基于MATLAB边缘检测的GUI界面的生成

图像信息是人类获得外界信息的主要来源,在现代各个领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题。本课题采用MATLAB语言进行图像边缘检测与分割,并在此基础上建立了GUI平台,界面友好,使用方便。

哪种MATLAB边缘检测算子更适合金属表面平整度检测?

大多数金属加工件尺寸精确,表面光滑平整,同时还具有优越的机械性能,因此加工生产要求很高。文章利用MATLAB数学软件工具箱中的边缘检测算子来提取金属件的表面图像边缘信息,有助于判断金属件表面是否出现严重划伤、裂缝、褶皱等现象。主要从边缘检测算法原理、不同算子提取金属件表面信息能力的比较等方面进行讨论,通过实验得出Canny算子对金属件表面信息的提取效果较好。

基于MATLAB改进Canny算子边缘检测路径提取立交桥曲线的研究

针对工程项目中涉及的遥感影像图、航摄正射影像图,基于MATLAB程序设计研究改进后的Canny算子在立交桥曲线提取的应用。通过图像增强、线性与非线性处理相结合、形态学处理以及梯度倒数加权平滑针对像素点创建结构元素修改边缘检测路径,较初始检测算法得到更具实用性的目标提取对象,改进的提取程序能有效滤除目标对象周围非目标提取物干扰,提取指向性显著提高。提出以像素点提取参考点范围坐标的思路,以点位中误差为基准计算提取精度,成果能满足工程中1∶1000比例尺下的生产应用,将程序封装在GUI界面中提供模块化处理和成果输出。

边缘信息增强的显著性目标检测网络

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。

基于强噪声条件下的激光图像边缘检测研究

边缘检测是激光图像处理的一个重要步骤,针对当前激光图像边缘检测误差大,易受噪声干扰等缺陷,为了获得完整的激光图像边缘,设计了基于强噪声条件下的激光图像边缘检测方法。首先采集激光图像,采用直方图均衡技术对原始激光图像进行增强处理,改善激光图像质量,然后采用小波变换去除激光图像噪声,并采用Canny算子进行激光图像边缘检测,最后测试结果表明,与当前激光图像边缘检测方法相对比,本方法能够检测出更多激光图像边缘细节,激光图像边缘检测精度的平均值超过93%,而且激光图像边缘检测时间控制60 ms以内,为激光图像提供了一种高精度检测技术。

MATLAB在图像边缘检测中的应用

简要介绍了边缘检测技术 。

基于改进Canny边缘检测的堆叠货箱分割定位方法

为了提高集装箱卸货的自动化水平,针对集装箱内堆叠货箱难分割定位的问题,提出了一种基于改进Canny边缘检测的堆叠货箱分割定位方法。通过阈值分割和形态学处理进行图像预处理,去除背景干扰,提取堆叠货箱区域图像,基于改进Canny算法对堆叠货箱进行边缘检测,根据堆叠货箱边缘特征进行筛选并基于最小二乘法进行直线拟合,解决边缘线条不连续和虚假边缘问题,对边缘进行区域化处理,以此将堆叠货箱分割成独立的货箱区域,提取每个独立货箱的最小外接矩形,得到货箱中心点的位置信息。实验结果表明,该方法对堆叠货箱有很好的分割效果,定位精度小于5 mm,满足定位精度要求。

MATLAB在对图像进行边缘检测方面的作用

利用MATLAB在边缘检测方面的各种函数和算子,对图像进行处理和比较,得出各种函数和算子对图像的处理的特点,以便在实际工作中更好地进行其选择.为克服MATLAB在循环运算上的不足,利用MATLAB的接口实现MATLAB与其它编程环境的交互,充分发挥MAT LAB的数值计算的长处,同时提供更为强大的编程手段,大大减少编程的工作量,保证程序的正确性和可靠性.

