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...     

一种改进算子的边缘检测方法

车牌定位是车牌识别过程中的重要环节,车牌边缘检测直接影响定位的准确性。文中除了对Sobel算子和Prewitt算子进行试验外,还引入了一个新的算子,并选用了不同的阈值。将三个算子和阈值分别进行组合,经过实验对比,文中提出的算子和阈值可以更好的进行边缘检测。     

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。     

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...     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

在经典Sobel算法的基础上，介绍了一种改进算法。该算法能检测八个方向的图像边缘，并能抑制噪声对边缘检测的影响。     

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.     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子。该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC＋＋6.0编程实现。实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力。     

一种基于数学形态学的边缘检测算子

介绍了一种具有很好抗噪性的数学形态学梯度算子.该算子是以二值形态学为理论基础的,因此在处理灰度图时,文中选用了迭代阈值的方法对图像二值化,根据形态学基本算子的性质,将原有的形态学梯度算子进行改进,最后通过VC++6.0编程实现.实验结果表明将迭代阈值与改进的梯度算子相结合,提取的边缘定位准确、连续性好,运算速度快,具有很好的去噪能力.     

基于拉普拉斯算子的边缘检测研究

边缘检测是图像处理、图像分析和计算机视觉领域中最经典的研究内容之一,是进行模式识别和图像信息提取的基本手段.本文对基于拉普拉斯算子的边缘检测进行了研究测试,取得较好效果.     

一种双阈值熵算子边沿检测算法

分析了噪声点和边沿点局部熵的特点,提出了一种双阈值熵算子边沿检测算法,它具有良好的抗噪声能力,实验结果表明本文算法优于传统单一阈值熵算子边沿检测算法,它是一种很有效的边沿检测方法。     

基于色差梯度的彩色边缘检测方法

彩色图像有亮度、色调和饱和度的信息.为了充分利用彩色图像丰富的信息,在L*a*b*颜色空间中.利用色差梯度算子对彩色图像进行边缘检测.该方法能检测出更符合视觉特性的彩色边缘.实验结果证明了这种方法是有效的,优于基于灰度的边缘检测方法.     

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。     

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．