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。     

普通Sobel边缘细化算法的改进

Sobel边缘检测算法检测到的边缘较粗,需细化处理,而普通Sobd边缘细化算法细化后的边缘会不连续,细化效果也不理想。为了更加突出边缘,更好地保留边缘信息,本文对Sobel边缘细化算法做了改进,测试证明改进使边缘检测的效果得到了改善。     

基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法

为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

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...     

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.     

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。     

一种改进的基于梯度的图像边缘检测算法

针对经典基于梯度的边缘检测算法对方向的敏感性,从梯度的定义出发,本文提出了一种能够根据实际精度需求任意调整方向的多方向边缘检测的算法.该算法操作简单,具有图像边缘定位准确,抗噪能力强的特点.     

一种模糊算子边缘检测方法的研究

针对传统边缘检测算子不能精确检测出图像边缘点这一特性，提出了一种模糊算子边缘检测方法。实验证明，该方法能精确定位出图像的边缘点，取得了较好的边缘检测效果。     

一种改进的Canny边缘检测算子

用Canny边缘检测算子检测一些边缘不明显图片的边缘时,得到的边缘图像可能有间断,甚至会漏检一些倾斜的边缘。本文通过对两个斜方向上的梯度信息的提取添加,使梯度信息更加完整,进而得到了更好的边缘图像。Lina图片和折反射全向图像的边缘检测效果证明了改进算子的有效性。     

结合Sobel算子的蚁群红外图像边缘检测

红外图像边缘检测是红外图像处理的重要组成部分,蚁群算法应用在边缘检测方面具有良好的表现,但算法中蚂蚁初始位置的随机释放使得蚂蚁一开始会在非边缘区域耗费时间.采用Sobel边缘检测算子来引导蚁群边缘检测算法中蚂蚁初始位置的分布,使其以较高概率成为边缘的像素点作为起点对图像进行全局搜索,在对高概率区域检测的同时也将算法迭代...     

基于soft形态学的图像边缘检测算法

将小波变换和柔性形态学结合起来应用到图像的边缘检测中,经过仿真实验可以看出,本文方法较传统的sobel算子等检测算法有明显优势,提高了图像边缘检测的准确性。     

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。     

基于一种新模糊增强算子的图像边缘检测算法

借鉴广义模糊集的特性,提出了一种新的模糊边缘检测算法:利用一个简单的隶属度函数将空域图像转换到[0,1]的普通模糊域;然后通过一个简单的增强算子先将其扩展到[-1,2];由于一般情况下物体域(物体内部区域)主要以高灰度为主,背景域(物体背景区域)主要以低灰度为主,而过渡域(物体边缘区域)则以高梯度为主,本算法目的是对图像进行边缘检测,先不对它进行转换或截断,而将其转换到图像准灰度域,相当于把图像的物体域和背景域放到了[0,255]的区域以外;然后采用"min"或"max"算子进行所谓的边缘提取,最后将提取的"边缘"数据进行截断处理,从而将图像数据转换到图像的空间域,即图像的灰度域。从边缘检测结果来看,本算法更适合于低对比度、含有较精细部分以及纹理丰富的图像检测,且耗时较小。     

一种基于边缘检测的视网膜图像的分割方法

基于图像处理的理论,提出了一种针对视网膜图像的分割方法。实验结果表明,该方法在保留原图的边界特征的基础上,很好的改善了图像的视觉效果。     

基于改进蚁群算法的图像边缘检测

为了克服传统基于蚁群算法的图像边缘检测存在定位不准、易陷入局部最优解、对噪声鲁棒性不佳、且收敛速度过慢等缺点,本文提出了一种基于改进蚁群算法的图像边缘检测算法,此算法以传统边缘检测算子得到的边缘信息作为启发信息,建立了基于蚁群算法的边缘追踪模型,实现了信息素和启发信息对边缘追踪的导向作用,避免了蚂蚁在非边缘区域内行走,克服了陷入局部最优的缺点,最后本文运用了条件概率建立边缘检测评价标准.实验结果表明,本文的边缘检测方法具有较好的检测精度和噪声鲁棒性,且运行速度较快.     

基于可编程逻辑阵列的索贝尔边缘检测算法的两种实现方案

基于可编程逻辑阵列(FPGA)的片上可编程及并行流水线具有处理快、实时性等优点,采用Quartus II自带知识产权(IP)核进行设计的方案耗资源多,处理速度慢,针对于此提出了改进的索贝尔(Sobel)算子方案,使以上缺点得到改善;结合Matlab和Modelsim对这两种方案的仿真和验证结果表明,改进后的Sobel算子方案明显优于Quartus II自带IP核进行设计的方案,并且能很好地实现图像边缘检测,减少了偏差.     

Canny边缘检测改进中的自适应平滑与增强

通过对Canny算子进行边缘检测的过程分析,指出采用高斯模板对图像进行滤波会造成图像的过度平滑并导致图像中弱边缘的丢失,使得Canny算子的弱边缘检测能力降低。提出采用自适应平滑与增强方式对图像进行处理,在平滑图像区域内部的同时对图像边缘进行了增强,提高了Canny算子进行弱边缘检测的能力。     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。