基于MATLAB的芒果边缘检测的研究

本文介绍了图像边缘检测的基本原理和常用的检测方法:Robert算子,Sobel算子,Prewitt算子,Canny算子和Log算子等,将这些方法应用于芒果的边缘检测,并给出了相应的MATLAB边缘检测的具体实现方法和检测结果,结果表明:Canny算子和Log算子检测得到的效果较好。

柔性数学形态学在红外图像边缘检测中的MATLAB实现

在介绍适用于灰度图像的柔性形态学概念及特性的基础上,结合红外舰船图像实例,用MATLAB实现了灰度图像的形态学边缘检测。文章给出了MATLAB实现的主程序,列出了一些柔性形态学处理和传统边缘检测处理的结果。通过仿真过程和讨论可以看出在图像处理过程中,MATLAB具有直观、简洁的优越性,可以在这个领域得到广泛的应用。

基于MATLAB的若干苹果边缘检测方法及其特性的对比研究

首先介绍了数字图像处理中边缘检测的基本原理以及常见方法。这些方法包括Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子、Kirsch算子和Gauss-Laplace算子。然后在实验室条件下,通过MATLAB编程将这些方法用于苹果边缘的检测。最后将这些方法及其特性进行系统地对比,结果表明:在当前实验室条件下Kirsch算子用于苹果边缘检测效果较好。

融合边缘感知与统计纹理知识的输电线路金具锈蚀检测

针对输电线路金具目标小、背景环境复杂和锈蚀区域不规则等问题,提出了一种融合边缘感知与统计纹理知识的输电线路金具锈蚀检测算法。首先通过改进YOLOv7模型检测金具,然后利用改进Res-UNet模型对检测的金具进行锈蚀分割,加入SE(squeeze-excitation)注意力提高模型的稳定性,引入统计纹理知识模块(statistical texture knowledge module,STM)和边缘感知模块(edge-aware module,EAM),提出一种知识融合模块对边缘感知和统计纹理知识进行融合,提高对锈蚀分割精度。实验结果表明,检测和分割模型mAP分别提高了2.8百分点和7.7百分点。

面向边缘计算的矿区障碍检测模型研究

近年来,随着矿用卡车自动驾驶技术的兴起,使得矿区道路行车障碍物检测变得至关重要,基于深度学习的目标检测模型应用于矿区道路障碍检测取得了显著的效果,为矿用卡车自动驾驶技术的完善提供了可能。为解决现有模型应用于矿区障碍物检测,往往存在算法庞大与部署成本较高的问题,提出一种面向边缘计算平台的改进YOLOv8矿区道路障碍检测模型,该模型针对资源有限的边缘计算设备进行优化部署,以实现对障碍物的快速、精准检测。该模型在特征提取阶段,引入深度可分离卷积和通道注意力机制,提高模型对障碍物整体特征提取能力,从而提升对不同尺寸障碍物的检测精度;特征融合阶段采用BiFPN网络结构,轻量化颈部网络并自适应地调整融合权重,减少冗余信息,提高特征的表达能力;使用局部卷积PConv对检测头进行重新设计,减少网络参数量以提高检测效率;最后,通过引入Inner-CIoU函数对边界框损失进行优化,加快模型收敛速度并提升边界框定位效果。实验结果显示,该网络在所使用的矿区障碍物数据集上,mAP@0.5仅下降0.05的前提下,模型参数减少了44%,推理时间缩短了34%。相比其他轻量型检测网络,该模型在实验硬件设备上的检测速度更快,且在精度和轻量化之间实现了更好的平衡,为障碍物检测模型的实际部署提供了可行方案。

基于MATLAB的不同分辨率图像边缘检测效果的研究

针对边缘检测领域常用的检测算法进行分析,重点讨论了5种算子在针对不同分辨率图像进行边缘提取时的性能,通过实验进一步验证各算法的优缺点,为在实际应用中边缘检测算法的选用提供依据。

