N@5EFA8NF >C >B>5F F@ >PL45E>9 F4R>3 56 L C4N> @O 4 SG@C> N@5EFA8NF >C>B>5F F@ >PL 45E> 45M >A@M>- /C6 @A3FGBE ! 3E B@A> >OO >NF3D>G0D H6492F >M 6>M M >F>NF3 @5 @O 6A47 3B46>T 6A47 D 4C8> >A@M 3?3C 3F7 T 6A47 D 4C8> >P L45E> $ /0 1020345/ 67 89:0 ;0<05 <=6> ?2=>: @3</0A 3<=53B @ 64C/6B6:D
基于数学形态学和LMS滤波的图像边缘检测算法研究
文 章 编 号 ：０ ９— ５ ２ ２ １ ） １ ０ ５ ０ １０ ２ ５ （０ ２ ０ — ００— ３ 中 图 分 类 号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文献 标 识 码 ： Ｂ
基 于数 学形 态 学 和 Ｌ ＭＳ滤 波 的 图像 边 缘 检 测 算 法 研 究
收稿 日期 ：２ １ ０ ０ １— ８—０ ２ 基金 项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 （ ０７ ０ ２ ６ ９３ １ ）
提供了一个有价值 的和重要的特征参数 ， 其算法 的 优劣直 接 影 响着 所 研 制 系统 的性 能 ， 要存 在 于物 主
体可 以分 为两类 ： 域检 测 和 变 换 域检 测 。 经典 的 空 边缘检 测方 法大 都是 基于 空域 的 ， Ｓｂｌ 子 、ａ 如 ｏｅ算 Ｌ— ｐ ｃ 算 子和 Ｃｎｙ算 子 等 。这 些 算 子 都 是 通 过 模 ｌｅ ａ ａｎ 板 与图像 卷积来 提取 边缘 ， 其特 点是 计算 简单 、 于 易 实现 ， 但对 噪声 比较 敏感 ， 并且 提取 的边缘 信 息不够 完整 常丢失 部分 边缘 细 节 ， 因此 检 测 到 的边 缘 不 太 理想 。基 于变换 域 的边缘 检测 方法 可虽 可 以有效地 抑制 噪声 ， 但这类 方 法 的计 算量 都较 大 ， 很 多场合 在 很 难满 足实 时性 应用要 求 “ 。
王 圆妹
（ 长江大学 电子信 息学院 ， 荆州 ４ ４ ２ ） ３ ０３
摘
要 ：传统 的边缘 检 测算子对 灰 度 图像 进 行 边缘 检 测 时 存在 图像 细 节被 丢 失 ，边界 不连 续 等
问题 。针 对上 述 问题 ，提 出一种 基 于数 学形 态 学和 最 小均方 差 滤波相 结合 的 图像 边 缘检 测 方 法 ， 该算 法先 利 用小均 方差 滤波 的方 法 可 以有 效地 滤 除 图像 中的噪 声 ，然后 利 用形 态 学 中的腐 蚀 运 算对 图像进 行 边缘检 测 处理 。 实验 结 果表 明 ：该 方 法能 够 有 效地 去 噪 ，精 确 地 检 测 图像 中的 细 节 ，并且 边界 的连 续性好 。 关键 词 ：数 学形态 学 ；最小 均方 差滤 波 ； 腐蚀 ；边缘 检测
基于数学形态学的图像边缘检测研究
个模型来描述 。对 图像 中的噪声进行滤 除是图像处理 中不可 缺少 的操作 。将开启和闭合运算结 合起来可构成形态学 噪声滤除算法。 对于二值图像 ， 噪声主要表 现为 目标周 围的噪声块和 目标 内部 的噪 声孔。 用结构元素 Ｂ 对集合 Ａ进行 开启操作 ， 就可 以将 目标周 围的 噪声块消除掉。用 Ｂ对 Ａ进行 闭合操 作， 则可 以将 目标 内部 的噪声 孔消 除掉 。该方法 中 ， 结构元素的选取相 当重要 ， 对 它应 当 比所有 的噪声孔和噪声块的尺寸都要 大。对 于灰度 图像 ， 噪声就是进 滤除 行形态学平滑 。实 际中常用开启运算消 除与结构元素相 比尺寸较 小的亮细节 ， 而保持图像整体灰 度值和大的亮 区域基本不变 。用闭 合运算消除与结构元 素相比尺寸较 小的暗细节 ， 而保持 图像整体灰 度值和大 的暗 区域基 本不变 。将这两种操 作综合起来可达 到滤除 亮区和暗区中各类噪声 的效 果。同样 ， 结构元素 的选取也是个重要
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辱扳 爻 汇 ２０． （ 刊） ｆ ｆ ０８ ８ ０ 上旬
基 号 数 学 形 态 喾 的 围 像 边 缘 检 测 研
口 周 舒
（ 贵州财经学院数学与统计学院 贵州・ 阳 ５０ ０ ） 贵 ５０４
摘 要 图像 的边缘检 测在 图像 处理 中占有重要的地位 ，图像的边缘是指 图像 中相邻像 素点之 间的灰度有较显著 变化 的地方的描 述 ． 这种 变化可 以用数 学上的梯度来表征。本文在 分析形 态学在边缘检 测 中的优 势的基础上 ， 出了基于数学形 提 态学的边缘检测算法。 关键词 数 学形 态 学 图像
２形 态 学在 边 缘 检 测 中 的 优 势 、 数 学形态学 是一 门建 立在 严格的数 学理论基 础之上 的科学 ， 形态学来 自生物 学 ， 是生物学 的一个 分支 ， 常常用来 处理动物 和植
基于数学形态学的图像边缘提取方法
在计 算机 视觉 和 图像 处理 系统 中 ， 由于许 多信 息 都包 含在 图像 的边 缘 中， 因而边 缘提 取是 一 种非 常
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第 １ ９卷第 ３期 ２０ ０ ６年 ６月
