基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel 算子基础上,增加了45°和135°2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于Sobel和LoG相结合的边缘检测与细化方法

鉴于Sobel算子检测边缘较粗、定位不准确,以及LoG算子具有各向同性的特点且对边缘方向性信息检测不敏感,提出了Sobel算子与LoG算子相结合的边缘检测与细化方法。首先用水平、垂直、两个斜对角4个方向模板改进原Sobel算子两个方向模板,并用改进的Sobel算子对原图像进行边缘检测,得到粗边缘图像;然后使用LoG算子检测粗边缘图像的边缘;最后将两次边缘检测结果相减,达到边缘细化的目的。实验结果表明,该方法有效地解决了原Sobel算子检测边缘较粗的问题,得到的边缘较细;克服了LoG算子对方向性边缘信息不敏感的缺陷;且运算速度与传统LoG方法基本相当。     

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。     

一种基于知识的头部图像提取方法

文章提出了一种基于知识的头肩图像中头部图像的提取方法。首先,应用Sobel算子提取图像的边缘并进行二值化;然后根据边缘图像提取头肩图像的边缘;最后依据人脸知识提取头部图像。用实验室人脸图像库的96幅人脸对该方法进行检验。实验结果表明:文章提出的头部图像提取方法具有较好的效果。     

灰阶边缘的细化

本文提出了一种改进了的灰阶图象Sobel边缘细化新方法,通过对灰阶边缘图多次Sobel边缘细化结果的叠加使边缘点的数值拔高、变陡,再通过灰阶边缘图中各3x3邻域内取数值最大的三个点作边缘,得到单点宽的边缘-其中后者也适用于其它边缘检测算子.此方法处理简单、效果明显,为从图象中提取模糊边缘和微弱边缘、提高定位精度,提供了一种有效的手段.     

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究

根据经典Hough变换检测空间直线的原理,提出了一种基于Hough变换的平行直线检测改进算法,将采集到的图像进行二值化处理,再使用Sobel算子对该二值化图像进行边缘检测,对边缘检测得到的图像进行Hough变换和峰值点检测,由峰值点得到直线段图像,最后使用本文提出的改进算法计算出所有直线段的斜率,利用斜率相等来判定平行直线.通过对比实验证明,该算法能得到更高的精度,并缩短了运行时间.     

改进的Sobel算子彩色图像边缘检测

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。     

基于边缘检测的斜纹布匹瑕疵检测

为了对布匹瑕疵进行快速准确的检测,提出了一种基于边缘检测的新算法。利用布匹图像中瑕疵与正常纹理产生的纹理边缘,将布匹瑕疵作为正常纹理的边缘检测出来。利用Sobel算子的方向性,分别对织物疵点在水平和垂直方向进行增强,计算出RGB图像中水平与垂直方向的梯度后进行边缘检测,通过图像融合和二值化完成最终检测。实验证明,该方法准确性高并且检测速率大大提高。     

基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究

研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。     

基于改进的四叉树Sobel算子图像分割研究

研究图像分割精度提高问题,由于图像噪声的干扰,造成图像模糊。传统的Sobel图像分割方法容易造成图像分割不清晰和对比度不明显。为解决上述问题,应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,并进行边缘提取;最后运用四叉树算法对去噪图像进行多区域目标分割,并对分割的不同区域进行合并,有效地解决了因局部图像的叠加和分割不准确的难题,并且通过仿真实验显示,本文提出的改进型算法,也就是利用四叉树Sobel算子,能够有效地去除图像分割所带来的去除噪声,大大地提高升图像边缘的清晰度,是一种有效地图像分割方法。     

基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测

着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel算子进行边缘检测。整个流程采用MatLab进行仿真测试。测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。     

