一种结合Sobel算子与改进形态学算法的边缘检测设计与实现

针对使用Sobel算子加传统的腐蚀和膨胀进行边缘检测存在可能会过度腐蚀边缘图像的问题,提出了一种Sobel算子结合改进的腐蚀和膨胀边缘检测的方法.改进的腐蚀和膨胀算法带有一个参数,改变该参数就可以调节腐蚀和膨胀的强度,避免了边缘图像被过度腐蚀和膨胀,基于ZYNQ实现了Sobel算子与改进的形态学算法的边缘检测.测试结果表明:使用改进的腐蚀和膨胀算法对经Sobel算子得到的边缘图像进行二次优化,不仅能够腐蚀脏点,平滑边缘,还能更多地保留边缘像素信息.

改进多方向Sobel算子的剩余油边缘检测方法

为进一步提高剩余油边缘检测的质量和精度,提出一种改进多方向Sobel算子的剩余油边缘检测方法。该方法通过改进双边滤波方法去除微观剩余油分布图像噪声,实现保边去噪的目的;结合Otsu算法使其能自适应获得微观剩余油图像的最佳阈值;在改进的4个方向上依次使用幅度为3×3的Sobel算子计算剩余油图像梯度的幅值和方向;最后利用非极大值抑制算法过滤伪边缘像素点,从而得到最终的剩余油边缘检测图像。实验结果表明,该方法能在去除微观剩余油图像噪声的同时,精确检测出微观剩余油分布图像中的剩余油边缘信息。

基于sobel算子的道路图像边缘检测算法

应用图像低级特征提取技术中的边缘检测技术能够确定和提取车道线边界信息,为后续完成道路识别、实现辅助驾驶系统等提供了重要依据和基础。传统sobel算子进行边缘检测虽然算法简单、速度快,能满足道路图像边缘检测实时性的要求,但由于只获取了水平和垂直两个方向的边缘梯度信息,且阈值选取全靠人为设置,因此边缘信息检测效果不理想。文中提出改进sobel算子的边缘检测算法,算法通过扩大构造5×5的梯度权值模板计算出图像边缘信息,应用K-means聚类算法获取的最佳自适应阈值完成图像分割,最后通过改进的边缘细化算法,保留了更完整有效的边缘信息。通过实验表明,该算法能够较快、较好的提取道路图像边缘信息,而且具有一定的抗干扰能力。

基于快速中值边缘检测系统的FPGA实现

针对经典的Sobel边缘检测系统存在定位不准确以及消除高斯与椒盐混合噪声差而导致的图像边缘特征提取模糊或无法提取的问题,提出了一种改进的快速中值滤波算法与八方向的Sobel算子相结合的边缘检测算法。首先,采用快速中值滤波算法消除图片噪点;然后,再采用八方向的Sobel算子提高边缘定位的准确性,提高算法在面对噪声时的边缘信息提取的准确性。改进的快速中值边缘检测系统能在密集的混合噪声中准确定位到图像边缘。改进后的算法计算量倍增,选用FPGA硬件实现,实验结果验证了算法的可行性。

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L2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。

一种改进的模糊边缘检测快速算法

系统分析了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。该算法不仅克服了Pal.King模糊检测算法定义的不足,简化了复杂的变换和逆变换运算,而且针对Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足,提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的自动算法。仿真结果证明,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广,是一种很有实用价值的图象处理算法。

一种改进的Sobel边缘检测算法的设计及其FPGA实现

为了快速得到边缘更清晰、敏感度更高的实时边缘图像数据,提出了一种改进的Sobel边缘检测算法.对原始图像的边缘进行平滑滤波后,利用2个3×3模板对选定的二维图像中同样大小区域内的数据进行卷积,合并水平及垂直方向的导数得到该区域的梯度值,再通过添加的梯度方向模块对该区域进行4个方向的判断以帮助确定边缘,最后通过非极大值抑制及二值化处理确定图像边缘.将改进后的Sobel边缘检测算法在FPGA上进行了实现并证明了其有效性.

基于顺序形态学的图像边缘检测快速算法的研究

图像边缘检测是图像处理的关键技术,边缘检测的结果直接决定了后续图像处理的性能.数字图像的边缘检测主要要求就是边缘定位准确,运算速度快.以此要求为依据,本文在深入研究了数学形态学和顺序形态学的基础上,提出了一种基于顺序形态学的优化边缘检测算法,该算法能够快速准确的提取图像的边缘,对于尺寸较大的图像效果尤为明显.通过仿真实验表明该算法是一种准确快速的边缘检测方法.