常 州 工 学 院 学 报
Ｊ ｒ ａ ｏｕ ｎ ｌｏｆＣｈａ ｚ ｏ ｎ ｔｔ ｅ ｏ ｃ ｎｏ ｏ ｙ ｎｇ ｈ ｕ Ｉ ｓｉｕｔ ｆＴｅ ｈ ｌ ｇ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ３ １１ ．
缘 检测算 法具 有较 强 的抗 噪 和边缘 提取 能力 ， 定程 度上 解决 了噪声平 滑 能力 和边缘 定位 能 力 的矛盾 ， 一 但 上述方 法 的运算 复杂 度都较 高 。 由于二值 形态 基本 运算 可转 化为集 合 的逻辑运 算 ， 算法 简单 ， 于并 适
行运算 ， 且易于硬件实现 ， Ｊ因此本文提 出一种灰度图像 的边缘提取方法——首先将灰度图像转化为二 值图像 ， 再通过形态滤波器去除噪声 ， 最后利用二值形态学运算提取图像的边缘 。
１ ４ 闭合 ．
（） ４
开启运算一般能平滑图像的轮廓， 削弱狭窄的部分 ， 去掉细长的突出、 边缘毛刺和孤立斑点 。
结 构元 素 对输 入 图像 Ａ 的闭合运 算用 “ ・ 表示 ， 义为 Ａ 定
Ａ・ Ｂ＝（ Ａｏ ） ｏ （） ５
Ａ被 作闭合运算就是 Ａ被 膨胀后 的结果再被 腐蚀 。 闭合运算也可以平滑图像的轮廓 ， 但与开启运算不同， 闭合运算一般融合窄的缺 口和细长的弯 口， 能填 补 图像 的裂缝及 破洞 ， 所起 的是连通 补缺 作用 ， 图像 的主要情 节保 持不 变 。 Ｊ
基于数学形态学的图像边缘检测研究
第３ ４卷（ ０ ６ 第 ９ｌ ２０ ） Ｉ ｛ ｊ
计算机 与数字工程
５ ９
基 于 数学 形 态 学 的 图像 边缘 检 测 研 究
张伟 伟 刘学 锋
（Ｉ ｒｌ 闻石油大学 （ 华东 ） 物理科学与技术学 院 东 营 ２ ７ ６ ） ５ ０ １ 摘 要 介 绍数 字图像处 理技术 Ｉ传统 的边缘检测算 法和基于数学形态 学的数字 图像 边缘检 测方法 。通过 迭代法得 ｆ 】
（ Ｙ 包 含 灰度 变化 信 息． ，）
记： ｘＹ ＝， ｘ ／ 为ｖ （ Ｙ 的梯度， ｅ ，） ／ ＋ ｙ ｆ （ ／ ，） 可
以用作边缘检 测算子。为 了简化计算 ， 也可 以将 ｅ
（ Ｙ 定义 为偏 导 数 与 的绝对 值 之和 ： ，） ｅ ，）＝Ｉ （ Ｙ Ｉ （ Ｙ Ｉ （ Ｙ ，） ＋Ｉ ，） （） １ 以这些 理 论 为 依 据 ， 出 了许 多算 法 ， 用 的 提 常
毗
了用于识别 的有用信 息。 以边缘检测是 图像分 所
析 和模 式识 别 的主要 特征 提取 手段 ， 测 的结 果直 检
接决定着后续处理 的精度与结果…。尽管传统的
边 缘检 测方 法很 多 ， Ｌｐａｅ算 子 、ｏｅ 算子 和 如 ａｌ ｃ Ｓｂｌ
梯度算子等等 ， 从大量数字图像处理 的结果及 但 对 图像 处理 的要 求 来 看 ，这 些 边 缘 检 测 算 子 主要 起到的是高通滤波 的作用。对数字 图像进行锐化
到 图像 最侍分割闯值 ， 然后将 图像 二帆化 ， 利用 数学 形念学 ［腐蚀 运算 实现数字图像边缘 检测 。通 过编写 程序实现 上述 再 ｆ Ｉ 方 法。 比较传统边缘检测算法 与基于数 学形态学边缘检测方法 的结果。 并 关键 词 数 字图像
一种基于形态学的全方位图像边缘检测算法
同的结构元素 提取 图像边缘特 征 ， 小尺度的结
构元 的抗噪能 力弱 ， 能检测 到细节 边缘 ， 但 大 结 构元可 由小的结 构元膨胀得到 ， 中小的结 其 尺度的结构元 素抗 噪能力强 ， 但检测 到的边缘 构元可 以是相 同的 结构 元也可 以是 不同 的结 较粗 。文献 ［ 】 出的形态 梯度算 法 ， ２提 采用 均 构元 。多尺 度的边 缘检测 算法 采用 的是 由相 值合成方法对 最终 的边缘进行 合成 ， 对阶跃边 同的小结构元膨胀 得到大的 结构元 ； 通过不同 缘和模糊边缘 可进 行有效的处 理 ， 但是实际 图 尺 度的结构元对 图像 进行边缘检 测 ， 对得到 再 像的边缘具有 多变性 ， 采用均值的 方法适用 而 的各尺 度下 的边缘 进行加 权合 成而 得到在 该 于无噪声 或噪声较小 的 图像 。针 对文献Ｉ 】 ２ 的 结 构元下 的边缘 。加权 合成运 算 ： 不足 ， 本文 提出了一种基 于形态学的全方 位 图
娩｝ 对图像，的膨胀腐蚀：
一
为尺 度参数 的高斯 函数 的宽 度并 不与处 理对
则：
象 的大 小 直 接相 关 。
多尺度形态学…边缘 检测法 ， 用大小不 利
ｆ０ｓ＝（ ０ ｏｂ） Ａ（ ） ２＠Ａ） ）（） ０ ８
姆 ＝（ （ Ａ（ ） ＠ ） ＠Ａ） ） ＠ （） ９
像边缘检测法 ， 通过采 用不同形状和大 小的结 构元混 合对 图像的 边缘进 行不 同尺 度的边 缘 检测 ， 而后再 对各个尺度 下检 测出的边缘 图像
（）Ｌ ｎ 的原始 图 ａ ｅａ
ｆ ｊ＝ ａ ｘ， ， ∑国ＥＡ ， ） ｊ ）
基于改进形态学人脸图像的边缘检测算法
概 的人 脸 图像 ， 出是 关于 图像 中是 否存在人 脸 以及 输 人脸 的数 目、 置 、 等信 息 的参数 化描 述 。 位 尺度 所 谓边缘 是指其 周 围像 素 灰 度值 有 阶 跃变 化或
ｌ 形态学边缘检测算法介绍
数学 形 态 学 （ ｔｅ ａｃｌＭ ｒｈｌ ｙ 是 一 种 Ｍａ ｍ ｔ ａ ｏｐｏｏ ） ｈ ｉ ｇ 应用 于图像处 理 和模 式识 别领域 的新 的方法 ， 是一 它
