基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法

系统基于Altera DE2-70开发平台,选用500万像素COMS摄像头进行图像采集,图像信息经Sobel算子图像边缘检测算法处理后由液晶显示器显示.算法采用了可编程宏功能模块与Verilog HDL语言相结合的方法实现,实验结果表明,基于FPGA的硬件系统能够很好的实现Sobel算子边缘检测算法,通过设置合适的梯度比较阀值,较为理想的提取图像边缘信息.     

实时Sobel算子图像边缘检测器

本文介绍用硬件实现一种Sobel算子的新算法。其特点是运算次数比典型算法减少一半以上;速度快,可用于实时图像处理;电路简单可靠。文章从原理上论述了新的(?)sobe(?)算子算法;讨论了本边缘检测器的总体设计;分析了各部分电路的工作原理。     

基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法研究

本文提出一种基于Sobel黑片图像亚像素边缘检测算法。算法对传统Sobel算法进行了改进,并且和多项式插值法的改进的算法相结合。单像素边缘是通过对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到的,亚像素边缘定位通过多项式插值计算得到。该算法因为检测精度高而广泛的应用于黑片的在线检测。     

基于Sobel细化算法的螺纹边缘检测

使用带衰减因子的Sobel算子对图像进行边缘检测,得到高亮显示的粗边缘,然后再次用Sobel算子二次检测图像,以2次所得图像的差作为细化结果,并结合图像分割算法确定阈值对图像进行二值化处理.     

基于FPGA的Sobel图像边缘检测的设计

图像边缘检测技术在数字图像处理领域中处于重要位置,是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析的基础。详细地讨论了Sobel图像边缘检测FPGA实现的原理、方法和步骤。以FPGA为中央控制单元,用Verilog语言设计并实现了Sobel边缘检测法。通过改进算法、优化FPGA布局布线结构、利用FPGA高速并行机制和采用流水线处理方式,提高了系统速度,减少了FPGA内部资源的使用。通过Matlab和ModelSim进行仿真和对比,实验得到了理想的图像边缘。     

基于Canny算子改进的图像边缘检测算法研究

针对Canny算法的图像边缘检测技术,提出用中值滤波和均值滤波合成的混合滤波器代替传统高斯滤波器,加强了对复杂噪声的平滑降噪;在边缘连接细化中,采用基于Ostu提出的最大类间方差法的自适应阈值选择法,提高了效率和适应性。并进行MATLAB仿真,结果表明提出的改进算法明显提高了图像边缘检测的精度。     

基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术研究

在机器人加工中心,机器人想要捕捉到工件,需要清晰的找到工件的边缘。图像在采集过程中容易受到视角、尺寸、亮度、污染、模糊等不确定因素的影响,为了提高边缘提取的精度,在噪声的环境下,提出了基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术,实验仿真结果表明,此种算法能够有效地抑制噪声,能够提高机器人捕捉图像的精确度。     

基于改进小波变换的多方向图像边缘检测算法

在对图像的小波变换原理讨论的基础上,针对传统小波变换在图像边缘检测中的不足,提出了基于改进小波变换的图像边缘检测算法.该算法从多个方向对图像进行多尺度小波变换;采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点;将这多个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘.仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法.     

基于双阈值的图像边缘实时检测系统

文中设计了一种图像边缘实时检测系统。为快速识别图像的边缘特征,设计双阈值的边缘检测和Canny边缘拼接方法,并应用到TMS320的硬件检测系统中,用OV7670摄像头采集图像,传输到STM32的信号采集和存储电路中,选择树形灰度图验证图像边缘检测系统。实验数据显示高低阈值分别为0.07和0.04时,检测的图像边缘更贴合原图。结果表明检测系统可以准确识别出图像边缘。     

基于边缘重构图像的边缘检测算法优选研究

边缘检测是视觉定位、零件缺陷识别、视觉测量等图像处理中的关键环节,其检测质量直接影响后续的图像目标识别与定位的精度。针对具体图像处理需选取合适的边缘检测算法的问题,提出了一种基于多方向滑动窗口线性插值重构法的图像边缘检测质量评价算法。首先,采用待处理边缘图像的最大连续非边缘矩形区域作为重构搜索窗口,设计了多方向滑动窗口线性插值图像重构法;然后,根据图像边缘的特征,建立了集成图像结构相似度和边缘错检率为性能指标的边缘检测算法的优选评价方法;最后,进行了实例应用,通过实验对重构算法的性能、优选方法的可行性和正确性进行了验证。研究结果表明：该边缘图像重构算法准确率最高,实验中重构图像的结构相似度可达到0.708 7,耗时320.902 1 s;采用该优选方法能快速地筛选出最佳的边缘处理算法,与人体视觉评价一致,便于实现边缘检测算法的智能优选和图像的智能处理目标。     