快速模糊边缘检测算法

通过对Pal.King的模糊边缘检测算法进行改进，提出了一种快速模糊边缘检测算法。该快速算法不但简化了Pal.King算法中复杂的G和G-1运算，而且通过实验，确定了Tr变换中最佳的隶属度阈值，大大地减少了迭代次数。从实验结果中可以看出，该快速算法不但提高了Pal.King算法的效率，而且具有很强的检测模糊边缘和细小边缘的能力。这种快速算法的性能优越，是一种非常实用的、高效的的图像处理算法。

经典边缘检测模板的快速算法

本文利用经典边缘检测模板算子八个方向模板之间的内在联系，提出了一种有效的快速算法，实验表明：采用本算法运用于Kirsch、Robinson等模板算子均可将对图像的处理速度提高到比采用经典算法所达到的运算速度的数倍以上。

一种新的快速通用二维图像亚像素边缘检测算法

总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法,针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题,提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广,得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题,引入了高斯卷积平滑的预处理方法;引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选,进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Pal模糊边缘检测算法的基础上,提出了一种改进的模糊边缘检测算法,采用该快速算法,不仅简化了Pal算法中复杂的G和G-1运算,而且提出了改进的模糊增强Tr变换,并减少了迭代次数．实验证明,采用该改进算法,不但提高了边缘检测的效率,而且检测效果优于Pal算法,并具有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力．

实时系统中的连铸板坯边缘检测快速算法

分析了影响边缘检测算法速度的关键因素,针对连铸板坯边缘实时测量问题,提出了一种基于灰度图像投影的边缘检测快速算法,这一算法适用于直线型阶跃边缘的快速检测,并在实际应用中取得了良好的效果。

采用边缘检测的游戏智能导航网格生成方法

提出一种基于边缘检测的智能导航网格生成方法,旨在解决大型二维游戏地图动态导航制图耗时长、搜索节点过多的问题。该方法通过离线构建四叉树索引碰撞体对象,以实现高效实时查询。在线寻路时,通过实时查询四叉树或遍历导航区域,将不可行走区域标识为黑色区域,可行走区域标识为白色区域。然后,使用Sobel边缘检测算子提取可行走区域的边缘轮廓点,并形成导航几何。最后,使用切耳算法生成凸多边形导航网格。实验结果表明,与传统的地图建模方法相比,该方法在导航网格生成效率和响应速度方面均具有显著的优势。

一种改进的Sobel边缘检测和细化算法

提出了一种改进的Sobel边缘检测和细化算法,用8个方向的模板对灰度图像进行边缘检测得到粗边缘图像,将粗边缘图像再进行Sobel边缘检测得到新的边缘图像,将前者减去后者得到差值图,从而得到边缘较细的边缘图,对于边缘模糊的部分,这种过程可以重复多次,这样能够捕捉多个方向的边缘信息,使检测到的边缘和边缘细化定位更精确。该算法容易实现,计算量小,速度快,适合作为图像检测中的快速边缘检测及细化。

一种改进的模糊边缘检测快速算法

比较全面地分析了 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。该算法不仅克服了 Pal.King模糊检测算法定义的不足 ,简化了复杂的变换和逆变换运算 ,而且针对 Pal.King算法中对隶属度阈值设置为固定值的不足 ,提出了自动确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法 ,并在此基础上实现模糊增强函数中增强阈值的自动获取。仿真结果证明 ,该算法效率高、提取边缘精细、适用面广 。

一种基于FPGA的Sobel边缘检测算法与仿真研究

Sobel边缘检测算子是离散型差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度近似值。在图像的任何一点使用该算子,将会产生对应的梯度矢量或法矢量。根据FPGA的并行流水线性以及硬件处理速度快、可编程、可重配置等特点,提出Sobel边缘检测算法:分别计算水平梯度和垂直梯度,将2个方向的梯度值结合起来,通过一个门限值后再输出二值图像。并在FPGA平台上进行了仿真。仿真结果表明,利用该算法能够取得良好图像边缘检测的效果。

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。

基于改进Canny算法的图像边缘检测

针对传统Canny算法对椒盐噪声敏感,在计算梯度幅值时只考虑了水平与垂直方向、在非极大值抑制过程中仅依据梯度方向的梯度幅值,从而导致梯度计算不准确、滤波后图像边缘模糊等问题,提出一种改进的Canny边缘检测算法。首先,结合自适应中值滤波与引导滤波的混合滤波器不仅能有效去除图像中的椒盐噪声,还能更好地保存图像边缘;然后,利用4个方向Sobel算子模板计算图像梯度;最后,在非极大值抑制过程中,采用自适应线性插值方法提升边缘检测精度。仿真实验表明,所提算法不仅能有效滤除椒盐噪声,并且相较于传统Canny算法能检测出更多边缘细节。

基于改进隶属函数的快速模糊边缘检测算法

边缘检测在图像分析中是基本内容也是重要内容。在一幅典型的图像中,边缘是目标的基本特征,在一定程度上可以用于目标的分割、配准。模糊技术具有灵活性和精确性,但计算十分复杂,且与经典算法相比,执行时间长、效率低。因此,提出了一种简单快速的模糊边缘检测方法。通过实验对比,提出的快速模糊边缘检测算法算法会能在较短的时间内实现对一幅噪声图像的边缘检测,具有可靠性和鲁棒性,应用前景广阔。