sobel算子与prewitt算子分析与研究

图像梯度锐化能够帮助人们客观,明确地了解世界,而在人的视觉感官中,梯度信息又占有十分重要的比重,所以准确的梯度信息对于数字图像处理有着极为重要的意义。图像梯度锐化技术在各个行业中已经得到了非常广泛的应用。论文是基于Matlab的图像梯度锐化技术研究与实现,重点研究了图像梯度锐化技术理论。首先对图像进行灰度处理,然后分别分析了sobel算子和prewitt算子方法,最后通过利用Matlab对这两种算子进行仿真,并分析仿真结果得出结论。

数学形态学梯度算子的钢轨端面几何特征测量

针对传统的接触式钢轨端面几何特征测量误差大且测量结果不稳定的问题,基于数学形态学梯度算子的方法实现钢轨端面几何特征的非接触测量.测量采用工业CCD数码相机采集钢轨端面图像数据,将其灰度处理并得到图像的二值矩阵,用数学形态学运算获得钢轨端面图像的边缘,结合Sobel梯度算子实现钢轨端面几何尺寸的测量.测量数据显示,该方法可获得比较准确的钢轨端面几何特征测量值.

基于形态滤波和Sobel算子的微钙化簇边缘检测算法

以数字化医学X光片为例,检测和确定图像中癌症标志物—微钙化簇(MCC)的位置和数量。在算法上,主要采用"对比度增强—Tophat滤波—边缘检测—确定MCC数量"四个步骤来实现。首先采用限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法增强图像对比度,再用Tophat形态学滤波增强图像细节以区分背景区域,然后采用Sobel梯度算子和形态学操作进行边缘检测,最后确定微钙化点的边缘和MCC的数量。

基于自适应边缘阈值及方向加权的空间错误隐藏算法

针对H.264/AVC压缩视频码流在无线信道传输过程中会由于数据丢包导致图像重构质量下降的问题,提出了一种基于自适应边缘阈值及方向加权的空间错误隐藏算法。该算法利用图像边缘检测Sobel梯度算子检测相邻宏块边缘;根据受损宏块的相邻宏块具体信息自适应设定梯度阈值,最后对受损宏块进行方向加权插值从而重构图像。实验表明,该算法简单实用,不仅保留了丢失块像素加权平均算法的优点,而且能够用于边缘信息强度不同的错误隐藏。在不同的实时传输协议（RTP）丢包概率情况下,该算法的峰值信噪比较传统自适应算法提高了0.2-0.4 db,较多方向插值算法提升了0.2-3.8 db,提高了图像恢复质量,而且具有较高的应用价值。

一种图像素描特效处理算法及实现

提出了一种利用图像处理技术,自动快速实现图像素描特效处理算法。本算法根据手工素描方法以及人眼视觉特点,首先将原始图像进行灰度处理得到灰度图像,利用Sobel梯度算子对灰度图像进行边缘提取并反色处理,得到轮廓清晰的梯度图像。然后采用11*11邻域均值滤波对灰度图像进行平滑模糊处理得到更平滑、更柔和的模糊图像,为了模仿手握铅笔在纸上反复涂摩的效果,生成同原始图像大小的布满整个画面的随机动感线条图像。最后,把梯度图像、模糊图像、动感线条图像叠加生成具有动感效果的素描图像。实验结果表明:该算法能快速有效地实现由计算机自动模仿手握铅笔在纸上反复来回涂摩产生的动感素描图像。

一种适用于彩色图像版权通知的数字水印算法

在对彩色图像及相关算法进行分析的基础上,提出了一种适用于彩色图像版权通知的可见数字水印算法。该算法同时适用于灰度图像的版权通知。在将彩色图像从RGB空间转换到HSI空间后,根据Sobel梯度算子计算嵌入水印的强度大小;在空域中自适应地嵌入可见水印以实现对图像的版权通知功能。实验结果表明,该算法操作简单且十分有效,嵌入的可见水印很难被去除,对灰度及彩色图像的版权可以起到很好的通知和保护作用。

一种新型非线性边缘检测算法

提出一种新型的非线性边缘检测技术。首先利用标准的Sobel梯度算子对图像的边缘点进行初选,然后用双同心圆窗口算子在候选边缘点集中寻找真正的边缘。通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较。结果显示:该算法获得的边缘图像质量优于传统的Sobel算法;检测出的边缘与Canny和LoG算法可比,计算量却比二者有明显降低。