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。     

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。     

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。     

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.     

小波包在图像边缘检测中的应用

在图像分析和计算机视觉领域中,边缘检测技术是至关重要的环节之一。该文根据小波包变换原理提出了一种基于Sobel算子的图像边缘检测算法,通过MATLAB仿真结果表明,利用该算法进行图像边缘检测具有很好的效果。     

图像边缘检测算法比较与分析

图像边缘检测是图像处理与分析领域中重要的研究课题,文章分析了几种经典边缘检测算子的算法和性能特点,通过实例运用MATLAB工具进行算法仿真,并对结果进行比较分析.     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。     

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。     

基于改进Zernike方法实现圆形边缘亚像素检测

在图像测量中,图像边缘的精确定位与检测是影响测量精度的关键。为了实现快速、高精度的图像边缘定位与检测,提出了一种改进的Zernike方法,采用四个方向模版Sobel算子对图像初处理,利用被测物的几何信息,只使用零阶矩实现对边缘的亚像素定位。实验结果表明改进算法比原算法具有更高的精度,而运行的时间不到原算法的1/4。该算法具有良好的处理效率,能够满足一般具有几何特征图像边缘实时、亚像素精度定位与检测的要求,具有广阔的应用前景。     

基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型

现有的边缘检测算法对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图像边缘有可能模糊不清。为了克服这些不足,以分数阶微分理论为基础,结合Sobel算子边缘检测方法,提出了一种基于分数阶微分和Sobel算子的边缘检测新模型。理论研究和实验结果表明,与现有方法相比较,该模型不仅能较好地提取图像边缘特征,而且对噪声具有一定的抑制作用;特别地,对于纹理细节较丰富的图像而言,该模型能够检测出更多的纹理细节信息,优于常用的整数阶微分方法,是一种有效的边缘检测方法。     

一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法

传统小波分析对图像进行边缘检测时存在对方向特征不敏感的问题。在此基础上进行了改进,用一种新的小波变换检测出了图像的边缘。实验结果表明:与Canny算子检测法相比较,基于小波变换提取的图像其边缘完整,定位准确,能够保留更好的细节信息。     

基于直线模型的车道线实时检测方法

为提高车道线检测的精度和实时性,提出了一种基于直线模型的实时车道线检测方法.采用改进的Sobel算子进行边缘检测,利用自适应双阈值的方法进行图像的二值化.对基于Hough变换的车道线检测方法进行了改进,令识别视觉效果大大提升.并利用Kalman滤波器来动态确定感兴趣小窗口的大小和位置,实现后续帧道路图像的跟踪.实验结果表明,该方法准确性高,具有较好的实时性和鲁棒性.     

基于ARM构建Sobel边缘检测算子的指纹识别系统实现

介绍了一种采用ARM处理器作为控制核心,构建指纹识别算法的嵌入式系统的实现方法。该系统采用光学指纹传感器（内建格科微电子有限公司的光学GC0307CMOS图像采集芯片）与ARMCortexM3内核的意法半导体公司32位高性能单片机STM32F205RE组成功能主体,采fflSobel边缘检测算子、Gabor滤波、图像二值化等图像采集与处理算法对指纹图像进行识别。经过大量实践证明,该设计适合嵌入式组件开发中需要进行生物指纹特征提取、识别,指纹身份认证、比对等场合。系统具有高性价比且交互简易、识别率高、扩展性强,便于嵌入式应用。     

基于概率估计的Sobel算子医学图像边缘细化方法

针对存在大量噪声和目标边缘模糊的医学CT图像难以提取精确边缘的难点,提出边缘检测精确定位算法。该算法利用Sobel梯度图以及一阶微分期望阈值,从概率分布的方法进行定位估值,从而获得较高的定位精度。实验结果表明,本文算法比传统Sobel等算子对提取医学CT图像边缘更有效。     

基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取

提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物.介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价.建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距.     

采用Hough变换的道路边界检测算法

基于计算机视觉的路况信息识别是当前智能交通领域的热点课题,对道路边界的检测能够有效去除路况图像中与路况特征无关的大面积区域,是提高路况信息获取实时性的关键技术之一,提出一种适用于一般场景中直线道路和弯曲道路的边界检测算法.该算法采用直方图均衡和Otsu二值分割增强道路边界特征,使用均值滤波降噪和二值形态学方法获取特征边界,最终利用分空间的Hough变换方法实现道路边界检测.实验结果表明,该方法能够准确地检测道路边界线并进行道路区域分割,为后续的路况分类工作提供了有效保障.