基于FPGA的改进Sobel算法图像边缘检测系统

边缘信息是数字图像信息的重要组成部分,传统的边缘检测程序会因串行执行指令而导致检测效率下降。为了提高图像边缘信息的处理能力,提出一种基于现场可编程门阵列的改进Sobel算子的边缘检测方法,其中,Sobel算法的卷积核从2方向扩展到8方向,并具备阈值自适应能力。板级测试结果表明,基于现场可编程门阵列的改进Sobel算法边缘检测方法充分发挥FPGA并行处理的优势,能够高效准确地检测图像的边缘信息,图像层次感强、成像稳定,在图像的并行处理中有明显的优势。

手势图像边缘检测——基于多方向和最佳阈值的Canny算法

图像边缘包含大量信息,提取这些图像边缘在图像处理和目标识别等计算机视觉方面有着重要作用。针对传统Canny算法在提取图像边缘时存在抗噪能力弱、梯度信息提取不全面造成边缘缺失等问题,提出基于多方向和最佳阈值的Canny算法手势图像边缘检测。采用中值滤波和双边滤波作为混合滤波器代替高斯滤波,采用八方向模板的Sobel算子计算梯度幅值,用迭代法选取最佳阈值检测和连接边缘。实验结果表明,改进的Canny算法提取的手势图像边缘自适应性强,边缘定位准确,抗噪性能好,为手势识别提供了保障。

一种钢水液面精确定位算法的研究

RH炼钢工艺中,控制钢水液面高度目前仍采用人工目测的方法,该方法存在一定的缺陷与不准确性。因此本文提出一种钢水液面精确定位算法,该算法采用数字图像处理技术,对图像边缘检测算子进行深入研究,引用一种改进型Sobel算子——8模板各向同性Sobel算子,它能够检测出8个方向的边缘,接着采用霍夫变换、曲线拟合对边缘做优化处理,以此检测出钢水液面的位置。实验研究表明,该算法能够准确检测出钢水液面的位置,为RH炼钢工艺的自动化发展提供重要的理论依据。