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Matlab/GUI的数字图像边缘检测算法研究

为了对图像信息进行有效提取,利用数字图像边缘检测技术可以对图像进行信息的分离,这是一种基础的图像分割技术。目前研究的经典边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace算子、Log算子、Canny算子等。文章通过开发的基于Matlab/GUI的系统实现这些算法,并通过大量的实验得到关于边缘检测算子对特定阈值和标准差的实验结论,在横向和纵向上对实验结果进行对比分析,并在此基础上对一些改进算子进行了实验研究。     

小波变换在图像边缘检测中的应用

目前,被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子,Prewitt算子,Roberts算子,Log算子,Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而,当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感,使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰,不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点,设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子,对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。     

基于Matlab的数字图像边缘检测研究

本文依托Matlab对数字图像边缘检测进行研究,并介绍了四种基本边缘检测算子,分别是Sobel算子、Roberts算子、Log算子以及Canny算子,通过对同一灰度值图像进行处理,并且加入图像腐蚀膨胀操作,比较实验结果,并对其进行分析,对Matlab在数字图像边缘检测应用于生活实际中提供一定的参考。     

基于鱼群的边缘检测改进算子

为了在对鱼群进行边缘检测时获取相对封闭的曲线,提高鱼群目标的检测效率和精准度。在比较分析了常用的Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法的基础上,选取检测效果较好的Canny算法。但Canny算法会误将图像中一些真实的高频边缘平滑掉,造成检测的边缘缺失,针对这点对该算子进行改进。将Canny边缘检测算法与霍夫变换相结合的改进算子,能更好的获取鱼群的封闭边缘。     

机器视觉中几种颜色优势的图像分割算法比较与研究

为了获得实用、可靠的植物识别方法,必须在识别植物过程中进行图像分割。本文针对具有明显颜色优势的图像,采用Otsu阀值算法及边缘检测分割算法,对图像进行处理,并对其结果进行对比分析和优劣比较。得出结论:对具有明显颜色优势的图像,采用边缘检测分割算法的应用效果较好;对比边缘检测算法中常用的Prewitt算子、Roberts算子和Sobel算子的输出效果,认为Sobel算子不仅能输出较为理想的效果,同时还可大幅度减少运算时间。     

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。     

实时图像双边缘检测算法及FPGA实现

传统的单独采用Roberts和Sobel算子对实时图像的边缘进行检测,其检测出的结果在边缘精度和抗噪能力方面都有待提高。首先将实时图像经过中值滤波来去除噪声,然后再进行Roberts边缘和Sobel边缘检测,实现双边缘检测,最后将得到的边缘数据在FPGA上实现。实验结果表明,双边缘检测优于单独采用Roberts或Sobel边缘检测算法,检测出的边缘更加清晰,抗噪能力增强。     

基于多算子融合的图像分割算法的研究

图像分割是图像处理技术中重要的组成部分,在实际生活中有着广泛的应用.针对目前几种常用的基于微分算子的图像分割算法不能很好的分割出目标区域,本文提出了一种基于多算子融合的图像分割算法.算法对几种不同的算子处理的结果进行融合,从而实现对目标区域的分割.实验结果表明,相对于Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Roberts算子和Kirsch算子,多算子融合算法取得了最优的综合性能.其不仅能很好的解决简单背景下的目标分割,对背景较复杂的图像也能达到很好的分割性能.     

基于边缘信息的图像分割技术研究

介绍了基于边缘信息的图像分割方法及其算法特点，并对其性能、特点做了分析研究。在此基础上，对一阶微分算子、Roberts算子、Sobel算子及Canny算子进行了设计，并通过Matlab 6．0进行了仿真，经调试得出了较理想的实验结果。该图像分割方法不仅具有较好的理论基础，而且针对不同的目标对象和应用领域具有实时性好、分割精度高等特点，具有十分广阔的应用前景。     

A new edge detection algorithm for image corrupted by White-Gaussian noise

Because corruption of image by White-Gaussian noise is a frequently encountered problem in acquisition, transmission and processing of image, and classical edge detection operators such as Roberts, Sobel, Prewitt and LOG operator have the deficiency of being sensitive to White-Gaussian noise, this paper proposes a new edge detection algorithm for Image corrupted by White-Gaussian noise that can reasonably consider White-Gaussian noise reduction and correct location of edge, and provides its specific arithmetic process. Finally, the comparison based on principle of new edge detection algorithm and classical edge detection operator is done, the experimental results indicate that the performance of new edge detection algorithm is better than that of classical edge detection operator.     

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。     

几种典型边缘检测算子的评估

图像信息量巨大,而边缘信息是图像的一种紧描述。边缘是图像最基本的特征,是用于识别图像的重要信息。图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。有效的图像检测方法对图像进行处理具有特别重要的意义。该文通过对数字图像处理的几种典型边缘算子(Robert,Prewitt,So-bel,LOG,Canny)进行评估,并用Matlab工具进行图像轮廓提取,分析与讨论了各种算子的应用效果,得出各算子的优缺点,为新方法的研究提供衡量尺度和改进依据。     

基于PCB定位圆孔边缘检测技术研究

通信、计算机、消费电子等产业飞速发展,促进了印制电路板(PCB)的快速发展。同时,低碳、环保的要求使PCB行业面临着巨大的挑战。开发高效、低耗、节能、环保的PCB生产技术必定成为主流工艺技术。为此,我公司研制喷墨设备。文章是以我公司研发喷墨设备影像定位系统中检测定位孔为应用背景,介绍Sobel、Prewitt、Roberts、Laplace与Canny边缘检测算子,并用五种算子对大量PCB定位孔(工艺组设计)边缘检测,结合圆孔定位实际检测与喷印成功率对比优缺点,确定Canny算子是本应用中PCB定位圆孔边缘检测的最优算子。     

Composite derivative and edge detection

This paper proposes a new concept of composite derivative, which is realized by the combination of fractional-order differentiation and fractional-order integration. Then, the composite derivative is applied to edge detection and a novel edge detection algorithm is formulated. The experimental results verify the effectiveness of the proposed operator. Finally, qualitative and quantitative comparisons with classic integer-order operators (Roberts, Prewitt and Sobel et al.) are performed. The comparisons show the promising feature of the proposed algorithm, which is reflected in the compromise between detection accuracy and noise suppression.     

Very fast accurate square-root algorithm for use with gradient edge operators

Commonly used gradient edge operators such as the Sobel, Prewitt and Roberts operators all required a square root operation; this is, however, computationally intensive and, consequently, simple but very inaccurate approximations are often used instead. The author describes a new square root algorithm specifically designed for use with these edge operators. The result is a very simple, fast and extremely accurate algorithm.<>     

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。