Ｒｅｅ ｒ ｈ ｏ ｄ ｅ ｄ ｔｃｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｔ ｅ ｔ ａ ｆｈ ｍａ ａ ｅ ｓａ ｃ ｆｅ ｇ ｅｅ ｔ ａ ｅ ｎ ｔ ｅｍａｈ ｍａｉ ｌ ｕ ｎ ｆ ｃ ｏ ｃ ｏ
Ｌ ｎ １ ， ＨＡＮＧ ｎ。 ＩＹａ ．ｉ Ｓ ． ． Ｃｕ
有效地检测出人脸 图像边缘 ， 并保持人脸边缘的平滑性 。与传统 的边缘检测 算子相 比 ， 该算法性能好 ， 计算 量小 ，
实用性强。
关键 词 ： 形态学； 边缘检测； 人脸图像 中图分类号 ：Ｐ９ ．１ Ｔ ３１４ 文献 标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ８４ １ （０ ０ ０ －１８０ １０ －９ ６ ２ １ ）４０ ２ －３
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ： ｔｅ ｔ ａ ；ｄ ｅｄ ｔｃｉｎ； ｕ ｎ ａｅ ｄｓ ｍａｈ ｍａｉ ｌｅ ｇ ｅｅ ｔ ｈ ｍａ ｆｃ ｃ ｏ
人脸检测是指在输入图像中确定所有人脸 （ 如 算 子 、Ｏ Ｌ Ｇ算子 、 ａｎ Ｃｎｙ算子及 Ｍａ 算 子 。 ｒ ｔ
果存 在 ） 的位 置 大 小 ＿ 。人 脸 检测 系统 的输 入 是 大 １ Ｊ
（．ｏｅｅ ｆ ｏ ｐｔ ｄ ｎ ｒａｏ ｅ ｎｌ ｙＸｎａｇ ｏ ａ Ｕｉ ｒｔ，ｉ ａｇ ６００ Ｃｉ ； １Ｃｌｇ ｏ Ｃｍ ｕ ｒ ｎ ｆｍ ｔｎ ｃ ｏ ｇ，ｉ ｎ ｒ ｌ ｎ ｅ ｉ Ｘｎｎ ４０ ，ｈ ａ ｌ ｅａ Ｉｏ ｉ Ｔ ｈ ｏ ｙ Ｎ ｍ ｖ ｓｙ ｙ ４ ｎ
一种分形和形态学结合的图像边缘检测算法
灰度形 态学 基本运 算有 ４个 ： 腐蚀 （ ）膨胀 （ ）开 （。） 闭 （ 。 ｏ 、 ④ 、 和 ・）
设输 入图像 为 ｆ（ ）结 构元 素 为 ｇ Ｄ， Ｄ 别表示 厂和 ｇ的定 义域 ， ｘ， ， ， 和 分 运算 定 义如下 ：
腐蚀 ： （ ｇ （ ） ） ， ＝ｍｉ ｛ （ ｎ 厂 ＋ ＋ 一ｇ（，）／ ＋ ＋ ∈Ｄ／ （，） ； ， ） １ （ ， ） ， ∈Ｄ ｝
第 １ 期
高 国 明 等 ： 种 分 形 和 形 态 学 结 合 的 图像 边 缘 检 测 算 法 一
膨胀 ：
（ ０ｇ （ ） ）ｚ， ＝ｍａ ｛ （ ＋ － ｇ ｉ ），（ ＋ ＋ ∈Ｄｆ （，） － ｝ ｘ 厂 ＋ ， ）￣ （， ｌ ｚ ， － ） ， ＥＤ ；
缘 检 测 。本 文 将 分 形 中 Ｄ Ｂ 模 型 和 改 进 的 形 态 学方 法相 结 合 得 到 一 种 新 的 边 缘 检 测 算 法 。实验 结 果表 明 ： ＦＲ 结 合 算 法 具 有 分 形 算 法 的 保 留图 像 边 缘 细 节 能 力 和 形 态 学 对 特 殊 方 向 边 缘 的检 测 能 力 ， 对 含 有 大 量 细 节 在
个 检测结 果 ， 两个 结果 取加权 和 即可 。 将
数 学 形 态 学边 缘 检测
数 学形 态学是 一种 基于集 合论 的非 线性 图像处 理方 法 ， 过使 用简单 的结 构元 对 图像 进行 腐蚀 、 通 膨胀 和 结 合操作 来达 到滤波 或边缘 检 测的效 果 。形态 学基本 运算 包括 二值形 态学 基本运 算和 灰度 形态学 基 本 运算。
声 ， 以能够 很好 地抑 制 噪声 ＿ ， 所 ４ 而形 态 学则 使用 结构 元 素进 行 图像 的边 缘 检测 ， 择不 同 的结 构 元 素时 ］ 选 可 以对特 定方 向的边 缘有很 好 的检测 效果 。 对于 形 态学 边缘 检 测 ， 年 来 出现 了很 多 新 的改进 算 法［ ］如姚 宇 峰等 ［提 出的改 进 的形 态学 和 小 近 ５， ５
图像处理中的边缘检测算法及其应用
图像处理中的边缘检测算法及其应用一、引言图像处理是指利用计算机对数字图像进行编辑、处理和分析的过程，具有广泛的应用领域。
在图像处理中，边缘检测是一项最为基础的任务，其目的是通过识别图像区域中像素强度突变处的变化来提取出图像中的边缘信息。
本文将介绍边缘检测算法的基本原理及其应用。
二、基本原理边缘是图像中像素值发生跳变的位置，例如黑色区域与白色区域的交界处就可以看作是一条边缘。
边缘检测的主要任务是将这些边缘信息提取出来。
边缘检测算法一般可以分为基于梯度的算法和基于二阶导数的算法。
其中基于梯度的算法主要包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子；而基于二阶导数的算法主要包括Laplacian算子、LoG（Laplacian of Gaussian）算子和DoG（Difference of Gaussian）算子。
1.Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算法，是一种基于梯度的算法。
该算法在x方向和y方向上都使用了3x3的卷积核，它们分别是：Kx = |-2 0 2|-1 0 1-1 -2 -1Ky = | 0 0 0|1 2 1Sobel算子的实现可以通过以下步骤：①将输入图像转为灰度图像；②根据以上卷积核计算x方向和y方向的梯度；③根据以下公式计算梯度幅值和方向：G = sqrt(Gx^2 + Gy^2) (梯度幅值)θ = atan(Gy/Gx) (梯度方向)其中Gx和Gy分别为x方向和y方向上的梯度。
