一种基于Sobel图像边缘检测的改进算法

针对传统Sobel边缘检测算法因方向模板限制而出现边缘定位精度不高,以及对叠加噪声的图像边缘检测效果不佳的问题,提出了一种基于传统Sobel算子的改进算法。首先将水平和垂直两个方向模板增加至8个,提高边缘的定位精度;然后利用边缘的最大后验概率估计,对采用八方向Sobel算法检测出的梯度图像进行最佳阈值分割处理,增强算法的抗噪声能力。实验结果表明,改进算法提取的边缘信息完整准确,对噪声干扰有较强的抑制能力。     

Sobel算子改进边缘检测算法在混凝土裂缝识别中的应用

大型建筑、道路及桥梁等表面裂缝问题是其安全性检测中不能回避的问题,传统的人工检测手段,不仅速度慢,其计算精度也有待提高,更重要的是对于不安全的位置,使用人工检测危险性高。针对该问题,提出基于Sobel算子的改进边缘检测算法对图像进行处理,能够准确识别混凝土表面裂缝的边缘。     

基于FPGA的Sobel边缘检测算法实现

结合图像采集原理与实际的运用过程,对Sobel算法在FPGA的实现方法进行阐述,通过设计linebuffer实现Verilog像素存取的问题,得到良好的边缘检测效果.     

一种彩色图像的边缘检测算法

通过对灰度图像的边缘检测的研究,构造了一种新的基于色度差的边缘检测算法,并充分利用彩色图像的颜色信息,将此算法从灰度图像转化到RGB的颜色空间中。这种新方法旨在区别于传统意义上对图像的边缘检测要求的精准性,而把提取出彩色图像中直观形象的轮廓信息作为研究目的。实验仿真表明,该算法提取出的边缘能够较好地反映目标图像中具有代表性的信息。     

一种新的模糊边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理 ,提出了一种新的模糊边缘检测算法 .首先介绍了模糊概率、用条件概率与条件熵定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理 .算法利用了自然划分以及梯度图像模糊划分的关系 ,在条件概率与模糊划分熵的基础上 ,通过最大模糊熵原则实现图像分割中最优阈值的自动提取 ,从而实现图像的边缘检测 .对不同测试图像的边缘检测结果进行比较 ,表明了该算法的有效性 .     

一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法

提出了一种基于形态学的线粒体电镜图像边缘检测算法。首先对图像按需求裁剪,然后根据像素间灰度差异关系实现灰度图的二值化,再利用一套组合的形态学操作实现抽出背景、去除目标区域噪声、平滑边缘,最后通过去除所有内部的点获得线粒体的边缘。实验结果表明,对于电镜图像的线粒体边缘检测,该算法比现有的算法更有效,更接近人工检测的结果。     

一种简单的图像边缘保护算法

针对一些图象存在线，尖顶等细节较多的情况，对图像边像素点灰度值与其领域点灰度值关系进行研究和分析，提出一种简单的边缘保护算法，用该算法实现的滤波器对具有上述特征的目标图象进行滤波，较好地滤除噪声，同时使图像的边缘得到较好地保护，该算法简单易行，处理目标图象较快。     

基于小波变换和微分算子的图像边缘检测

本文提出了一种检测彩色图像边缘的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝三基色图像,然后利用小波变换对三基色图像分别进行多尺度的分解,提取其低频系数,用微分算子检测其图像边缘,最后利用多通道信息融合的办法将三基色的图像边缘融合在一起。通过一个实验说明了该方法的有效性。     

基于Pal算法改进的边缘模糊检测算法比较分析

边缘检测是图像分析和计算机视觉中最重要的内容之一.80年代中期,从图像所具有的不确定性是由模糊性引起的观点出发,首次将模糊集理论引入图像的边缘检测中,提出了图像边缘检测模糊算法(简称附算法).与传统的空间域微分算法相比,该算法具有较好的抑噪、边缘检测效果,但是此算法仍然存在不少缺陷.就三种改进的模糊算法从算法原理和检测效果上与传统的Pal算法进行比较分析,用以说明改进算法能取得更好的检测效果.     

