Canny思想和Kirsch算法相结合的边缘检测算法

Canny算子是一种含有最优化思想的算子,它具有较高的检测精度,但对噪声比较敏感,因此需要利用Gauss函数进行去噪;Kirsch算子具有抑制噪声的能力,但是检测到的边缘不是单像素的.文章首先分析了原Canny算子判断非极大值抑制条件存在的问题,然后提出了新的判断非极大值抑制的条件,将Canny算子的思想与Kirsch算子相结合进行边缘检测.数据分析和实验结果说明了该算法不仅可以有效地抑制噪声,还可以得到单像素边缘.     

自适应Kirsch边缘检测算法

针对Kirsch算法容易丢失弱边缘.且需要人为指定阈值等问题.提出了一种自适应Kirsch边缘检测算法.利用Kirsch基本原理,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特性自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Klrsch算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还可以检测到弱边缘.同时,针对Kirsch算法所得边缘相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法.可以得到单像素边缘.通过实验比较.所提算法实验效果比较珲想.     

含噪图像的快速边缘检测算法

提出了一种在含噪图像中检测边缘的快速算法。通过分析噪声的导数与边缘的导数的分布特点,推导出了三类模板算子：差分算子、邻域积分算子和非极值抑制算子。差分算子用于突出边缘,邻域积分算子用于抑制噪声,非极值抑制算子用于提取准确的边缘点。与Canny算子的对比实验表明,在弱噪声下,检测结果两者相当;在强噪声下,结果优于Canny算子,并且计算量仅为Canny算子的40%。     

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.     

基于DSP的Sobel算子边缘检测算法的实现

提出了一种基于DSP的边缘检测算法的实现方案,给出了以TMS320DM642为核心处理器的系统硬件设计框图,分析了图像信号采集、处理以及输出三个软件任务线程.实验结果表明:该系统设计简单、运行稳定,充分利用了DSP强大的数据处理能力,满足实时性要求,并且获得较好的边缘检测效果.     

一种关于梯度算子的边缘提取算法

根据传统梯度算子的边缘检测原理,提出一种基于格林函数的边缘提取算法,并通过严谨的数学逻辑与计算,推导出边缘检测算子的精确解析式。仿真实验结果表明,该算子计算简单,而且有效,与其他传统算子作用效果相比发现其效果较为理想。     

基于Prewitt算子的计算机数字图像边缘检测改进算法

为了使提取的图像边缘的结构定位精确，并产生连续的精细边缘，同时能滤除边缘信息中的噪声干扰，提出了一种以Prewitt算子为基础，应用区域分割和骨架提取的改进算法，实现了图像边缘信息的提取，能消除图像中的噪声，产生精细的边缘。实验证日月，该算法能有效地消除噪声，准确地检测图像中的目标边缘，且能较好地保持目标边缘的连通性。     

基于Marr-Hildreth算子多尺度图像边缘检测

针对监控图像的不同边缘特征,图像噪声大小和对边缘检测不同的要求,利用Marr-Hildreth拉普拉斯边缘检测算子多尺度特征,使用不同尺度的Δ2G算子,对监控图像进行边缘检测.     

基于Sobel算子的车辆轮廓边缘检测算法

本算法是在经典Sobel算子基础上,结合汽车本身的实际情况,增加了6个方向模板,同时利用基于L^2范数的各同性扩散去噪模型消除噪声,最终得出汽车轮廓图。仿真结果表明：该算法对汽车图像的噪声干扰有较强的抑制能力,汽车轮廓提取定位更准,精度更高,图像更清晰。     

基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法

针对常规边缘检测算法中存在的图像细节轮廓损失问题,本文提出一种基于Laplacian算子的扩大比对范围的边缘检测算法。该算法在对像素点使用Laplacian算子进行边缘检测处理时,扩大了处理的范围,后由所有像素点的差值和可以组成一个新图像,选定合适的域值对新图像进行二值化处理可以得到二值化的图像边缘信息。实验证明,该算法可有效地解决图像中色调变化较小、边缘变化缓慢区域的边缘轮廓检测丢失问题。     

一种图像边缘检测FPGA实现的快速设计方法

基于硬件描述语言(HDL)或者逻辑图的设计方法难度较大,周期较长,利用Xilinx的高层次AccelDSP设计工具,按照约定的编程规则,可以将MATLABM语言编写的算法快速转变为FPGA实现.简要回顾了图像边缘检测的基本原理,给出了Sobel算子边缘检测算法的实现流程,核心代码和硬件时序仿真的结果.设计过程表明,基于AccelDSP工具的设计方法较好地降低了设计难度,提高了效率.     