可以看到，Sobel算子比较简单，对噪声具有一定的抑制作用，但是在边缘细节处理上不够精细。
2.Prewitt算子Prewitt算子也是一种基于梯度的边缘检测算法。
其卷积核如下： -1 0 1-1 0 1-1 -1 -1Ky = | 0 0 0|1 1 1实现方法与Sobel算子类似。
3.Canny算子Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，是目前应用最广泛的边缘检测算法之一。
基于形态学滤波的图像伪边缘去除方法
中图 分 类 号 ： ３ １ ４ ＴＰ ９ ． １ 文献标识码 ： Ａ
线性滤 波器 ， 它在 信号 处理 、 图像 处理 和分 析 中获 得
了广泛 地应用 ． 态 学 滤波 器 是 基 于 信 号 的几 何 特 形
征 ， 用预先 定义 的结 构元 素对 信号 进行 匹配 ， 利 以达
到提取 信号 ， 抑制 噪 声 的 目的 ， 据 此原 理 ， 以通 根 可
过形态 学滤 波对 处 理前 后 的 图像 进行 双重 处 理 ， 即 对 由噪声 引起 的伪 边 缘进 行 双 重 处 理 ， 而 达到 最 从 大程 度去 除伪边 缘 的 目的．
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第２卷 ７
第３ 期
兰
州 交
通 大
学
学
报
Ｖ０ ． ？Ｎｏ ３ １？ ．
２０ ０ ８年 ６ 月
Ｊｕ ａ ｆ ａ ｏ ｉ ｔｎ ｉｅｓ ｙ ｏ ｒ ｌ ￣ｈ ｕＪ ｏｏ ｇＵｎｖ ｒｉ ｎ ｏＬ ａ ｔ
文章编号 ：０ １４ ７ （０ ８ ０ —１４０ １０ —３ ３ ２０ ） ３００ —３
（） ３
（） ４
２ 伪边缘去 除
由于 图像受 椒 盐 噪声 和 高 斯 噪声 的污 染 ， 椒 而 盐 噪声 的特点 是 随机分 布在 图像 中一 些或 亮或 暗 的 点 ， 斯噪声 的特 点 是均 匀 分 布 在 图像 中 的 每个 像 高
１ 灰 度 形 态 学 滤 波 原 理
设 Ｌ ， 和 ， ， 为定 义在二 维离 散空 间 Ｆ 厂 ） Ｊ ） （ （ 和Ｂ上 的 两 个 离 散 函 数 ， （ ， 为 输 入 图像 在 点 厂 ）
基于soft形态学的图像边缘检测算法
个卷 积型连续 小波变换为
ｙ ）
盖
小 波变 换 是 当前 数 学 中一个 迅速 发 展 的 新 领
域， 近年 来在 信 号分 析 、 音 合 成 、 语 图像 识 别 、 计算
机视觉 、 数据 压缩 、 地震 勘探 、 大气 与海洋 波 分析 等
，
） 未 ） ， ）
优先小波
根据二维小波变换的规律， 针对图像厂 ，） （ Ｙ∈
方 面得到 了广 泛的应用 。小波变换能得 到原始 图像
的较低 分 辨 率 图像 ， 而且 能抑 制 噪声 ， 留图 像 的 保
边缘 。
（ ， 雕 Ｒ ）令
的正交投影 ， 则关
分解就是 的分解。 ＝ ９ ０ ， 推出
第 ２ ９卷
第 ｌ Ｏ期
井 冈 山学 院 学报 （ 自然科 学 ）
Ｖ０ ．９ Ｎｏ １ １ ．Ｏ ２
２０ ０ ８年 １ Ｏ月
Ｊｕ ａ ｆＪ ｇａｇｈｎ Ｕ ｉｅｓｙＳｉｎｅａ ｄＴ ｃｎｌｇ） ｏ ｒ ｌｏ ｉ ｇｎ ｓａ ｎｖｒｉ （ ｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏｙ ｎ ｎ ｔ ｃ
边沿 的 ； 另一个 是检测 垂 直平边沿 的 。由于Ｓ ｂｌ ｏ ｅ算 子是 滤 波算 子 的形 式 ， 用于 提取 边缘 ， 以利 用 快 可
速卷积 函数 ， 简单有效 ， 因此应用广泛 。美 中不 足的
１ 相 关 理 论 介 绍
１１ 小 波 变 换 ．
是 ，ｏｅ算子 并没 有将 图像 的主体与背 景严 格地 区 Ｓｂｌ 分开来 ， 言之 ， 是Ｓｂ ｌ 子 没有 基 于 图像 灰度 换 就 ｏｅ算 进行处 理 ， 由于Ｓ ｂｌ ｏｅ算子 没有 严格地模 拟人 的视 觉 生理特 征 ， 以提取 的 图像 轮廓有 时并 不能 令人 满 所 意。而且 ， 通过 研究实验证 明 ， 对于存 在严重 的闪烁
基于形态学的边缘特征提取算法
基于形态学的边缘特征提取算法基于形态学的边缘特征提取算法1. 引言边缘检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，其在图像分割、目标识别和图像重建等领域具有广泛的应用。
而边缘特征提取算法作为边缘检测的关键环节之一，其目标是从图像中提取出能够准确反映目标边界的特征信息。
在这篇文章中，我们将探讨基于形态学的边缘特征提取算法，介绍其原理和算法流程，并分享我对这一主题的观点和理解。
2. 形态学基础形态学是一种基于图像形状和结构的数学理论，常用于图像处理和分析中。
形态学操作主要包括腐蚀（erosion）和膨胀（dilation）两种基本操作。
腐蚀操作可以将目标边界向内部腐蚀，而膨胀操作则相反，可以将目标边界向外扩展。
这两种操作的结合可以产生一系列形态学操作，如开操作、闭操作、形态学梯度等。
基于这些形态学操作，我们可以利用形态学算法来提取图像中感兴趣的边缘特征。
3. 基于形态学的边缘特征提取算法基于形态学的边缘特征提取算法主要分为两步：预处理和特征提取。
