基于Sobel算子的图像边缘检测实验分析

本文首先介绍了数字图像处理传统边缘检测算子,然后详细描述了其中具有代表性的Sobel边缘检测算法的原理,并从模板遵循的原则和数学原理两个方面分析了Sobel算子的模板权值取定。实验结果表明,Sobel算子模板的关键权值取2时,边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度。     

基于边缘差分的运动目标检测方法

针对视频序列中的运动目标检测问题,提出了一种新的基于边缘差分的运动目标检测方法.通过改进的边缘检测算法提取视频序列中相邻帧的边缘图像并作差分,采用改进的Otsu法对差分图像进行阈值分割,得到运动目标检测的结果.结合Prewitt算子和Sobel算子改进的边缘检测算法能够获取纹理丰富、细节显著的边缘图像,边缘差分结果更加理想;改进的Otsu法联合类内方差能够很好地抑制噪声,保留更多的纹理细节.实验结果表明,提出的方法能够提取更加完整的目标区域,对背景噪声更加鲁棒.与最近一些同类算法相比,在背景运动和光照变化条件下,该方法具有更加优越的运动目标检测性能.     

基于边缘增强扩散的AFM图像边缘检测

在原子力显微镜（AFM）图像边缘检测中,针对其噪声干扰以及目标与背景之间差异微小等问题,提出了一种新的解决方法。其基本思路是采用基于图像梯度统计知识选取合理的梯度阈值来构造边缘增强扩散算子,利用该算子对AFM图像进行边缘保留去噪处理后,用Canny算子检测并标记其边缘。实验采用固液界面AFM图像来对上述检测方法进行评价,从实验结果来看,这种方法在边缘检测精度上优于传统的Roberts边缘检测等方法。     

基于Java技术的法医图像边缘检测的研究

在医学图像中,在相对较小的区域内图像频率的陡峭变化反映了目标对象的边缘信息,基于Sobel算子的梯度向量操作对低噪声的医学图像的边缘提取效果较好,采用Java技术提供的JAI函数能轻松实现法医脾细胞图像的边缘检测,实验结果表明图像中的边缘能有效地被检测到.     

基于Sobel算子图像边缘检测的MATLAB实现

边缘检测在数字图像处理中有着重要的应用。边缘是图像的最基本特征。该文利用Sobel算子对图像进行水平和垂直的边缘提取,并对图像进行MATLAB仿真比较,仿真实验表明,该方法对图像边缘的检测精度较高,抗噪声能力强,提高了图像边缘检测效果。     

焦块图像边缘检测方法的研究

介绍了利用计算机图像处理技术解决锅炉结焦问题,用几种常用边缘检测算子对焦块图像进行处理,并对其效果进行比较和分析,选择处理效果好的高斯一拉普拉斯算子,采用小波变换技术获取焦块图像边缘信息,并将两种方法的处理结果进行对比.实验表明,这两种边缘检测算法都可用于焦块图像处理,基于小波变换技术图像识别率略有提高,具有图像处理细致、速度快的特点.     

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Sobel算子的图像边缘检测及其实现

Sobel算子是图像边缘检测中常用的方法之一,利用像素的左、右、上、下邻域的灰度加权算法,根据在边缘点处达到极值这一原理进行边缘检测。该方法不但产生较好的检测效果,而且对噪声具有平滑作用,可以提供较为精确的边缘方向信息。本文提供了利用Sobel算子实现灰度图像边缘检测的C 源程序。     

结合Butterworth滤波和Sobel算子的图像边缘检测

针对Sobel算子检测边缘定位不准的问题,提出结合Butterworth高通滤波器和Sobel算子边缘检测的方法,有效地解决这一的问题。在VC 环境下编程实现该方法,实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于FPGA的图像边缘检测及显示

随着通信技术和图像处理技术的发展,车牌识别技术和人脸识别技术也得到了广泛的应用,并且识别速度越来越快,分辨率也越来越高。本设计以XILINX FPGA XC6SLX9作为主控芯片,使用串口通信将Matlab处理转换的图像数据传输给FPGA板卡,FPGA将接收到的数据使用图像边缘检测算法即Sobel算子完成图像边缘提取,并通过VGA接口将原图像和处理后的图像在显示器上显示出来进行对比,同时将边缘检测的信息通过串口传输到电脑上以备后续处理。本技术可用于需要图像识别的领域,并为图像的进一步处理打下基础。     

