基于CCS的图像边缘检测和提取设计

Matlab对数字图像的处理在工程化方面存在一定的不足。针对这一不足,利用硬件仿真平台CCS,采用数字图像灰度梯度最大值法、Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行检测,实现了数字图像的边缘提取。实验表明,Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行边缘检测和提取的效果比较理想,且为图像处理提供了一种硬件实现方法。     

基于FPGA的图像处理探究

随着图像处理的数量的增大和图形处理算法复杂度变高,图像处理实时性就变得十分重要。为了解决图像处理中数据实时性问题,文章基于FPGA的图像处理进行分析,文章基于边缘检测算法和滤波算法,选择以Sobel算子对图像进行预处理,并选择Matlab软件对算法进行仿真,研究算法的可行性。实验表明文章提出的基于FPGA的图像处理系统具有良好的边缘检测效果,能够实现数据处理实时要求。     

基于电视图像边缘检测技术微分算子的研究

边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术,文中介绍了几种经典边缘检测算子,如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和LOG算子等,并对其性能和算法特点进行了分析。     

实时视频信号的Sobel边缘检测的FPGA实现

在实时视频信号处理中,由于边缘检测等图像处理算法的数据量大,系统采用FPGA+DSP的图像处理方案。利用FPGA可对数据并行处理的特点,在FPGA中实现数据量大、处理速度要求高,但算法结构简单的低层处理算法。文中介绍了在FPGA中实现Sobel边缘检测算法的方法,并提出了自适应阈值的处理方案。实验结果证明,FPGA能够对实时视频信号完成Sobel边缘检测,且自适应阈值模块保证了系统在环境亮度变化的情况下,得到良好的边缘检测效果。     

图像边缘检测算法研究

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果直接影响到后面的图像分析。在此介绍Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、LOG算子和Canny算子等经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行分析。运用Matlab进行算法的仿真,并对其检测结果进行分析和比较,得出Canny算子的边缘连接程度最佳,景物的细节表现得最明晰,轮廓边缘提取得很完备。     

基于FPGA的Sobel算子并行计算研究

由于在实时图像处理中常用Sobel算子对图像边缘进行增强，如何提高处理速度成为问题的关键。采用纯软件的方法或普通结构的硬件电路难以满足实时要求，鉴于近年来FPGA芯片的迅速发展以及其良好的可编程结构，为实现Sobel算子的快速计算提供了硬件保证。提出了一种Sobel算子的并行处理结构，提高了处理速度，并给出了基于FPGA的实现方法。进行了理论分析及仿真实验，证明了该方法的正确性和可行性。由于采用并行结构，使处理速度大为提高，满足了实际任务的要求。     

图像边缘检测中的微分算子法及其比较

边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts,Sobel,Prewitt,Canny和Log等几个微分算子的算法分析以及MATLAB仿真实验对比,结果表明,Roberts,Sobel和Prewitt算子的算法简单,但检测精度不高,Canny和Log算子的算法复杂,但检测精度较高。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。     

图像边缘检测系统的硬件设计

介绍了一种视频检测系统中图像边缘检测子系统的设计方案及其实现过程。选择Sobe!算子作为设计系统的核心算子。该系统采用Ahera公司的FPGA（现场可编程门阵列）芯片作为中央处理器,由帧数据接收模块、像素值串入并出模块、像素窗口刷新模块、数据处理模块及相关配置电路组成。像素窗口刷新模块本质为一个移位寄存器,用于实现像素处理窗口的更新,并将更新后的数据送入数据处理模块实现Sobel算法和整个图像边缘检测的过程。系统在QuartusII软件平台下开发,通过仿真证明符合设计要求,并被成功下载到Cyclone系列FPGA中。本系统还可应用在需要对图像进行高速处理的场合。     

图像边缘检测方法分析与研究

边缘是图像的重要特征,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用,是图像目标检测中一个基础而又困难的问题,本文分析了常规的边缘检测方法及其特点,并用这些方法分别对原始图像和噪声图像进行了处理,处理的结果表明,Sobel、Roberts、Prewitt、Kirsch、LOG算子的图像处理效果各有利弊,它们在定位精度、噪声敏感度和复杂度之间存在互相抑制的关系。     

常用图像边缘检测方法及Matlab研究

边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。为了在实际应用中能够选择最佳的边缘检测方法,采用Matlab语言编程,将若干常用的边缘检测方法应用于花瓶边缘检测仿真实验,包括微分算子法（Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和Kirsch算子）、高 数字图象处理 边缘检测方法 Matlab对比研究 微分算子法 斯-拉普拉斯算子法、坎尼算子法、零交叉法和Frei-chen边缘检测法等。经过对结果的对比研究,得到其各自特性和适用范围。     

面向5G Advanced的智能边缘网络演进

5G Advanced演进愿景中实时宽带交互(Real Time Broadband Communication,RTBC)、通信感知一体(Harmo?nized Communication and Sensing,HCS)、上行超宽带(Uplink Centric Broadband Communication,UC...     