3.1 预处理在进行形态学边缘检测之前，我们需要进行一些预处理操作，以克服图像噪声对结果的影响。
常见的预处理方法包括图像平滑和二值化。
图像平滑可以通过应用高斯滤波或中值滤波等技术来减少图像中的噪声。
而二值化操作将图像转换为二值图像，将目标物体与背景分离出来，为后续的形态学操作做准备。
3.2 特征提取在预处理之后，我们可以开始进行形态学的边缘特征提取。
常用的形态学边缘特征提取算法包括基于腐蚀和膨胀操作的梯度算法、基于掩膜操作的边缘算子算法等。
3.2.1 基于腐蚀和膨胀操作的梯度算法该算法通过对原始图像进行腐蚀和膨胀操作，并计算两幅结果图像的差值，得到图像中的边缘特征。
具体步骤如下：1) 对原始图像进行腐蚀操作，得到腐蚀图像；2) 对原始图像进行膨胀操作，得到膨胀图像；3) 计算膨胀图像和腐蚀图像的差值，得到边缘特征图像。
3.2.2 基于掩膜操作的边缘算子算法该算法通过定义一种特殊的掩膜模板，对原始图像进行卷积操作，从而得到图像中的边缘特征。
基于CANNY边缘检测的人脸识别技术
基于CANNY边缘检测的人脸识别技术摘要生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性和有效性，越来越受到人们的重视。
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。
本文使用的方法是基于24位彩色图像对人脸进行canny边缘提取识别，并通过基于canny算子的边缘检测算法实现了人脸轮廓的提取，这样就确定了识别的有效区域。
本文介绍的重点是图像处理，同时也讨论了相关的图像预处理技术，整个过程包括：图像获取、图像预处理和模式识别等过程。
主要用到的图像处理技术是：光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、对比度增强、二值化和边缘提取。
经过特征标记、特征提取、最后与数据库比对查找并显示结果。
使用matlab对样本图片进行了处理，并给出了相关程序和图片处理的效果图。
关键词：CANNY，人脸识别, 边缘提取，变换AbstractBiometric identification technology using the body itself inherent biological characteristics, and the traditional identification methods are completely different, with more safety, reliability and validity, and people pay more and more attention. The technology of face recognition as a biological feature recognition technology is an important component of, in the past thirty years has been widespread concern and research, computer vision, pattern recognition has become a research hotspot in the field of. Face recognition in public security, certificate verification, access control systems, video surveillance and other fields have broad application prospects.The method is based on the24 bit color image of face recognition Canny edge extraction, and through canny based edge detection algorithm to achieve the face contour extraction, so as to determine the identification of effective area. This article focuses on the introduction of image processing, and also discusses the relevant technology of image pretreatment, the whole process includes: image acquisition, image processing and pattern recognition process.The main use of the image processing technology is: light compensation, image, Gauss smooth, contrast enhancement, two values and edge extraction. After the signature, feature extraction, and finally databases than search and display the results. The use of MA TLAB on sample images were processed, and