基于FPGA的Prewitt边缘检测算子的实现

主要探讨基于FPGA的prewitt边缘检测的实现,分析prewitt边缘检测算法处理图像的效果.据FPGA的并行流水线性以及FPGA处理简单方便,结合Prewitt边缘检测算法的基本原理,利用FPGA对其进行了设计、实现,通过quartus II软件进行编程,利用modelsim、matlab软件进行仿真和数据获取,最后利用以上获取的数据通过matlab进行图像处理.     

结合Sobel和人工蜂群算法的边缘检测方法

在图像边缘检测中,阈值的选择很重要。针对Sobel算子在阈值较低或较高时,会产生虚假边缘和丢掉一些边缘的情况,提出一种结合Sobel和人工蜂群(ABC)算法的方法。该方法先用Sobel方法得到梯度值,再使用ABC算法搜索出最佳阈值,进而利用这个阈值完成对图像的边缘搜索。仿真实验的结果显示了该算法比传统方法好,能够获得更好的边缘。     

边缘检测算子LiDAR河流数据提取的研究

由于LiDAR数据具有离散、不连续的特点,在空间上并没有明确的函数关系,现有的LiDAR数据地形地物的提取算法存在依赖辅助数据和算法只针对建筑物等明显地物提取的问题。河流的数据存在形状不规则、边缘不明显的特征,自然形成的原因导致其坡度信息多变,常见的数据提取算法难以解决这类问题,Robert边缘检测算子对边缘信息更为敏感,实验证明,与Sobel和Prewitt算子对比,Robert算子更适用于提取较高精度河流地物边缘并且有较好的精确性和适用性,可获得较高精度作为准确的目标信息。     

眼前节光学相干层析图像中央角膜厚度自动测量

为了自动获取所需医学参数,辅助医生诊断,提出了一种基于边缘检测和随机抽样一致性的中央角膜厚度自动测量方法. 采用边缘检测算子获得眼前节组织光学相干层析图像中的初始边缘,然后利用随机抽样一致性算法对初始中央角膜上边缘进行圆弧拟合,进一步提取中央角膜下边缘并采用相同方法进行圆弧拟合,根据得到的中央角膜上下边缘计算中央角膜厚度. 实验结果表明,该算法能排除图像中时常出现的中央亮线干扰,实时而准确地提取中央角膜上下边缘,得到的中央角膜厚度计算结果与人工分析基本一致,具有良好的应用价值和商业前景.     

基于面向对象的CBERS-02B影像船舶提取

本文基于面向对象的思路,使用CBERS-02B高分影像,结合Sobel边缘检测分割图像,以鄱阳湖水域的船舶为提取目标,确定了水域内不同船舶的分割尺度,单体船为73以及并排船舶为85。在此分割基础上,对船舶进行特征提取,实验结果中船舶的边缘提取效果明显。     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于MATLAB的图像边缘分割算法研究

本文主要研究了图像边缘分割算法,利用MATLAB工具处理图像在计算机上完美重现,介绍了5种经典边缘提取算子,并使用MATLAB提取并检测一些图像边缘,根据数值求解几种算子,分析其优缺点,旨在为相关研究提供借鉴。     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

实时图像识别算法在移动设备中的应用研究

移动设备能在多种环境中进行信息采集和图像处理作业,具有广泛的用途.由于受体积和重量的限制,移动设备对图像的实时处理能力不强,设计并优化相应的算法是解决该问题的有效途径.文章提出了一种实时图像识别算法,利用BRISK检测算法、FREAK描述算法、Sobel目标提取算子和BP神经网络分析并提取图像中的目标信息.在智能手机上的测试表明,该算法可以根据颜色和形状特征分割识别交通图像中的4种目标类型.单幅图像处理耗时约为0. 3s,达到了实时识别的要求,能够应用于车辆的智能导航和辅助驾驶.     

基于像素灰度关联的边缘检测

在量子理论的启发下,提出将归一化的数字图像看作是一个多维量子系统,利用邻域像素的叠加态结构建立了像素灰度的相干性空间,通过叠加态结构运算取代传统的模板操作,从而实现数字图像的边缘检测.仿真试验结果表明,所提出方法相比传统的Sobel算法检测出来的边缘细节更为丰富,轮廓更为清晰,并且对噪声具有更好的抑制作用.