基于LOG算法的DSA图像边缘检测

在对心血管狭窄病人的治疗中，常常需要对病人心血管的狭窄情况进行准确评估，而数字减影血管造影技术（DSA）是血管疾病诊断，特别是介入治疗不可缺少的检查手段，如何准确提取DSA血管边缘对于血管狭窄率的测量具有非常重要的意义。针对DSA血管图像的特点，本文在分析传统的LOG（Laplacian-of-Gaussian algorithm）轮廓检测算法存在问题的基础上，进行了改进使其能正确地获得血管的边缘图像，同时利用改进的边界链码对血管边缘进行了分割图像的结构化，将跟踪结果用于血管狭窄率的测量。最后，基于改进的边缘检测算法，开发了血管边缘检测和狭窄率测量工具，取得了良好的检测效果。     

基于Matlab图像边缘检测算法效果对比

边缘是图像最基本的特征,包含图像中用于识别的有用信息,边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种经典常用的边缘检测算子以及最小二乘支持向量机提取边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。最小二乘支持向量机结合图像的梯度和零交叉信息,选取一定的参数条件,可以获得比Canny方法更好的性能。     

基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法

为了在噪声环境下尽量多地检测出MRI(magnetic resonance imaging)图像的边缘细节,以满足医学临床诊断的特殊需求,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.     

基于改进LOG算子的图像边缘检测方法

针对传统基于LOG算子的边缘检测算法中高斯系数σ不确定性的问题,提出了一种改进的LOG算子边缘检测方法,该算法通过引入极坐标参数θ,计算不同方向θ的1阶导数,并求得导数最大值所对应的θ,进而确定图像边缘点。研究结果表明,利用该改进算子对图像进行边缘检测时,边缘信息丰富,细节体现明显,伪边缘较少,相对传统LOG算子其具有更好的检测效果,同时与Prewitt算子、Canny算子等算法相比较,所提算法也具有明显的优越性。     

实时图像自适应阈值边缘检测FPGA实现

传统的Sobel边缘检测算子对噪声变化抑制能力较差,并且其使用固定阈值导致适应性差.该方法利用中值滤波思想来确定图像的每一像素点局部边缘阈值来实现自适应阈值Sobel边缘检测,并在FPGA平台实现.实验结果表明,该算法检测出的实时图像边缘更加精细,并且能很好地抑制背景噪声.     

基于TRIZ的含噪声图像目标边缘检测算法

为减少对受电弓图像进行目标检测时噪声的存在对算法发现目标的影响,根据发明问题解决理论的物质一场模型,构建出一种以矩形区域为检测模板的局部目标边缘的检测算法,并应用发明问题解决理论的冲突解决方法对算法进行改进分析,基于No.1分割原理构建了变尺寸区域模板搜索边缘的方法,基于No.35参数变化原理构建了大步长搜索边缘的方法,基于No.13反向原理构建了由目标内向外搜索边缘的方法.模拟算例表明,该算法在不显著提高计算量的条件下具有抵抗噪声的能力.以现场实际图像对算法进行验证,结果表明算法是合理可行的.     

基于图像融合的年轮细胞边缘检测算法研究

提出一种基于图像融合的边缘检测算法。首先对源图像进行小波分解,在不同分解层用小波模极大值法对高频子图像进行边缘检测,用数学形态学对低频子图像进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘检测图像融合在一起。实践结果表明,这种方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

基于变尺度形态学的遥感图像边缘检测算法

针对遥感图像的噪声问题,在数学形态学的基础上提出了一种利用结构元素尺度变换的边缘检测算法。首先利用腐蚀运算对图像降低噪声,然后利用膨胀运算填补腐蚀产生的空穴,在这个过程中采用不同尺度的结构元素,最后通过检测算子得到图像的边缘图。实验结果表明,与传统的边缘检测算法相比,该算法不仅具有较强的边缘提取能力,而且通过合理选择结构元素的尺度能明显降低噪声对检测结果的影响,准确检测出大多数遥感图像的边缘。     

基于边缘检测的红外图像二值化算法

提出一种基于形态学边缘检测的红外图像二值化算法。结合边缘检测、自适应形态学边缘增强方法对图像进行处理,使得二值化结果有效地保留红外图像的边界特征,试验结果证明该方法是一种有效、实用的图像二值化方法。     

基于自适应滤波的改进Canny算子图像边缘检测

为解决图像的椒盐噪声污染,可以采用滤波算法滤掉椒盐噪声。滤波算法中最常用的是中值滤波算法,其对椒盐噪声几乎没有过滤效果。本文引用自适应中值滤波算法,通过MATLAB实现,应用Canny提出的边缘检测评价的指标对图像做出评价。自适应中值滤波算法对椒盐噪声的过滤效果较好。