gives the relevant procedures and picture processingeffect.Key words: CANNY, face recognition, edge extraction, transformation目录摘要 (1)关键词 (1)1绪论 (5)1.1生物识别技术及其特征 (5)1.2人脸识别的发展历史 (5)1.3人脸识别定义与意义 (6)1.4人脸识别优点 (6)1.5人脸技术的难点 (7)1.6人脸识别发展趋势 (8)1.7人脸识别常用方法 (10)2人脸识别总体设计 (12)2.1总体结构设计 (12)2.2方案概述 (13)2.2.1图像灰度变换 (14)2.2.2 直方图均衡 (14)2.2.3 滤波 (15)2.2.4 边缘提取 (16)2.3人脸检测定位算法 (18)2.4人脸定位模块 (19)3 图像预处理 (20)3.1引言 (20)3.2M A TLAB简介 (20)3.3图像处理及过程 (20)3.3.1 图像的灰度化 (21)3.3.2 直方图均衡 (22)3.3.3 滤波去噪 (23)3.3.5 图像的边缘检测 (27)4人脸特征的提取与识别 (33)4.1人脸定位 (33)4.2人脸识别流程图 (34)4.3人脸图像采集实例 (37)4.4模板匹配 (39)4.5人脸数据库 (41)4.6系统软硬件平台 (43)4.7系统执行界面 (43)4.8系统软件实现介绍 (44)5系统测试 (45)5.1评价人脸识别系统的标准 (45)5.2测试的原则 (45)5.3测试结果 (46)结论 (47)参考文献 (49)致谢 (50)1绪论目前，在个人身份鉴别中主要依靠ID卡和密码等传统手段，这些传统手段的安全性能较低，都是基于“What he possesses”或“What he remembers”的简单身份鉴别，离真正意义上的身份鉴别“Who he is”还相差甚远。
基于数学形态学的图像边缘检测新方法
关 键 词 ：边 缘 检 测 ； 字形 态 学 ； Ｐ神 经 网络 数 Ｃ 中 图分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ９ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ —３ １（０８０ ４ —３ ０３ １４ ２０ ）５— ９
Ａ ｗ ｅ ｈｏ ｆ Ｉ ａ ｅ Ｅｄ ｅ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｓ ｄ ｏ Ｎｅ Ｍ ｔ ｄ ｏ ｍ ｇ ｇ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ａ ｈｅ ａ ｉ ａ ｏ ｐ ｏ ｏ ｙ ｔ ｍ ｔｃ ｌＭ ｒ ｈ ｌ ｇ
ｏ ｍｐ ｏ ｉ ｇ ｐ ｅ ｉｉｎ ａ ｄ ａ ｔｎ ｉｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｏ ｓｔｕ ｆｉ ｒ ｖｎ ｒｃｓｏ ｎ ｎ ｉｏｓ ｅ ｒ ｎ ｅ ｃ ｍｅ ｒ ｅ． ｆ Ｋｅ ｒ ｓ： ｄ ｅ； ｅｅ ｔ ｎ； ｔ ｍａ ｃ ｒ ｈ ｌｇ ； ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｇ ｄ ｔｃｉ ｏ ｍａｈｅ ｔ ａ ｍｏ ｉｌ ｐ ｏｏ ｙ ＣＰ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ
２ Ｔ ｅＭｉ ａ ｅｒｓ ｔ ｖ ｆｃ ｈ ｉ ｈ ａｇ Ｓ ｉ ｚｕ ｎ ｅ ｅ ０ ０ ８ ， ｈ ａ ．ｈ ｌ ｒ Ｒ ｐｅｅ ａ ｅＯ ｅｉ Ｓ ｉａ ｕ ｎ ， ｈ ｉ ｈ ａｇＨ ｂ ｉ ５ ０ １ Ｃ ｉ ； ｉｙ ｔ ｎｔ ｉ ｉ ｎ ｊｚ ｊ ａ ｎ ３ Ｅ ｇ ｅｒ ｓ ｔ ｅｏ ｉ ｆ ｃ ｎ ｉ ｅ ｎ ｎ ｅ ｉ ， ｉａ ｈｎ ｉ １０ ８ Ｃ ｉ ） ． ｎ ｉ ｅ ｎ ｉ ｔｕ ｆ ｒ ｏ ｅＥ ｇ ｅ ｒ ｇＵ ｉ ｒ ｔ Ｘ ’ｌ Ｓ ａｘ ７ ０ ３ ， ｈ ａ ｎ ｉ ｎ ｉｔ Ａ ｒ ｇ ｎ ｉ ｖ ｓｙ ｌ ｎ
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综合 电子信 息技 术
基于数学 形态 学的图像 边缘检测新方法
孙 李 辉 李 钊２史 德 琴。李 俊 山 ， ， ，
一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法
平顶 山学院学报
Ｊｕ ｎ ｌｏ ｉｇ ｉｇｈ ｎ Ｕｎｖｒｉ ｏ ｒａ ｆＰｎ ｄｎ ｓ ａ ｉｅｓｙ ｔ
Ｖ０ ． ６ Ｎｏ ５ １２ ．
０ｃ． ０ｌ ｔ２ １
一
种 改进 的基 于 柔 性 形 态 学 的 图像 边 缘检 测 方 法
像的灰度值． 形态 开运算是先腐蚀后膨胀 ， 而形态 闭运算是先膨胀后腐蚀 ； 形态开运算一般能平滑图
・
７ ６・
平顶 山学 院学报
２ １ 经 ０１
像的灰度值． 而膨胀是一种扩张变换 ， 它增加 了图