常用图像边缘检测方法及Matlab研究

边缘检测在数字图像处理中有着重要的作用。为了在实际应用中能够选择最佳的边缘检测方法,采用Matlab语言编程,将若干常用的边缘检测方法应用于花瓶边缘检测仿真实验,包括微分算子法(Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和Kirsch算子)、高斯-拉普拉斯算子法、坎尼算子法、零交叉法和Frei-chen边缘检测法等。经过对结果的对比研究,得到其各自特性和适用范围。

基于MATLAB数字图像边缘检测算子的研究

边缘检测是数字图像处理中的重要内容,是图像数据分析、模式识别、计算机视觉等技术的基础。因此对边缘检测算子的研究具有重要的意义。主要研究了基于MATLAB的数字图像边缘检测算子,其研究对象主要是灰度图像,通过对图像边缘检测算子阈值、方差等因素的仿真分析比较,获得各算子的适用范围,以便更好地灵活运用。

基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer的混合架构能够有效建模图像的局部与全局特征,已成为遥感图像变化检测任务的主流网络.然而这类网络仍面临着一些挑战. CNN分支中的卷积和池化运算通常会抑制遥感图像中的高频信息,降低目标边界的精度;此外,Transformer分支对图像像素进行等同长程依赖关系建模,忽略了变化目标的形状及语义关联信息,导致网络对变化目标特征的表达不足.为解决上述问题,提出了基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测网络.在CNN分支中设计了边缘信息引导模块,利用高频信息增强目标区域的边缘信息,从而改善变化目标的轮廓精度.同时设计了一种新颖的动态可变形Transformer,能够自适应地匹配形状不同的变化目标,选择与变化相关的特征建模长程依赖关系,以提高网络的特征表达能力.实验结果表明,提出的方法在三个公开数据集LEVIR-CD、CDD和DSIFN-CD上显著提高了检测精度,在变化目标的边界精度和内部完整性方面都明显优于当前的主流网络.

融合边缘信息多运动目标检测识别系统设计

运动目标检测算法易受到噪声和亮度变换的影响,从而出现虚假目标,很难满足在实际应用中准确性和实时性的需求;针对上述问题,提出了一种融合边缘信息的多运动目标实时检测算法,并在FPGA平台上构建了视频图像处理系统;该算法首先使用高斯滤波增强算法来提高抗噪性能;然后,采用三帧差分法减少虚假目标的出现概率;同时,对图像进行边缘检测,并将边缘信息与帧差法的结果相融合;最后,运用多目标识别算法完成对运动目标的识别和标记;该算法实现充分利用了FPGA的并行计算和流水线操作,经实验测试检测识别系统能够在1280×720@60 Hz视频场景下实现对最多16个运动目标的实时检测。

基于MATLAB图像边缘检测方法的研究

图像中目标物的主要特征是通过边缘反映出来的,因而图像边缘可以作为图像识别、分类和理解的直接有效证据,这在图像处理中有着重要的作用和广泛的应用。通过MATLAB分别用5种算法对同一灰度图像进行边缘检测,比较实现结果,进一步对不同阀值状态下Canny算子进行边缘检测,结果显示,在阀值0.1到0.6范围内,对于Canny算子来说阈值越小边缘检测到的有效信息越丰富,阈值越大处理效果越清晰。

一种融合注意力机制与边缘计算的遥感影像车辆检测算法

针对遥感影像目标检测任务中存在的背景复杂、小目标检测困难、大尺寸影像导致的检测效率低等问题,提出了一种融合注意力机制与边缘计算的遥感影像车辆检测算法。首先在YOLOv5的主干网络中引入多维协作注意机制(Multidimensional Collaborative Attention,MCA),然后提出多分支卷积模块替换特征融合网络中的CBL模块,最后将训练的网络权重部署到Atlas 200开发者套件(Developer Kit,DK)边缘计算设备。在UCAS-AOD数据集上进行模型验证与对比,实验结果表明,该网络模型在复杂环境下对车辆的检测精度达到94.9%,较YOLOv5提升8.2%;网络部署到边缘设备后速度较GPU设备提升258%。同时,该方法也可以扩展应用到其他遥感影像目标检测任务中,为相关领域提供了一种高效、准确的检测方法。