基于双边缘检测的目标定位技术

为了提高目标定位的准确性,在传统的高斯差分边缘检测和Sobel算子边缘检测的基础上,提出将二者相结合的双边缘检测算法。对原始图像进行2次标准差不同的高斯模糊求高斯差分来代替原本边缘检测图像预处理中的高斯平滑过程;对实验结果较好的高斯差分参数,进行Sobel边缘检测并进行目标定位。实验结果表明,在算法时间开销增加较少的情况下,使用高斯差分算子与Sobel算子相结合进行边缘检测的结果优于Sobel算子单独检测,检测效果较好。     

图象边界的遗传算法规整

为了使检测的图象边界更符合有效的理想边界结构,同时能滤除边界图象中的噪声干扰,提出了一种基于遗传算法在图象边界规整方法。该方法首先将已经检测得到的边界图象编码为两维二值码串个体,并根据理想边界模板集来计算每个个体的适应度;然后通过交叉、变异和选择等遗传运算对被检测出的非理想边界进行规整。在遗传算法收敛时,该算法不仅能得到最适合有效理想边界结构的边界图象,并能有效地滤除边界图象中的噪声。     

多尺度加权邻域Gap算子图像边缘检测方法

依据Hastie T．和Tibshirani R．等提出的“Gap统计”的思想方法,通过分析样本灰度数据分布的差别,在进一步考虑加权邻域的基础上,建立了图像边缘检测的多尺加权邻域Gap统计模型。提出正则加权邻域的概念,并通过证明具体地给出了与尺度有关的正则邻域权重密度函数。分析Gap算子的性质,给出在加权邻域下模型边缘检测算法。给出正则加权邻域下不同尺度的检测结果,分析Gap算子与Sobel边缘检测算子之间的关系。模型具有多尺度、依尺度抗噪声的特点。     

整数阶滤波的分数阶Sobel算子的边缘检测算法

针对传统的整数阶微分图像边缘检测算子存在的边缘模糊不清、受噪声影响大等问题,该算法从改进传统的整数阶微分Sobel算子入手,以分数阶微分理论为基础推导出了分数阶微分Sobel算子,结合Sobel算子边缘检测方法,将整数阶微分Sobel算子作为滤波器与分数阶微分Sobel算子作卷积运算,改进了整数阶微分Sobel算子。整数阶微分滤波后的分数阶微分Sobel算子成功地解决了传统的边缘检测算子存在的准确性低、抗噪性差等问题。理论研究与实验结果表明,该边缘检测算子对图像的边缘细节特征刻画得更精细,抗噪性更强,优于常用的整数阶微分边缘检测算子,边缘检测效果很好。     

基于巴特沃斯滤波的改进型Sobel算子边缘检测

In order to solve the defects of single calculation direction, inaccurate positioning and poor edge connectivity in traditional Sobel operator image edge detection, this paper proposes an image edge detection algorithm that combines Butterworth high-pass fil- tering and improved Sobel operator, and uses the combination of the two techniques to perform edge detection and feature extraction on images. Firstly, the image is pre-processed by the Butterworth high-pass filter, then the improved Sobel operator that adds six - direction templates is used to the traditional Sobel operator for edge detection. Through experimental simulation, compared with the traditional algorithm, this algorithm has the following advantages: prominent edge, good connectivity, low sensitivity to noise, high positioning accuracy.     

一种在低照度情况下自适应滤波牌照定位算法

提出一种在低照度情况下进行自适应滤波牌照定位算法.该方法首先设计一种×字形窗口的自适应中值滤波改进算法,对车牌灰度图像进行中值滤波滤除噪声.接着采用Sobel边缘检测器进行车牌边缘检测;再将Sobel算子卷积结果采用最大类间方差法阈值分割算法对图像进行预分割,将图像分割为目标和背景;接着采用模糊分割方法求得最终分割阈值...     

基于边缘增强的遥感图像变化检测技术

遥感图像变化检测技术是遥感技术中最广泛最基本的应用之一。为此作者经过大量对已有图像的实验,提出一种基于边缘增强的遥感图像变化检测技术,通过选择适当的卷积算子对图像进行锐化增强与使用Sobel算子对图像进行边缘增强相结合,总结出了快速有效变化检测处理方法。