结构元素去噪能力强 ， 但检测边缘较粗． 了充分 为 利用大结构元素和小结构元素的各 自 优点 ， 在各个 方 向上同时采用各种不 同尺度的结构元素 者采用如下结构元素 ： Ｂ ＝［ ，，；， ，； ， ， ］Ｂ ＝［ ，， ； ， １ ００ ０ １１ １０ ０ ０ ， ２ ０ １０ ０ １０ ０ １０ ， ３ １ ０ ０ ０ １ ０ ０ ０ １ ， ４ ，； ， ， ］ Ｂ ＝［ ， ， ； ， ， ； ， ， ］ Ｂ ＝ ［ ，，；， ，； ，，］ ０ ０ １０ １０ １００ 多尺度结构元素定义为 ：Ｂ＝ ｎ Ｂ０Ｂ ０Ｂ ０ … Ｂ／ ， 为尺度参数． ／ ， ， 笔
｛（ ，）ｒｘＹ ≥ ｒｘＹ Ｉ ，） ｝ ０ ＝ ｛ （ Ｙ （ 和 ｒ
ｂｒ 、ｏｅ、ｒ ｉ 等 ， ｅ ｓＳｂｌＰｅ ｔ ｔ ｗ ｔ 也有 Ｌｐ ｃ ｎ微分算子 和 ａｌ ｉ ａａ Ｃｎ ｙ ａｎ 算子等 ， 这些算 子有较好 的实 时性 ， 但对 噪
值将趋于真值 ， 而噪声是互不关联的 ， 具有零均值． 具体迭代算法步骤如下 ： Ｓｐ ： ｔ ｌ 估算初始 阈值 Ⅳ ＝（ ｅ ０ 一 ＋ ｉ ／ ， ２ 其 ） 中 为灰度最大值 ， ｉ 为灰度最小值 ； ｓ ｐ： ｔ ２ 利用 阈值 Ⅳ 将 图像分 割为 ２组 ， ｅ ０ Ｂ＝
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tion and computation , 1995 (12) :256 - 285. [ 3 ] Viola P ,Jones M. Robust Real Time Object Detection[ A ] . In 2nd In2
ternational Workshop on Statistical and Computational Theories of Vi2
文提出的数学形态学新算法能在去除含噪声人脸图
像中冗余信息的同时 ,检测到较为清晰的有用边缘 。
这大大减少了人脸图像处理中的冗余数据 ,加快了 人脸特征提取 、人脸识别的速度 ,为人脸识别系统中
图像处理提供了一种有效的方法 。 (下转第 101 页)
— 97 —
ace - memory = co - memory - create (″ace memory″,″mem0″,MAX 3 sizeof ( INT - TYPE(32) ) ) ;
收稿日期 : 2008 - 06 - 12 作者简介 : 黄晓莉 (1972 - ) ,女 ,硕士 ,研究方向为模式识别与智能
系统 。
再有效果 ,这是经典滤波方法不具备的性质 。 1. 1 灰度形态学膨胀 、腐蚀运算
设 Z 表示实整数集 , ( x , y) 是来自 Z × Z 的整 数 , f ( x , y) 是输入图像 , b ( x , y) 可看作是一个子 图 像函数的结构元素 , f ( x , y) 和 b ( x , y) 均为坐标为 ( x , y) 像素的灰度值函数 , Df 和 Db 分别是函数f ( x , y) 和 b ( x , y) 的定义域 。
(1)
函数 b ( x , y) 对函数 f ( x , y) 进行灰度腐蚀可
表示为 f b ,其定义为 :
( f b) ( s , t) = may) -
b ( x , y) {( s + x) , ( t + y) ∈ Df ;
( x , y) ∈ Db }
导向的 ,可以很清晰地看出硬件模块的数据流向 ,并 且可以在很短时间内验证自己的硬件模块的功能 。
参 考 文 献:
[ 1 ] Schapare R E. The strength of weak learnability[J ] . Machine Learning
1990 ,5 (2) :197 - 227. [ 2 ] Freund Y, Boosting a weak learning algorithm by majority[J ] . Informa2
函数 b ( x , y) 对函数 f ( x , y) 进行灰度膨胀可 表示为 f b ,其定义为 :
( f b) ( s , t) = max{ f ( s - x , t - y) +
b ( x , y) {( s - x) , ( t - y) ∈ Df ;
( x , y) ∈ Db }
验仿真
在 Matlab7. 0 软件中 ,对图 1 中施加了椒盐噪声
的图 ( a) 使 用 传 统 的 边 缘 检 测 算 法 , kirsch 算 子 、
laplace 算 子 、prewitt 算 子 、roberts 算 子 、sobel 算 子 、
wallis 算子检测出的图像边缘如图 1 (c) - ( h) ;而用
Abstract: Facial image detection algorithm based on mathematical morphology is put forward in which morphological open2close operation is used to remove the noise and morphological gradient is used to detect facial image edges. The simulation result indicates that it is more useful to detect facial image edges while filtering noise by the algorithm proposed here compared with the traditional methods. Key words : mathematical morphology ; image processing ; edges detection ; morphological open2close operation
