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。     

自适应非整数步长的分数阶微分掩模的图像纹理增强算法

图像纹理增强是计算机图形学、计算机视觉和模式识别等领域里的一个重要问题.通过分析分数阶微分原理和纹理图像的特性,提出一种自适应非整数步长的分数阶微分掩模算法,并将其应用于纹理图像增强中.利用图像纹理间的高度自相关性自适应地构建局部不规则的自相关掩模区域,剔除相关性较低的像素并降低噪声干扰;同时,突破传统分数阶微分数值计算采用单位步长的思想,分析不规则掩模区域的臂长特征,自适应地估计非整数步长;最后建立局部线性模型实现对非整数步长处的像素灰度值的准确估计,提高分数阶微分数值解的逼近程度.实验结果表明,该算法能够提高分数阶微分解析值的精确度,有效地增强了图像平滑区域中的复杂纹理细节.     

图像边缘检测的分数阶微分算子研究

针对常用整数阶微分边缘检测算子不能较好保持图像纹理细节的不足,在4-方向的Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的基础上利用0~1阶分数阶微分替换一阶微分,构造了3种用于图像边缘检测的0~1阶分数阶微分新算子。实验结果表明,所构造的3种分数阶微分算子不仅能有效地提取出图像的边缘信息,而且还能较大程度地保留图像的纹理细节。检测效果优于常用整数阶微分算子及现有的一些0~1阶分数阶微分算子。     

一种新的分数阶微分的图像边缘检测算子

为了提取出更加精确和细微的边缘信息,同时为了具有更好的抗噪性能,提出了一种新的分数阶微分梯度算子。根据Riemann-Liouville分数阶微积分定义,推导出了非整数步长的分数阶微分方程,并采用拉格朗日插值方法确定非整数步长像素点的灰度值,进而构造出八个方向的微分掩模,实现了图像边缘检测。实验表明,该方法更好地利用了图像的自相关性,比传统的边缘检测算子能更好地提取图像边缘细节,且对噪声具有更好的鲁棒性。     

结合分数阶微分和Canny算子的边缘检测

目的 传统的边缘检测算法对于具有分形结构等复杂纹理的图像和弱边缘图像检测精度较低。方法 针对该问题,将Grünwald-Letnikov（G-L）分数阶微分引入到Canny算子中,设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,在分数阶阶次的选取上更灵活（阶次可取正数和负数）,分析了分数阶微分掩模中的参数与边缘检测精度之间的关系,并引用了3种评价指标来评定算法的性能。结果 将G-L分数阶梯度代替Canny中传统的梯度算子,不但可以增强图像的细节信息,而且可以增强灰度均匀和弱纹理区域的梯度信息,从而提高了边缘检测的精度和稳定性;设计了一种新的基于G-L定义的分数阶微分掩模,该掩模在分数阶阶次的选取上更灵活,具有差分方向可调性,其应用范围更广;并通过实验给出了边缘检测精度与模板参数之间的关系,从而为最佳模板参数的选取提供了依据。用综合图像和真实图像进行了实验,并与传统的5种边缘检测算子和3种基于分数阶微分的边缘检测算法进行比较,从检测精度,检测效率和抗噪性能3方面验证本文算法性能,大量的实验结果表明,本文算法在检测精度,检测效率和抗躁性能方面都有较大的提升。结论 理论分析和实验结果均表明,该算法可用于检测图像中的纹理细节和弱边缘,且检测精度和稳定性都有明显的提高,本文算法是Canny算法应用的一个重要延伸。     

基于R-L分数阶微分梯度算子的边沿检测

在处理数字图像中处理中,为了提取更加细微的边缘信息,克服经典梯度算法的不足,根据R-L分数阶微积分的定义和边缘检测的基本原理,推导出一维离散分数阶微分梯度算子,并且推广到二维,提出了一种基于R-L分数阶微分的新算子模板,并在实验中得以实现.实验结果表明,这种算子更能提取细节信息,使得边缘更加突出,与经典1阶和2阶的边缘检测算子相比,在处理以低频信号为主的图像时有一定的效果提升,而在处理以高频信号为主的图像时有较大的效果提升.     