基于改进SUSAN原则的小目标边缘检测算法

为解决叶片图象中害虫弱小目标的检测问题,提出了基于改进SUSAN原则的检测方法,该方法通过重新定义SUSAN原则,设置恰当的阈值,使之对小目标极为敏感,抑制背景和噪声。实验证明,本文设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效提取小目标的边缘检测方法。     

基于CANNY算子的工业CT图像边缘信息提取

工业CT图像边缘信息提取是缺陷识别及三维重建的关键步骤。传统的边缘提取算法难以对CT图像边缘信息进行有效的提取．文章在对canny的最佳边缘信息检测算子进行理论分析研究的基础上，用VC 实现了该算法，并与Sobel算子、Gauss-Laplace算子提取的结果进行了比较．结果表明，用Canny算子对工业CT图像的边缘信息提取是有效和可行的。     

基于Sobel算子的无砟轨道道床板裂缝自动检测算法

目前无砟轨道道床板裂缝检测采用的电磁、超声等无损检测方法存在检测设备复杂、检测精度低等问题,为此文章提出了基于Sobel算子的无砟轨道道床板裂缝自动检测算法,此算法通过对裂缝图像的预处理、边缘特征提取、边缘标定、长度测量,实现对裂缝方向和长度的判断。实验表明,利用Sobel算子提取无砟轨道道床板裂缝的边缘特征,具有算法简单、裂缝识别准确和对噪声鲁棒的优点,为裂缝检测提供了新的方法。     

图像边缘检测算子教学改革的分析

通过图像边缘检测算子教学的改革,让同学们既消除图像检测算子数学理论推导的害怕,又尝试递进的学习方法,使学生产生自我探究的意识,培养开发性思维,让学生懂得横向比较和纵向比较的方法,从不同角度用不同的方法探究事物的本质特征,从而提高学生培养的质量。     

基于Canny算子的边缘检测研究

详细介绍了Canny算予边缘检测理论的基本原理,给出了Canny算子的具体算法过程．对实验结果从主客观方面分析、对比表明,Canny算子提取边缘的效果较理想．     

一种结合Canny算子和数学形态学的边缘检测算法

首先利用给出的算法对阻像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接．实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效．     

一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法

提出了一种基于形态学和Canny算子的图像边缘提取算法。在经过预处理的基础上,运用形态学的开闭运算滤除噪声．局部灰度增强后用Canny算子检测得到清晰的连续的边缘。该算法对噪声有很好的鲁棒性,并得到真正的边缘。     

基于改进Ganny算子的SAR图像边缘检测

Canny算子法是边缘检测的重要方法之一。本文从SAR图像乘性噪声的特点出发,通过增加前处理和更改核函数对Canny算子进行了改进,扩展了Canny算子在SAR图像边缘检测中的应用。仿真结果表明该算法提取的边缘丰富,同时又抑制了噪声。     

基于Sobel算子预处理的变分水平集曲线演化目标跟踪方法

针对变分水平集在曲线演化目标跟踪方法中,直接计算得到的模值图较杂乱,利用Gaussian函数首先对图像进行平滑处理,然后利用中心差分计算梯度,并推导出二者的作用等价于Sobel算子与图像作运算.实例表明该算法使得曲线在演化过程中能够准定位,从而实现目标的正确跟踪.     

基于各向同性Sobel算子的H.264/AVC帧内预测模式选择算法

H.264/MPEG-4 AVC定义了9种4×4亮度块的预测模式,在参考模型JM中所采用的RDO计算复杂度较高。本文提出了一种基于各向同性Sobel算子的H.264的快速帧内编码模式选择算法,降低预测的复杂度,提高编码速度。测试表明,此算法能够使编码速度提高将近75%。     

提取数字图像边缘的算法比较

本文简要地介绍了几种经典算子的原理,设计了相关实验来提取图像边缘,并使用Marlab对图像进行边缘检测,分析这几种经典算子的优劣,找出适合进行图像边缘检测的最佳算子.