基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能。针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加。实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息。     

基于Sobel算子的图像边缘检测研究

在图像处理中,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对由Otsu算法所得图像进行形态学的去除孤立像素和闭运算操作,然后再用Sobel算子进行边缘检测,最后将所得图像与用Sobel算子直接对原始图像进行边缘检测的图像相加。最后用MATLAB对数字图像和红外图像都进行了仿真。仿真结果表明,该算法改善了单一的用Sobel算子检测对垂直与水平方向敏感,其他方向不敏感的不足,提高了Sobel边缘检测算子的性能,具有良好的检测精度。此算法不仅适用于数字图像还适用于红外图像。     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

基于多种边缘检测的视频划痕检测技术

针对电影胶片中比较常见的垂直划痕及其特性,提出了一种新的基于多种边缘检测的检测算法。该算法首先运用Sobel算子中对垂直边缘响应最大算子对图像进行边缘检测,然后运用Canny算子进行边缘检测,再用概率Hough变换检测图像中垂直直线,最后结合形态学处理和宽度约束得到划痕位置。实验结果表明,该算法能有效地进行噪声干扰下的划痕检测。     

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

基于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感,且计算量大,效率低,而基于特征的图像匹配算法结构复杂且在很大程度上依赖于特征提取的质量。为此,本文提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法。首先用Sobel算子提取边缘特征;然后用小波变换对图像进行多尺度分解;最后用本文提出的递推多模板快速算法仅对集中了图像主要信息量的低频部分进行互相关匹配。将该算法应用于基于ADSP-S201的图像制导系统中,实验表明,此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。      

基于方向小波变换的边缘检测算法

提出了一种基于方向小波变换的边缘检测算法.本文详细介绍了方向小波变换的原理、基于此的图像边缘检测算法,比较了方向小波变换和传统小波变换、Canny算子在图像边缘检测的效果.实验结果表明,方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因此更能反映图像的边缘信息,对传统的小波变换、Canny边缘检测算法有一定程度的改进.     

基于Sobel算子的改进边缘检测算法

提出了一种基于Sobel算子改进的边缘检测算法。该算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度。在计算图像梯度时结合了方向拆分法,将每个方向梯度与两个子方向半个模板对应的像素点之和分别求比值,选择最大者作为该方向的梯度值,然后将四个方向梯度的最大值作为窗口中心点的梯度,最后对梯度图像进行阈值分割和细化,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、图像边缘较细的优点。     

基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法

本文提出了一种基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法。该方法对原始图像分别采用小波变换、“Sobel”算子和“Log”算子三种方法提取边缘,再将三种算法结果通过数据融合的手段获得一幅新的边缘图像。仿真实验结果表明,该方案所得到的边缘优于单独采用“Sobel”或“Log”算子所获得的边缘图像,是一种有效的图像边缘提取算法。     

基于FPGA的实时彩色图像边缘检测算法的实现

针对传统的基于灰度图像的边缘检测算法抗噪能力弱、对方向敏感、获取边缘细节信息较粗等不足,本文通过分析彩色图像的特点,提出一种改进的Sobel算子与快速中值滤波相结合的彩色图像边缘检测算法,通过扩展边缘检测算子的方向模板,提高Sobel算子对纹理复杂图像的适应能力及抵抗噪声的能力。该改进算法在Altera DE2-70FPGA硬件开发平台上,应用Verilog HDL语言与Quartus II中的可编程宏功能模块实现。实验结果表明,该算法的处理只占用了约2%的系统硬件资源,资源占用相对合理,且图像边缘定位准确,抗噪能力强,能够实时有效地提取出彩色图像的边缘。     

基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性.     

实时图像边缘检测的设计及FPGA实现

传统Sobel算法实现边缘检测是基于静态图像,而在实时图像处理中,边缘检测存在一定的复杂度和难度,文中将FPGA应用于实时图像边缘检测系统,从而实现动态实时图像的边缘检测。通过搭建实验平台仿真验证表明,检测精度和数据处理的运算效率均有所提高。     

一种对比度增强的边缘检测改进算法及FPGA实现

传统的Sobel实时图像边缘检测算法对光照条件敏感,因此在进行边缘检测时常会有虚假边缘以及遗漏边缘的现象。将采集到的实时灰度图像进行中值滤波,再进行对比度增强来调整图像灰度值,将进行对比度增强后的图像进行Sobel边缘检测并在FPGA上实现。实验结果表明,采用对比度增强改进的边缘算法检测的边缘更加准确,抑制背景噪声能力更强。     

基于FPGA的实时边缘检测系统

提出一种基于FPGA的实时边缘检测系统,运用Verilog语言实现了系统的数据采集、存储和显示.并针对目前边缘检测易受噪声影响的缺点,采用一种结合中值滤波和改进的Sobel边缘检测的图像预处理算法.通过与经典Sobel边缘检测算法处理后的图像相比较.证明所研制的系统对图像噪声干扰有较强的抑制能力,且提取的边缘定位较准确...     

Radar remote sensing image retrieval algorithm based on improved Sobel operator

Aiming at the time-consuming problem caused by large computational load of radar image retrieval, based on blocking histogram, Sobel edge detection operator and gray level co-occurrence matrix (GLCCM), new radar remote sensing image retrieval algorithm based on improved Sobel operator is proposed. Firstly, the Sobel edge detection algorithm is used to process the image, the edge image is acquired, the radar remote sensing image is analyzed from different angles, and then the different radar remote sensing images are transformed. Then, based on the above processing, Radar Remote Sensing Image Retrieval Algorithm is acquired; finally, the plurality of statistic of the matrix is recorded as a feature vector describing the radar image, and the image is retrieved according to the feature vector of the radar image. Through a large number of experiments, Radar Remote Sensing Image Retrieval algorithm can greatly reduce the retrieval time, and it also has a good retrieval effect for images with rich texture.     

一种改进的Sobel边缘检测算法的设计及其FPGA实现

为了快速得到边缘更清晰、敏感度更高的实时边缘图像数据,提出了一种改进的Sobel边缘检测算法.对原始图像的边缘进行平滑滤波后,利用2个3×3模板对选定的二维图像中同样大小区域内的数据进行卷积,合并水平及垂直方向的导数得到该区域的梯度值,再通过添加的梯度方向模块对该区域进行4个方向的判断以帮助确定边缘,最后通过非极大值抑制及二值化处理确定图像边缘.将改进后的Sobel边缘检测算法在FPGA上进行了实现并证明了其有效性.     

基于全向小波和Hausdorff距离的边缘检测

针对传统小波变换对含噪图像边缘检测的不足,结合全向小波和Hausdorff距离的知识,提出了一种改进的边缘检测算法.首先,对图像做全向小波变换,同时做改进的灰度图形态学处理;然后在一定的窗口下求处理后图像间的Hausdorff距离,并将其大小作为图像边缘检测的像素值.最后将该算法与Sobel算法、Canny算法做比较,实验结果表明该方法提取的边缘清晰度优于其他方法,且可以很好地抑制噪声.     

图像边缘检测算法研究与分析

边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。     

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。     

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。