8方向自适应权值Sobel边缘检测算子

针对传统Sobel边缘检测算子对图像边缘检测存在漏检和噪声敏感的缺点,提出一种改进的Sobel算子.该算子重新构造出一种8方向5×5检测模板,并且在模板卷积过程中应用自适应权值的算法,增强了该算子的抗噪性.实验表明,改进的Sobel算子保留了传统Sobel算子的优点,增加了其他方向的边缘检测,降低了漏检的概率,提高了抗噪性.     

基于Sobel算子含噪低对比度图像的边缘检测方法

在分析噪声图像、低对比度图像的各种边缘检测方法及Sobel算子检测原理的基础上,提出了一种以Sobel算子为基础,应用直方图均衡化和二值化的改进算法.经实验证明,改进过的算法对含噪低对比度图像具有较好的检测效果,与传统的Sobel、Canny算法相比,具有边缘连续、清晰的优越性.     

基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法

特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出一种基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法:首先采用Sobel边缘检测进行角点预筛选,本质上提高检测效率;随后采用圆周窗口模板对筛选后的角点进行非极大值抑制,减少漏检点与伪角点的个数;最后采用临近点剔除法,保留非极值最大点作为角点,解决角点簇问题。实验结果表明,文中角点检测算法运行效率得到了极大提高,减低漏检率的同时,旋转不变性亦得到了改善。     

Sobel边缘检测的细化

边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题,Sobel算子是图像边缘检测中常用的方法之一。首先将Sobel与其他几种常用的边缘检测算子进行分析和比较,对经典的Sobel算子进行更深入的研究,Sobel算子的优点在于检测速度快,对噪声都具有平滑作用,对噪声具有一定的抑制能力;虽然产生了较好的边缘效果,但也存在一些问题:检测出了一些伪边缘,使得边缘比较粗,降低了检测定位精度。针对Sobel算子存在的问题,研究学者提出了一些改进的方法,如:扩展检测模板,边缘跟踪等方法,在分析这些方法的基础上,提出一种新的简单的Sobel算子改进方法。这种方法在经典的Sobel算法检测出的边缘的基础上对边缘进行细化,实验证明该方法有效解决了Sobel算子边缘检测时边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确。     

基于FPGA的双线性对密码算法并行架构设计

为提高双线性对加密算法在密码芯片中的执行速度,设计并实现了1种面向双线性对加密运算的并行硬件处理架构.该架构中运算单元由2个同步运行的算术核构成,实现了对双线性对算法中有限域运算的并行处理,提高了硬件资源的复用率.设计采用Verilog HDL编码,并基于FPGA实现.与传统方案相比,该方案在满足安全性的条件下实现了较快的速度和较小的面积,能够满足安全密码芯片的应用要求.     

基于六边形结构边缘检测算法的研究

将直线插补运算与六边形图像结构相结合,提出了一种简单高效的边缘检测方法.先用高斯滤波器对图像进行滤波,再使用Sobel算子进行边缘检测,最后按给定阈值对边缘进行精确提取,经过这3个步骤完成图像的边缘检测.通过实验验证了六边形图像结构的Canny边缘检测算法比常见的Canny边缘检测方法更精确、更能抑制噪声;而且直线插补运算在图像边缘检测中具有较快的计算速度,比非线性插补计算效率高.     

Radix-8复数除法器的设计与实现

设计了一种高性能、低功耗的Radix-8时序复数除法器.该复数除法器采用了逐位递归算法和操作数预变换技术,并在传统结构的基础上,选用冗余形式保留预校正变量,节省了超长进位加法器的使用,缩短了关键路径的延时.设计还通过实部和虚部商位的合并以及基于6输入查找表结构的硬件优化,提高了乘加逻辑单元的资源利用率.Stratix-Ⅱ型现场可编程逻辑器件仿真验证表明,与使用超长进位加法器的传统结构相比,所设计的复数除法器的速度提高了44%,硬件资源减少了31%.     

