基于FPGA的改进Sobel算法图像边缘检测系统

边缘信息是数字图像信息的重要组成部分,传统的边缘检测程序会因串行执行指令而导致检测效率下降。为了提高图像边缘信息的处理能力,提出一种基于现场可编程门阵列的改进Sobel算子的边缘检测方法,其中,Sobel算法的卷积核从2方向扩展到8方向,并具备阈值自适应能力。板级测试结果表明,基于现场可编程门阵列的改进Sobel算法边缘检测方法充分发挥FPGA并行处理的优势,能够高效准确地检测图像的边缘信息,图像层次感强、成像稳定,在图像的并行处理中有明显的优势。     

基于改进Sobel算子的边缘检测系统的设计与实现

边缘检测是图像处理及计算机视觉中的基本问题之一,而Sobel算子对于边缘检测来说,则是最重要的算子之一.针对传统Sobel算子的局限性以及PC端串行化处理图像的效率较低的问题,提出了一种改进的方法,首先将传统Sobel算子的模板方向由2个变为8个,充分利用图像中的像素点的方向信息,然后根据现场可编程门阵列(Field ...     

基于FPGA的图像边缘检测Sobel算法的研究与实现

图像边缘是图像识别信息最集中的地方,Sobel算法是基于一阶导数的边缘检测,通过逼近导数来找到边缘。FPGA(Field Programmable Gate Array)即现场可编程门列阵,是在可编程逻辑器件(Programmable Logic Device)基础上发展的一种产物。该文即是采用FPGA技术实现基于Sobel算子的边缘检测算法。     

基于FPGA的自适应阈值边缘检测系统设计

针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为外部设定并且实时性差等问题,提出了一种改进的利用中值滤波算法结合加权平均的方法选取阈值。利用现场可编程门阵列(FPGA)高速并行处理数据的特点,设计了基于FPGA实时图像边缘检测系统,包括视频图像采集、图像处理和图像显示三大模块。实验结果验证了自适应阈值边缘检测算法的有效性,同时满足了实时性的要求。     

基于B样条小波的图像边缘检测

研究图像边缘优化检测问题.针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度,经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低,导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象.为去除虚假边缘,在Canny最优边缘检测准则下,提出引入了渐进最优的B样条小波函数,采用小波变换应用于图像边缘检测中的基于模极大值的方法,并结合Kmeans聚类的自适应双阈值方法进行图像边缘检测仿真.仿真结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下图像边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性,得到较高的边缘检测图像质量,可为设计提供依据.     

基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的基础,传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果较差.本文提出了一种基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测方法.首先对形态学边缘检测算子进行改进,然后利用形态学多尺度算法检测各尺度下的图像边缘,最后采用非均匀权值方法合成最终边缘.实验结果表明:该方法在检测出肺部图像边缘的同时能够很好地抑制噪声,是一种有效的肺部CT图像边缘检测方法.     

基于形态学重构的多结构元细胞图像边缘检测

细胞图像边缘检测结果为细胞形态学分析提供依据.针对传统边缘检测算法在细胞图像边缘检测中存在的问题.为了改善图像细节丢失的缺点,提出一种基于形态学重构的边缘检测算法.利用形态学重构运算保持边缘的良好特性,采用多结构元方案,设计形态学重构滤波器对细胞图像进行去噪处理,利用形态学梯度检测算子获取重构后的细胞图像边缘,对获得的多路细胞图像边缘进行加权处理,最终检测出细胞图像边缘.仿真结果表明算法检测效果优于传统边缘检测算子检测效果,检测出的细胞图像边缘连续且一致.     

基于小波变换模极大值的煤矿岩层图像边缘检测处理

针对煤矿井下岩层监视监控系统中图像边缘检测的问题,提出了采用小波变换进行煤矿井下岩层图像的边缘检测处理.综述图像边缘检测的方法,分析了基于小波变换模极大值的图像边缘检测方法.即首先将图像进行多尺度分解,以获得对图像不同结构特征的描述,进而在各个尺度下通过观测其小波系数模的变化规律检测出不同细节成分的边缘特征.研究结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够较好地检测煤矿井下锚杆钻孔内图像中的细节特征,取得了明显的效果.     

基于BP网络的人脸图像边缘检测算法

采用改进的BP算法,实现人脸图像的边缘检测.构造了学习样本,并在较短时间内训练得到权值矩阵,从而实现二值图像边缘检测.在此基础上,综合灰度图像各位面的边缘提取结果,实现对灰度图像的边缘检测.利用ORL人脸数据库图像的实验,证明了将得到的权值矩阵用于人脸图像的边缘检测,泛化性较好,抗噪能力强,能得到较为连续精细的边缘.     

基于细胞膜优化的图像边缘检测算法研究

研究图像边缘准确检测的问题.传统的像素阈值分割算法虽然考虑了图像的空间信息,但是由于解空间维数增加,搜索范围增大,导致计算时间延长,求解最优阈值的速度较低,同时传统二维熵的计算中只考虑了像素的概率,忽略了灰度的概率,导致分割不准确.为了避免上述缺陷,提出了一种基于细胞膜优化的图像边缘检测算法.利用图像内部像素差值方法,提取目标图像的边缘特征,为图像的边缘检测提供准确的数据基础.利用细胞膜优化方法,计算边缘最优边界像素点,从而实现图像的边缘检测.实验结果表明,利用上述算法能够有效提高图像边缘检测的准确性.