一种改进的分数阶微分掩模算子

分数阶微分理论用于图像处理是近期一个新的研究课题。文中从分数阶微分对图像细微细节的增强能力出发,对分数阶微分的机理进行分析,且根据分数阶微分Tiansi算子的作用特点,提出一种可大幅增强边缘信息值的改进Tiansi算子方法。具体的做法是将Tiansi模板分解为8个不同方向的小模板,得到像素点周围8个方向的加权求和值。然后将8个值进行不同的分组,得到增强幅度不同的3种改进方法。最后通过增强的实验表明,对于岩石节理裂隙图像而言,改进方法可有效增强边缘并且比传统算子得到更丰富的细节信息。     

利用1~2阶分数阶微分掩模的边缘检测

现有的分数阶微分边缘检测算子大都是基于0~1阶分数阶微分而构造,鲜有文献讨论基于1~2阶分数阶微分的边缘检测算子。为此,分析了1~2阶分数阶微分对信号的作用,基于1~2阶分数阶微分构造了一种新的边缘检测掩模算子。实验结果表明,该算子不仅优于常用整数阶微分算子,而且比现有的一些0~1阶分数阶微分算子具有更好的边缘检测效果。     

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算子的自适应图像缩放算法

为了提高图像的缩放质量,提出一种自适应图像缩放算法。当原图像像素点处于边缘区域时,沿Sobel算子确定的边缘方向进行自适应插值,当原图像像素点处于非边缘区域时,采用双线性插值法进行插值。实验结果表明,Sobel算子可有效获得图像边缘特性,该算法能通过较低的运算复杂度获得较好的图像缩放质量。     

On the accuracy of the Sobel edge detector

The magnitude and angle accuracy of the Sobel edge detector is studied. It is shown that the error-free angle output of the iterative Sobel edge detector is achieved only at the expense of a degraded edge magnitude accuracy. Edge angle and edge magnitude correcting formulae are derived.     

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。     

一种基于猫视皮层细胞机制的改进的Sobel算子

目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫（以及雪貂和猴）的初级视皮层的简单细胞对场景边缘检测原理的不同,提出了更接近于猫的初级视皮层中的简单细胞的工作机制的边缘检测算法——改进的Sobel算子。实验结果表明：改进的Sobel算子不仅保留了经典的Sobel算子的优点,而且提高了45°、135°朝向的边缘输出幅度,增强了抗干扰性和亮度适应性。     

基于改进Sobel算子的文物图像检索

基于内容的图像检索克服了基于文本的图像检索方法无法利用图像中听包含的丰富的视觉特征的问题,更符合人类认识事物的习惯,成为了近些年来图像检索的热点。其中,纹理特征是图像中一个重要的视觉特性。实验结合文物图像特点,首先将彩色文物图像转化为灰度图像,然后用Canny算子检测出图像边缘,再用改进的Sobel算子模拟共生矩阵检测的4个方向的纹理矩阵,最终将其转换为直方图,从而提取到文物图像的纹理特征。实验表明,使用这种纹理特征进行文物图像检索可以取得很好的检索效果。     

抗噪型Sobel边缘检测算法及其硬件加速设计

根据序列图像实时边缘检测应用需求,提出一种抗噪型Sobel边缘检测算法,并对其进行硬件加速设计。用分离中值滤波代替二维中值滤波,改进梯度幅值和方向计算优化算法结构。通过采用改进分离中值滤波硬件结构、缓存中间数据以避免重复计算、并行计算梯度幅值和方向等措施提高算法实时性,减少硬件资源消耗。ModelSim仿真结果和ISE综合报告显示,该硬件加速设计使得处理速度较快,硬件资源消耗较少,且该算法具有较好的抗噪性和边缘检测特性。