小波阈值去噪与 Sobel 算子相结合的深度图像边缘检测技术

提出一种基于小波阈值去噪和Sobel算子相结合的图像边缘检测算法。由于图像边缘部分集中的大部分信息对图像场景的识别与理解起着重要的作用,而使用传统边缘算子在边缘检测时存在一定的缺陷。因此,通过对几种传统算子的边缘检测效果进行对比,并且将几种经典滤波方法相比较,提出在进行Sobel算子边缘检测前,用小波阈值去噪法以有效降低噪声影响。理论分析和实验结果表明该方法计算量较小、边缘定位准确,适用于基于深度图像的快速三维视频编码。     

边缘检测改进算法在路面破损检测中的应用

针对路面破损目前仍采用人工检测,很难对它进行客观和准确的评价问题,对图像边缘检测的各种算子做了总结和分析,介绍一种改进的Sobel算子——8模板Sobel算子,它能够检测8个方向的边缘,能较好地检测横向边缘和纵向边缘,但有时会产生伪边缘。最后使用8模板Sobel算子处理破损路面图像,并与其他算子比较,检测得到的边缘更清晰、连续,受噪声的干扰小。这样,实际得到的路面边缘图可以作为路面破损程度分析的一种依据。     

面向压缩域视频拷贝检测的主要边缘相对相位算法

为了提高视频拷贝检测的查全率和速度,提出了一种基于主要边缘相对相位的压缩域视频拷贝检测算法.该算法先通过压缩视频I帧中DCT系数的AC分量获取边缘信息,然后从边缘信息中抽取主要边缘相对相位,并将其作为视频特征,最后利用这种特征进行视频拷贝检测.各种拷贝攻击对主要边缘相对相位影响很小,因此本文算法是鲁棒的.此外,该算法直接从压缩域获取信息,避免了解压环节,从而减少了检测用时.实验结果表明,该算法相比于其他压缩域算法,查全率提高了68%,相比于非压缩域算法,检测速度提高了约5倍.     

改进的图像边缘检测算法的FPGA实现与仿真

针对经典Sobel算子方向和模板尺寸的局限性及FPGA硬件处理速度快、并行流水线处理等特点,本文提出了对图像边缘8个方向进行检测并由Verilog语言编程实现的改进的Sobel算子。FPGA仿真结果表明,改进的Sobel算子可以优化图像边缘检测效果,同时可以并行处理多张图像,满足图像处理系统的实时性要求。     

基于边缘分割的车载单目远红外行人检测方法

基于机器学习的车载单目远红外行人检测方法存在实时性较差和检测精度较低的问题.为此,文中提出了基于边缘分割的头部-方向梯度直方图-支持向量机(Head-HOGSVM)行人检测方法,引入加权Sobel算子强化行人的垂直边缘以分割行人候选区域;根据不同距离行人的外观模式选择行人检测方法:使用头部特征检测中、近距离行人以改善系统的实时性,使用头部识别级联基于方向梯度直方图特征的支持向量机(HOG-SVM)分类器检测成像模糊的远距离行人.在多个郊区场景视频数据集上的实验结果表明,与基于双阈值分割的HOG-SVM分类方法相比,文中方法的检测精度和检测速度分别提高了约33%和200%.     

一种基于串行蝶形单元的快速傅里叶变换硬件设计

利用串行蝶形单元,设计出一种使用更少的蝶形单元、旋转因子乘法器和存储单元的快速傅里叶变换结构. 并且结合基22算法的特点,与基2 算法的串行蝶形单元快速傅里叶变换相比,进一步减少了硬件资源的使用,缩短了关键路径. 设计的16 点快速傅里叶变换在XilinxVirtex-4 上所需的slice 数量与其他构架相比减少了 5%,工作频率提高3%. 在XilinxVirtex-5 上所需LUTs 数量减少9%. 没有使用BRAM 和DSP48,节约了硬件资源. 此结构实现了高效率处理快速傅里叶变换,并可以通过增加处理单元级数扩展处理点数.     