基于对比度增强的彩色图像边缘检测算法

在分析彩色图像边缘的灰度化和漏检问题的基础上,设计了分解基于分量相关的颜色模型的彩色图像得到的颜色分量进行颜色对比度增强的算法。提出了以该算法为基础的彩色图像边缘检测的改进方法,即对增强后的各分量应用梯度算子检测其分量边缘,最后合成为彩色图像边缘。实验结果表明,文中提出的改进方法,能够检测出图像的彩色边缘,具有检测出的图像边缘细节较完整的优点;又由于该方法是基于像素点处理的检测方法,故不必进行颜色模型的转换,具有方法简单、算法复杂度低的优点。     

一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理、模式识别和计算机视觉领域的重要内容．传统边缘检测方法的边缘检测效果一般．为了更好地检测出图像边缘,在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于边缘图像融合的图像边缘检测方法．首先,对原图像进行二进小波分解得到低频子图像,然后分别对原图像和低频子图像采用直方图均衡化进行增强后用Canny算子来进行边缘检测,得到原图像和低频子图像的边缘图像,最后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像．实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于直接对原图像单独使用Canny算子或基于小波变换的边缘检测方法．     

基于图像分块的边缘检测算法

Canny算子高低阈值的选取依赖图像全局梯度信息的统计,图像全局梯度信息和局部梯度信息的分布通常存在差异,导致在局部范围中较明显的边界可能被漏检。针对该问题,提出一种根据图像熵信息对图像进行分块的边缘检测改进算法,并将其用于Canny算子。实验结果证明了该方法的有效性,其检测效果优于直接运用Canny算子。     

双线性广义模糊增强边界图像检测算法

在模糊集和广义模糊集理论的基础上,给出了用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子,实现了图像的双线性快速无损边界检测算法．该算法利用线性左半梯形模糊分布函数和线性广义模糊算子实现灰度图像空间、普通模糊空间和广义模糊空间之间的转换,同时对广义模糊空间进行区域对比度增强,最后在灰度图像空间中提取边界．大量实例表明：利用文中算法提取图像边界速度快、效果好,并且在多项指标上均超过了Pal算法、陈武凡算法和王晖算法．     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容，讨论了经典的边缘检测算子算法，该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用，其基本原理是基于利用结构元素去探测图像；在讨论常见数学形态学梯度的基础上，提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法，应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明，该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息，其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法，在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于形态学梯度的图像边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理的一个重要内容,讨论了经典的边缘检测算子算法,该算法更多地采用Prewitt算子、LOG算子、Canny算子等在空域中进行。数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。仿真结果表明,该算法在含噪图像中能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显地优于经典的算子检测算法,在检测精度方面较经典的单一算子检测方法亦有一定的改善。     

基于模糊增强的彩色边缘检测研究

针对灰度图像易丢失有用信息,以及边缘较模糊的图像其边缘检测结果不准确等问题,本文提出基于模糊增强的彩色边缘检测方法。该算法首先将彩色图像转换到YUV,空间 ,然后在图像的模糊特征平面上进行模糊增强,并合理使用亮度、色度等信息进行彩色边缘检测,最后二值化。实验结果表明,该算法是有效的。     

基于脉冲耦合神经网络的灰度图像边缘提取

提出一种局域窗口内边缘值的计算方法，用所得的结果调制脉冲耦合神经网络神经元的脉冲发放值，利用神经元的同步脉冲发放特性进行图像的边缘提取，在一定程度上消除了噪声的影响，提高了边缘提取的自适应性和准确性。此外引入了图像增强机制，用网络的输出实时地计算更新图像灰度值，从而提高模糊边缘的检测质量。实验表明该算法可以得到令人满意的结果。     

基于边缘增强的二维码区域快速检测定位算法

在复杂背景下,传统的边缘提取和形态学操作方法很难准确分割出二维码区域。针对该问题,提出一种工业用二维码区域快速检测定位算法。将Max-Min算法和Canny算子相结合用以滤除图像中的背景噪声,同时增强目标的特征信息,再采用投影法进行初定位,利用形态学操作实现精确定位,并验证条码区域定位的准确性。实验结果表明,该方法检测定位速度快、精度高。     

基于HSI颜色空间的彩色图像边缘检测

为得到质量较高的彩色图像边缘信息,基于符合人眼视觉特性的 HSI颜色空间,提出一种新的彩色图像边缘检测算法。融合色度、饱和度和亮度分量得到新分量V,根据色度和饱和度的相关性改进色差度量方法,设计边缘生长方法以保证边缘连续性,结合4个分量的边缘信息得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该算法可有效消除噪声影响,提高边缘信息的准确性。