基于DM642的Sobel算法改进研究

边缘是图像的重要特征,是机器视觉的基础。在经典三阶Sobel算法模板的基础上,增加了除X轴向以及Y轴向算法模板之外的6个模板,使得三阶Sobel算法模板达到8个,经过实验,证实可以有效的提高边缘检出精度。更进一步的,创造性的将经典三阶Sobel算法模板提升到五阶Sobel算子模板,并在DM642平台上验证其算法的边缘提取精度较三阶算法模板有较大提升。

一种快速尿沉渣图像分割方法

目的在综合考虑整个尿沉渣系统各环节处理效率的基础上,研究一种快速的尿沉渣图像分割方法。方法首先通过快速高斯滤波滤除图像中噪声的影响,随后通过改进的Sobel边缘增强算法和OSTU二值化方法实现图像的二值化,最后采用基于快速连通区域标记算法实现各候选有形成分的分割。结果该方法通过各种优选算法提高了尿沉渣图像分割的速度和效率。结论快速尿沉渣图像分割方法对于尿沉渣有形成分分析和识别系统的总体设计以及实时、高效系统的开发具有较为重大的应用价值和借鉴意义。

激光雷达距离像的实时边缘检测

针对激光雷达距离像边缘检测精度低、抗噪性能差和需要人为设定阈值的问题,提出一种改进Sobel算子的边缘检测算法,算法通过增加梯度检测方向提高算法的边缘定位精度,采用中值滤波计算局部距离像边缘阈值,在实现自适应阈值的Sobel边缘检测的同时增强算法的抗噪性能,同时采用FPGA硬件加速,实现算法实时性边缘检测。此外,设计激光雷达距离像采集系统,通过实验验证该算法能够满足高精度实时边缘检测的要求,较好提取距离像的完整边缘信息,具有一定的工程应用价值。