梳理齿片最优Sobel算子边缘检测算法研究

精梳机锯齿整体锡林所用梳理齿片的质量会直接影响精梳机的梳理效果。针对经典Sobel边缘检测算子存在图像边缘定位精度低和对噪声敏感等缺点,提出了一种最优Sobel算子边缘检测算法用于梳理齿片图像边缘检测。该算法在经典Sobel算子2个方向成像模板基础上增加6个方向成像模板以提高定位精度,同时通过最优阈值的选取使图像具有良好的抗噪性能。实验结果表明,该算法对梳理齿片图像边缘提取具有很好的检测精度,且抗噪能力和准确性都具有可行性和实用价值。     

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。     

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。     

Application of image processing techniques to gamma-angiography

Different image processing techniques have been tested and compared on data derived from gamma-angiography images to detect the boundary of the left ventricle. The method involves a preprocessing step, followed by the edge detection itself. The best preprocessing is a nonlinear "variant" filtering, where each pixel is replaced by the average of the 3 X 3 neighborhood having the smallest variance. The edge detector giving the best contour is a Sobel operator. A second-order high-pass Butterworth filter also provides a good segmentation.     

基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究

研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。     

基于双边缘检测的目标定位技术

为了提高目标定位的准确性,在传统的高斯差分边缘检测和Sobel算子边缘检测的基础上,提出将二者相结合的双边缘检测算法。对原始图像进行2次标准差不同的高斯模糊求高斯差分来代替原本边缘检测图像预处理中的高斯平滑过程;对实验结果较好的高斯差分参数,进行Sobel边缘检测并进行目标定位。实验结果表明,在算法时间开销增加较少的情况下,使用高斯差分算子与Sobel算子相结合进行边缘检测的结果优于Sobel算子单独检测,检测效果较好。     

基于改进的四叉树Sobel算子图像分割研究

研究图像分割精度提高问题,由于图像噪声的干扰,造成图像模糊。传统的Sobel图像分割方法容易造成图像分割不清晰和对比度不明显。为解决上述问题,应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,并进行边缘提取;最后运用四叉树算法对去噪图像进行多区域目标分割,并对分割的不同区域进行合并,有效地解决了因局部图像的叠加和分割不准确的难题,并且通过仿真实验显示,本文提出的改进型算法,也就是利用四叉树Sobel算子,能够有效地去除图像分割所带来的去除噪声,大大地提高升图像边缘的清晰度,是一种有效地图像分割方法。     

一种轴类零件边缘精确定位方法

针对目前的边缘检测算法存在定位精度低、处理速度慢、抗噪性能差等缺陷,提出了一种轴类零件尺寸检测的图像边缘高精度定位方法。该方法采用改进的自适应中值滤波算法、改进的Kirsch算子和在图像边缘灰度梯度方向上进行二次函数逼近高斯曲线拟合方法,实现了图像边缘亚像素高精度定位,提高了尺寸检测精度。通过对气门尺寸的计算机视觉检测实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测要求。     

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。     

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。