基于LoG算子的图像边缘增强算法的改进

图像边缘增强的目的是为了突出图像所包含的信息.图像的许多有用信息集中在图像的边缘部分,从频谱上说就是图像的高频部分,因而可以用加重高频来增强图像,常规方法是直接对图像锐化,这会加剧噪声对图像的影响.本文先用高斯-拉普拉斯算子检测出图像的高频部分,然后用最大方差比方法确定图像边缘,再针对边缘对图像进行增强处理.实验表明,该方法可有效抑制边缘增强后的噪声问题.     

基于5G边缘计算的深度学习架构与应用

针对深度神经模型在网络边缘难以训练的问题,构建了一种基于5G边缘计算的深度学习模型训练架构。架构利用5G边缘计算接入网打通边缘智能设备与边缘计算层的数据通信,模型训练过程采用各边缘计算节点利用本地数据进行全模型训练,再由中心服务器进行模型参数汇集和更新的分布式训练模式,既保证了模型训练的数据集多样性,又减少了网络压力和保障了本地数据隐私,是一种非常具有潜力的深度学习边缘计算架构。     

建立新型边缘泄露补偿机制的四阶方程图像平滑方法

针对传统的四阶偏微分方程(四阶方程)降噪算法容易造成图像边缘泄露的问题,本文提出了一种基于边缘检测理论的泄露修补算法.该算法首先用非线性的双边滤波器对噪声图像进行预处理,得到边缘结构较好的预处理图像,然后基于梯度算子具有检测图像边缘特征的特点,提出将结果图像和预处理图像二者梯度差值的二范数平方作为边缘保持约束项,并将其加入到四阶方程算法的能量泛函中.另外,基于图像局部方差构造了自适应的拉格朗日乘子,从而实现对边缘保持约束项的自适应调整,以提高其边缘保持性能.实验测试结果表明,本文算法不仅继承了传统四阶算法具有的优点,而且增强了对边缘结构的保持能力.     

工业图像中屋脊边缘多尺度检测方法

针对屋脊边缘的特点，提出了一种多就度屋脊边缘的检测方法，该方法分析了图像中屋脊边缘的可能性，并根据该可能性量自适应调整滤波器的尺度参数，分析了对屋脊边缘进行滤波的尺度参数选取范围，实验表明该方法是可行的。     

冲激信号SAR成像的方位分辨率分析

本文在分析冲激信号SAR成像特点的基础上,在发射和接收均为"超宽带信号"、"大方位积累角"的情况下,推导出了冲激信号SAR方位分辨率的解析表达式,并通过仿真实验验证了其正确性.     

修正劈表示的边缘等效电磁流的改进及在电磁散射中的应用

本文介绍了修正劈的概念和用其表示的等效边缘电磁流（ＥＥＣ）公式，并应用它们计算了圆盘双站雷达散射截面（ＲＣＳ）；提出一种确定修正劈方向的法则，这种法则是根据几何绕射理论（ＧＴＤ）中有关参数的定义确定的，因而它不是经验的法则。修正劈表示的ＥＥＣ仅利用了经典的Ｋｅｌｌｅｒ锥上的绕射系数公式和修正劈的概念就可得到任意入射和观察方向的ＥＥＣ，它克服一般ＥＥＣ在Ｋｅｌｌｅｒ锥外的方向上定义模糊的缺点。数值结     

边缘检测算子检测突变边缘的效果比较

分析了prewitt,robert,sobel,log,canny等边缘检测算子的抗干扰能力,对V型图像的边缘检测技术进行了系统的研究,分析了不同的边缘检测算子的边缘检测实验结果。利用小波变换检测信号边缘的优势,找出信号突变点,从而找到图像的边缘,但边缘不够完整。为克服小波变换的不足,经小波变换后再采取中心取样,最后采用Hough变换加以完善,就能获取较理想的结果。     

边缘效应的去除函数模型及实验

计算机控制光学表面技术(CCOS)是加工光学非球面的一项重要技术.在计算机控制小磨头抛光技术中,边缘效应严重制约了CCOS技术的加工精度和加工效率,是亟待解决的技术难点之一.获得磨头在加工工件边缘时的定量去除模型,并通过驻留时间算法进行补偿,是解决该问题的重要途径.采用边缘压强阶跃分布模型,并通过理论推导,得出边缘效应...     

基于红外图像特征与K-means的边缘检测

为解决红外图像边缘模糊导致边缘提取困难的问题,提出一种基于边缘特征与K-means结合的红外图像边缘检测方法。首先将人眼视觉特性与红外图像边缘点处的灰度分布特点结合,构造出反映其结构特征的数据集;再利用K-means将数据集分为边缘点和非边缘点,提取出图像边缘;最后利用二步法将边缘进行细化,以便实现红外图像边缘检测。实验结果表明:该方法能够通过自适应阈值提取出红外图像的完整外部轮廓,并保留内部边缘信息,对弱边缘起到良好的提取效果,并有效抑制噪声干扰。