图 3 软件仿真结果
4 结束语
简述了高性能人脸检测算法 Adaboost 的流程 , 分析其硬件加速的可能 ,并以 Impulse C 尝试行为级
硬件加速模块的描述 ,在此基础上进行了软件仿真 。
Impulse C 在验证硬件模块设计上体现出简洁 高效的特点 ,用 Impulse C 描述的硬件模块是数据流
态学闭开复合运算滤波效果次之 ,而单纯的形态学
闭运算不具备滤波功能 。但由于开 、闭运算利用了腐
蚀和膨胀的互补性 ,处理结果仅与图像边缘的凹 、凸
处相关 ,不能反映图像的全部边缘特征 ,所以不能单
独用于提取图像的边缘 。
根据灰度形态学方法 ,综合形态开闭运算滤波
的优良特性及形态腐蚀 、膨胀算法提取图像的优良
— 96 —
1 基于形态学的人脸图像处理原理
数学形态学是以形态结构元素为基础对图像进 行分析的数学工具 ,其基本思想是用具有一定形态 的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以实现 对图像的分析和识别 。数学形态学的基本运算是膨 胀 、腐蚀 。基于这两种运算可以推导和组合成开启 、 闭合等运算 。灰度形态学是将二值形态学的交 、并 运算分别用最大 、最小极值运算代替得到的 。灰度 形态膨胀与形态腐蚀运算的表达式与图像处理中的 卷积积分非常相似 ,灰度形态和差是一种极值滤波 , 因此灰度形态学是一种非线性的 、不可逆的变换 。 其开 、闭运算可构成进行边缘检测的灰度形态梯度 , 滤除噪声的变换和混合滤波器等 。同时形态学开 、 闭运算都具有幂等性 ,这意味着一次滤波就己将所 有特定于结构元素的噪声滤除干净 ,再次重复不会
0 引言
图像的边缘是图像中灰度有强烈反差的像素 点 ,即灰度突变点和灰度不连续点的集合 ,是图像分 割所依赖的重要特征之一[1 - 2] 。边缘检测的性能直 接影响模式向量抽取的准确性和识别正确率 。一般 常用的边缘检测算子有 kirsch 算子 、laplace 算子 、 prewitt 算子 、roberts 算子 、sobel 算子 、wallis 算子等几 个非线性算子 。用这些算子检测比较复杂且包含丰 富细节的图像边缘时 ,由于有的非线性算子涉及方 向性和各向异性 ,很难完全检测出图像的边缘 。而 且一般的灰度图像总是难免包含噪声 ,单纯地使用 上述算子对噪声敏感 ,效果不理想[3] 。数学形态学 分为二值形态学和灰度形态学 。为减少人脸图像二 值化造成的有用信息损失 。本文利用数学形态学[4] 灰度形态学方法提取人脸图像的边缘 ,实验结果表 明该方法能加快边缘检测的速度且能提取到传统边 缘检测算子很难检测到的弱边缘 ,并在一定程度上 滤除小于结构元素的噪声 。
2 基于形态学的人脸图像处理新算法
实现
从式 (1) - (2) 可知 ,由于膨胀运算取最大值 ,
会把比结构元素小的突起滤掉 ,从而切断细长连接 ,
起到分离边缘的作用 ;而腐蚀运算取最小值 ,会在使 原始图像缩小的同时填充图像中比结构元素小的边
缘缺口 。同时 ,图像的边缘是图像中灰度有强烈反差
的像素点 ,所以腐蚀和膨胀对图像边缘作用较大 。用
本文提出的形态学方法检测的图像边缘如图 1 ( b)
所示 。通过比较这些检测出的边缘图像很容易知
道 ,在含有噪声的情况下 ,传统的检测方法不能滤掉 噪声 ,检测的边缘不理想 。本文提出形态学边缘检
测算法在滤掉噪声的同时 ,能很好地将原图像的边
缘准确地反映出来 。
4 结束语
综上所述 ,与传统的边缘检测算法相比 ,利用本
可表示为 f ·b , 其定义为 :
f ·b = ( f b) b
(4)
1. 3 灰度形态学梯度运算
图像 f ( x , y) 的形态学梯度 g 定义为 f ( x , y) 与
结构元素 b ( x , y) 膨胀运算和腐蚀运算之差 :
g = ( f b) - ( f b)
(5)
形态学梯度运算加强了输入图像中的尖锐灰度
级变换 。
1. 4 灰度形态学运算性质
由膨胀 、腐蚀定义可知 :
f b Αf Αf b
(6)
同时有 :
f . b Α f Α f ·b
(7)
这表明膨胀和形态闭运算都能使图像扩张 ,而
腐蚀和形态开运算都能使图像收缩 ,但处理后的图
像都与原始图像相似 。因此数学形态学可以用于图
像边缘的提取 ,故提出下面的图像边缘检测算法 。
# endif 如上 mem0 是 Spartan 开发板上 DDR 内存的声 明 ,如果所需空间较小可以使用 bram ,相应声明为 bram0 ,ext0 表示使用片外内存 ,并需要 ext - alloc ( ) 函数指明基址并创建 。 可以使用 IFSIM() 函数对仿真中使用的指令进 行隔离 ,但需要额外的头文件 ,造成编译结果偏大 , 影响上板验证 ,因此还是采用宏定义隔离 。 实验中本文采用 128 ×128 图片和 25 级级联分 类器作为输入 ,验证了硬件加速模块功能的正确性 。 图 3 为仿真执行结果 :
特性 ,提出一种人脸图像边缘检测的新算法 :先用形
态开闭运算滤除图像中的噪声 ,然后对图像做形态
学梯度运算 , 运算的结果即为提取的图像边缘 M ,
用公式表示如下 :