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.     

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。     

几种图像边缘提取算法比较

对几种图像边缘提取算法进行比较,首先介绍了Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算、Prewitt边缘算子,其次介绍了Facet模型和基于2-D Facet模型的像素边缘检测算法,最后将Facet模型与常用边缘提取算子效果进行比较,并进行Facet模型的抗噪性检验.结果表明:基于Facet模型的图像边缘检测算法具有抗噪能力强、定位精度高的优点.     

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。     

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。     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

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。     

基于改进Sobel算子的表面裂纹边缘检测算法

文章针对经典Sobel边缘检测算子存在图像边缘定位精度不高和对噪声敏感等缺点,通过分析引水压力钢管表面裂纹图像的特点,提出了一种改进算法.首先增加6个方向模板,提高定位精度;其次,对于使用8个方向模板检测的图像运用迭代阈值分割算法进行二值化处理,去除伪边缘;最后利用形态学膨胀算法连接裂纹.经实验证明,该算法能够有效地提...     

一种基于关联度的边缘检测方法

边缘检测是决定图像后期处理及理解的基础,本文提出了一种基于不同权重系数的关联度图像边缘检测算法,该算法以Sobel算子模版为参考序列,通过序列之间的关联度区分边缘点和非边缘点,实验表明,该算法能准确的检测出图像的边缘信息,且其随着权重系数的不同体现出不同的抗噪性．     

一种改进的Sobel算子边缘检测及细化算法

针对经典的Sobel算子存在的边缘定位精度不高和边缘提取较粗等缺点,对经典Sobel算法进行了改进:在原有的两个方向模板基础上增加了135°和45°2个方向模板,并通过非极小值抑制和邻域标准差叠加获取梯度图像,提高了边缘定位精度和增强边缘强度;对梯度图像在3×3邻域内采用梯度阈值结合边缘方向进行了边缘细化处理;实验证明,该算法不仅有效地解决了Sobel算法提取边缘过粗及定位不精确的问题,而且使图像边缘更连续、清晰.     

改进的ROA算法在SAR图像边缘检测中的应用

为解决传统均值比(ratio of average,ROA)算子检测SAR(synthetic aperture radar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。实验结果表明,该方法的去噪性能和边缘检测效果较好。研究结论对传统ROA算法做了改进,使其更好地适用于SAR图像边缘检测。     

一种基于偏微分方程的形态学边缘检测新方法

提出一种基于偏微分方程(PDE)的形态学腐蚀算子．在边缘检测中，直接对原图像求取一阶差分，利用该形态学腐蚀算子增强边缘梯度、降低噪声的影响，突破了传统的先低通滤波后计算梯度的边缘检测思路．形态学运算不会带来边缘位置的偏移，因此能够对图像的边缘准确定位，同时具有抗噪性．将新方法的边缘检测性能和Canny算子、Log算子做了比较，结果表明提出的边缘定位方法更加准确，具有更好的抗噪性能．     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

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.     

基于高低帽变换的优化边缘检测算法研究

在印刷图像的质量检测中,常用的技术手段是对印刷图像边缘特征信息进行提取。在算法检测中图像边缘更容易实现检测,可以通过图像的边缘信息判断图像的特征,从而更容易引起关注。论文通过对经典的Sobel算子增加检测模板的改进,将四个模板进行卷积得到边缘检测图,同时嵌入形态学高低帽变换算法增加检测图像边缘的细节和对比度,使改进的Sobel算子对图像边缘的检测得到优化,便于分析印刷图像的边缘信息。     

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。     

一种改进的基于Canny算子边缘检测算法

 基于已改进的Canny算子, 用半像素插值方法将已改进的3×3模板扩展为5×5模板, 并利用归一化自相关最大值的方法判断边缘方向, 缓解了传统Canny算子由于噪声影响使检测效果有断边缘或假边缘的现象. 实验采用接受者操作特性曲线评价提出的算法性能. 结果表明, 与已有算法相比, 改进算法的检测效果有所提高, 可以精确边缘方向, 同时减小假边缘点出现的概率, 对线条边缘丰富的图像效果尤其显著.     

基于多结构元素的形态学边缘检测算法

本文提出了一种基于多结构元素的形态学边缘检测算法,该算法利用形态学的基本运算膨胀、腐蚀、开、闭及它们的组合,并通过构造4个不同方向的结构元素,得到图像4个方向的边缘检测结果,并将这些结果加权平均,得到最终的图像边缘。结果表明,该算法的性能优于经典的LoG算子和Canny算子,检测出的边缘平滑性好,特征清晰,而且具有一定的抗噪性。