基于图像掩模和击中击不中变换的优化边缘提取算法

为了解决传统Sobel算法在边缘提取时存在的定位不准确、边缘线条较粗、细节缺失的问题,提出了一种改进算法。首先使用增加方向模板后的Sobel算子对图像进行卷积,再对梯度图像进行边缘检测得到双线条图像,并以此作为掩膜来消除原梯度图中的伪边缘,从而对边缘线宽进行细化,然后使用Otsu算法将图像进行二值分割,最后通过数学形态中基于击中击不中变换的细化对图像进行全局处理来消除图像纹理干扰点。实验表明,与传统的边缘提取算法相比,改进后的算法定位准确,边缘较细,并保持了原图像的细节。     

基于混沌粒子群优化算法的电力线检测

提出了一种基于混沌粒子群的直线检测算法,并将其应用于电力线自动检测.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测得到候选边缘点;然后从中随机选择若干点对作为初始粒子,每个粒子代表一条直线,并以与其共线的候选边缘点的数目作为其适应度值,迭代过程中用混沌粒子替代最差粒子;最后选择适应度值最高的粒子作为所要检测的直线.实验结果表明:与Hough变换等算法相比,该算法可以有效减少重复计算,提高检测效率和准确率.     

基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法

针对Sobel算子会检测出很多的伪边缘,边缘定位精度不够高等问题,提出一种基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法.该算法首先将图像转换成灰度图像,然后做二维DCT变换,获取其低频DCT信息,然后将低频信息与原始图像对比获取其灰度图像信息,接着经过Sobel算子运算,与直接经过Sobel算子运算后的图像进行对比叠加,最终得到图像边缘信息.该方法能更准确地定位出图像边缘,弥补了Sobel的不足.     

基于FPGA的分数倍抽取滤波器的改进设计与应用

为了滤除医学超声成像系统中数据采集的噪声,提高图像的完整度,保证图像实时显示帧率及减少FPGA硬件资源的占用,在传统的FIR分数倍抽取滤波器的基础上,提出了一种改进结构。此结构仅利用一个乘法器,解决了传统结构中资源占用多,插值、抽取操作效率低等问题,提高了系统的工作效率和稳定性。通过Matlab、Vivado、Questasim仿真测试及系统成像对比,验证了此结构的可行性,与其他结构滤波器相比,减少了对Dsp、Bram等硬件资源的占用,以满足系统的实际需求。     

基于边缘切线流场的多尺度结构张量图像检索算法

为减小基于草图的检索技术中弱边缘的影响并提高特征的平移不变性,提出了一种基于边缘切线流场的多尺度结构张量检索算法.该算法采用边缘切线流场取代梯度场,在显著强边缘上计算结构张量以抑制弱边缘的影响,并在多尺度分区架构下进行结构张量特征的提取以增强特征的平移不变性.实验结果表明,与传统的结构张量方法相比,该算法有效地抑制了弱边缘的影响,避免了使用图像梯度方向描述图像显著边缘方向的不稳定性,增强了特征的平移不变性,提高了检索性能.     

二维离散小波变换低存储结构设计

针对二维9/7离散小波变换硬件架构中数据缓存需求高的问题,提出了一种基于提升算法的低存储架构。通过调整提升算法数据计算顺序,设计了一种动态计算二维小波变换的新型迭代分步计算方法。根据行、列变换的不同,对其分别做一维变换架构设计,其中行滤波器结构通过将输入数据进行三序列分裂,有效减少了寄存器数;列滤波器结构通过单行输入处理消除转置存储器,同时实现了乘法器和加法器的复用。整体二维变换采用并行和流水线混合架构设计,关键路径延时减小到一个乘法器延迟。实验结果表明,对于1 024像素×1 024像素的图像,与其他提升结构相比,本结构片上内存使用减少了11.1%,硬件效率提高了8.2%以上;与基于卷积的迭代计算方法相比,计算周期减少为现有结构的1/9。在型号为Xilinx Kintex7 XC7K325T的现场可编程逻辑门阵列上实现,吞吐率达到460 MB/s,且具有明显的硬件资源优势。     

基于形态学的边缘检测系统与FPGA实现

针对传统的Sobel算子边缘定位不够精确,对图像中的噪声响应较大的问题.提出一种基于形态学的边缘检测系统.采用4个方向的Sobel算子分离出图像的边缘点与非边缘点,将边缘点在梯度方向上进行形态学的膨胀操作;将非边缘点视为噪声点,采用腐蚀操作.为了便于工程应用,采用FPGA芯片对算法进行硬件加速.实验结果显示,该方法边缘定位更加精确,对噪声的响应更小.