基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法

针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法。首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标。实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪能力强,且鲁棒性好。     

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.     

基于三次样条插值的亚象素边缘检测算法

文章将灰阶Sobel算子、中值滤波、三次样条插值和边缘细化算法相结合而提出的一种新图像边缘检测算法,该算法在实际应用中具有较好的边缘检测效果,不但能使目标的边缘连续、光滑,而且其几何形状和大小与实际目标更接近,有效地解决了模糊图像边缘检测的问题,并使得边缘定位的精度提高到亚象素级。     

基于Sobel和LoG相结合的边缘检测与细化方法

鉴于Sobel算子检测边缘较粗、定位不准确,以及LoG算子具有各向同性的特点且对边缘方向性信息检测不敏感,提出了Sobel算子与LoG算子相结合的边缘检测与细化方法。首先用水平、垂直、两个斜对角4个方向模板改进原Sobel算子两个方向模板,并用改进的Sobel算子对原图像进行边缘检测,得到粗边缘图像;然后使用LoG算子检测粗边缘图像的边缘;最后将两次边缘检测结果相减,达到边缘细化的目的。实验结果表明,该方法有效地解决了原Sobel算子检测边缘较粗的问题,得到的边缘较细;克服了LoG算子对方向性边缘信息不敏感的缺陷;且运算速度与传统LoG方法基本相当。     

加权核范数的边缘检测在最小化图像去噪中的应用

Sobel算子作为一种经典有效的边缘检测算子,在图像分割等图像处理技术中得到了广泛的应用。该算子在提取图像边缘的速度上具有明显的优势,但也存在对噪声敏感、出现伪边缘或者过度平滑图像等缺点。为了解决这些问题,提出了一种优化的边缘检测方案。该方案将加权核范数最小化(WNNM)图像去噪算法与Sobel边缘检测算法相结合,首先采用加权核范数最小化图像去噪算法的优良去噪性能,去除图像中一些敏感的噪声。经过该方法滤波后的图像,大大提高Sobel算子检测的准确度。该算法采用低秩图像去噪算法对传统的边缘检测算法进行改进。实验结果表明,该优化算法在处理含噪图像时能获得较好的检测效果,并且随着噪声强度的增加,该算法的优势更加明显;在高噪声水平下能够获得清晰连续的边缘信息,从而验证了算法的有效性。     

图像边缘检测技术的改进

比较了Roberts算子、Sobel算子、Gauss－Laplace算子、Canny算子等几种传统的边缘检测技术,指出这些算法在边缘检测精度和抗噪声性能方面存在一定的问题。在分析以上算子的缺陷后提出改进的方法。通过迭代算法寻找最佳阈值,增强了目标和背景的对比和目标边缘,准确提取目标区域,并结合形态学进行轮廓提取,有效减少噪声对灰度门限值的影响,通过对实验图像的分析表明,改进的检测算法对图像边缘提取具有较好的检测精度,抗噪能力和准确性。     

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。     

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。     

新的噪声污染灰度图像边缘检测统计方法*

针对传统算子进行边缘检测时易丢失边缘信息和在非边缘处增强噪声的缺陷,提出一种基于非参数变点统计分析的噪声图像边缘检测方法,该统计方法不但不需要图像数字特征的任何先验信息,而且对噪声污染的图像不作任何滤波处理.实验结果表明,提出的算法优于Sobel算子,并能抑制信噪较低的高斯噪声和密度较高的椒盐噪声对分割结果的影响,是一种有效的噪声污染灰度图像边缘检测方法.     

基于改进Canny算法的图像边缘检测

鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。     

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。     

基于改进边缘检测的视觉注意计算模型

本文主要针对传统Itti视觉注意计算模型,引入边缘特征信息,优化视觉注意计算模型.在引入边缘特征信息的过程中,本文对Canny边缘检测算法进行改进：以改进后的双边滤波算法代替高斯滤波从而更好的保持边缘,借鉴Sobel算子从4个方向计算梯度幅值来代替原方法中的从2个方向来计算的过程,利用改进的OTSU算法选取双阈值代替手动设置阈值,从而降低图像分割时的误检、漏检现象.在实验中,我们发现,该方法相较于建立在普通Canny算法基础上的Itti视觉注意计算模型,对显著区域的提取效果上有很大的提高.     

基于Sobel的边缘检测方法

使用二种方法进行边缘检测。第一种方法为传统方法;第二种方法为新方法。第一种方法:先用Sobel算子做边缘检测,再用Ostu方法二值化边缘,最后用多像素边缘细化算法进行细化;第二种方法:先用Sobel算子做边缘检测,再用Sobel算子对边缘进行细化,最后用自适应的动态阈值计算方法进行二值化。结果表明:第二种方法在结果和时间上都要优于第一种方法。     

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。     

基于巴特沃斯滤波的改进型Sobel算子边缘检测

In order to solve the defects of single calculation direction, inaccurate positioning and poor edge connectivity in traditional Sobel operator image edge detection, this paper proposes an image edge detection algorithm that combines Butterworth high-pass fil- tering and improved Sobel operator, and uses the combination of the two techniques to perform edge detection and feature extraction on images. Firstly, the image is pre-processed by the Butterworth high-pass filter, then the improved Sobel operator that adds six - direction templates is used to the traditional Sobel operator for edge detection. Through experimental simulation, compared with the traditional algorithm, this algorithm has the following advantages: prominent edge, good connectivity, low sensitivity to noise, high positioning accuracy.     

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。     

舰船红外图像边缘检测方法对比研究

为了对海上舰船红外图像进行分割和目标识别,首先具体分析了六种边缘检测算子Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子的检测原理,给出了各种检测算子的计算模板。然后采用Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Log算子、Kirsch算子、Canny算子对舰船红外图像进行处理,分析比较各个检测算法的检测优缺点。最后用Matlab语言编程实现各种检测算法,通过Matlab软件进行仿真实验,用各种检测算法处理舰船红外图像,直观的给出各检测算子的舰船图像处理效果,并对处理结果进行了比较,得出了在噪声干扰下,Canny算子更容易处理舰船红外图像的结论。