数据压缩的快速算术编码

描述了一种对普通数据进行压缩的快速自适应算术编码方法,它适应于文本,图像,语音等各种类型的数据。本算法由一种新的比特级算法和一种裂位技术组成。对于执行高压缩率的操作时,用高阶马尔可夫模型建立每一可能事件发生的概率表。编写了相应的测试软件,并给出了一些模拟结果来展示该算法的压缩效率。     

基于码流分析和边缘检测的视频镜头分割算法

针对视频镜头的快速有效分割问题,提出一种结合视频帧码流分析与边缘检测的镜头分割算法。算法首先提取并分析视频码流中的每个宏块编码类型和运动向量信息,根据码流分析结果确定部分镜头切换帧及候选镜头切换帧,然后对候选切换帧再进行边缘检测,分析边缘纹理特征,排除非镜头切换帧,保留镜头切换帧。试验结果表明,算法对不同类型视频的镜头突变和渐变检测都有较好的效果。     

基于BP算法的层次分析法研究

运用传统层次分析法进行系统评价与决策时，系统目标和评价指标的关系难以确定，而且评价过程中存在许多人为因素，影响评价的准确性和客观性，进而影响决策。基于BP算法的层次分析法利用BP神经网络的自学习、自适应、自组织功能，不断积累知识和经验，不断修正所学的知识，即修正网络神经元间的连接权值，通过给定的运算法则和激励函数，在输入评价指标后网络将输出最终的系统目标评价值，达到精确评价和最优决策的目的。     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节,但是常用的方法存在一些缺点.本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理.检测结果表明,小波变换方法能有效的检测出边缘,优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子.     

小波变换模极大值法在图像边缘检测中的应用

边缘检测是计算机图像处理的一个重要环节，但是常用的方法存在一些缺点。本文介绍了小波变换模极大值法进行边缘检测的原理。检测结果表明，小波变换方法能有效的检测出边缘，优于Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子。     

二进制域上快速平方运算算法的设计与实现

研究了二进制域中的快速平方运算,针对字长为64bit的要求,基于查表思想提出了计算二进制域中平方运算的快速实现算法。该算法运算效率高,在隔项插零算法基础上提高了80%,使定义在该域上的椭圆曲线相关运算算法的效率得到显著提高。     

算术平均—几何平均不等式的一种归纳证明

本文对算术平均一几何平均不等式给出归纳法结合极值法的一种证明。     

基于遗传算法的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用遗传算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

定义在两个拟互素因子链上与算术函数相关联矩阵的行列式

对于任意给定整数x和y ,用(x,y)表示x和y的最大公因数,[x,y]表示x和y最小公倍数。设S={x1,…,xn}是由n个不同元素组成的正整数集合,f是一个算术函数。用(f(S))=(f(xi ,xj ))表示一个n×n的矩阵,其(i,j )项为f在(xi ,xj )处的取值,用(f[S])=(f[xi,xj ])表示另一个n×n的矩阵,其(i,j)项为f在[xi,xj ]处的取值。若存在集合{1,2,…,n}上的置换σ满足xσ(1)|…|xσ(n),则称S是一个因子链。若S能分解成S=S1∪S2,其中S1,S2都是因子链,且S1中最大的元素与S2中最大的元素的最大公因子等于集合S的最大公因子,则称S为两个拟互素因子链集。本文给出了定义在两个拟互素因子链上的矩阵(f(S))和(f[S])的行列式的计算公式。