基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术.由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响.针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法.算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像.实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性.     

基于Sobel的多方向算子模板边缘检测算法

针对传统Sobel算子存在的边缘检测方向性不强及提取边缘较粗等问题,提出了一种改进的多方向算子模板的边缘检测算法。算法增加了22.5°,45°,67.5°,112.5°,135°和157.5°六个方向算子模板,能够较好地检测出图像不同的方向边缘。模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定,充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小;算法对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化,得到了较细的图像边缘。实验结果表明,与传统Sobel算法相比,该算法提取的边缘图像具有边缘方向性强且边缘较细的优点,具有较高的应用价值。     

基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法

针对红外热像仪采集的图像边缘信息模糊,图像显示多样性,边缘信息难提取的特点,提出了一种基于Sobel算子梯度相乘的边缘提取算法.该算法首先对红外热像仪图像进行待识别目标的高温区域提取,然后分别利用增加了6个方向模板的Sobel算子和Roberts算子对图像进行边缘提取,再将得到的两幅梯度幅值图像进行梯度相乘,最终得到边缘提取图像.最后,用MATLAB对图像进行了仿真,仿真结果表明,该算法能够快速有效地提取红外热像仪图像的边缘,弥补Sobel算子的不足及提高了Sobel算子边缘检测的性能,计算简单,具有良好的检测精度,而且得到的边缘较细,极大的改善了图像边缘提取的效果.     

基于Sobel算子的改进边缘检测算法

提出了一种基于Sobel算子改进的边缘检测算法。该算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度。在计算图像梯度时结合了方向拆分法,将每个方向梯度与两个子方向半个模板对应的像素点之和分别求比值,选择最大者作为该方向的梯度值,然后将四个方向梯度的最大值作为窗口中心点的梯度,最后对梯度图像进行阈值分割和细化,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、图像边缘较细的优点。     

一种Sobel算子的抗噪型边缘检测算法

边缘检测在图像处理过程中占有重要的地位,Sobel算子是在数字图像边缘检测中常用的一种方法。经典Sobel算法简单、速度快,但也存在着边缘定位不精确、提取的边缘较粗、噪声干扰情况下抑制能力差等问题,针对这些问题,提出了一种抗噪声的Sobel边缘检测算法。算法先对图像采用多子窗口进行滤波,去除图像中存在的噪声;然后采用改进的Sobel算法对图像进行边缘检测,算法结合边缘方向计算梯度图像,并对梯度图像在3×3邻域内采用统计信息结合梯度阈值进行了2次边缘细化处理。与经典的Sobel算法及其他文献算法进行了对比试验,结果表明,该算法对噪声具有较强的抑制能力,在去除噪声的同时能够准确地检测出图像的边缘,而且得到的边缘更细,定位更精确。     

基于CCS的图像边缘检测和提取设计

Matlab对数字图像的处理在工程化方面存在一定的不足。针对这一不足,利用硬件仿真平台CCS,采用数字图像灰度梯度最大值法、Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行检测,实现了数字图像的边缘提取。实验表明,Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行边缘检测和提取的效果比较理想,且为图像处理提供了一种硬件实现方法。     

基于均值梯度的脉冲噪声图像边缘检测算法

为了有效地检测出受脉冲噪声污染图像的边缘,提出了一种基于均值梯度的图像边缘检测算法。算法将检测窗口根据水平和垂直方向分成上、下、左、右4个不同区域,先计算每个区域内非噪声点的平均灰度值,然后利用这些值的差分计算图像梯度,得出梯度图像,最后对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法对梯度图像进行细化并提取边缘。实验结果表明,该算法能够较好地检测出受较高密度脉冲噪声干扰的图像边缘,而且边缘较细,效果明显优于传统Sobel算法,具有较强的实用性。     

复杂光照条件下的图像边缘提取算法的改进

边缘是数字图像中的一个重要的局部特征。在复杂光照条件的情况下,图像分辨率较低,传统Sobel算子利用卷积计算出来的灰度梯度较为平缓,边缘不能有效的识别。通过改进Sobel算子的模板,平衡图像的亮边缘与暗边缘,尽可能地避免暗边缘信息的丢失。与此同时,通过分析数据建立相应的数学模型,优化子区域大小,把图像划分为多个子区域,在子区域内利用大津法进行边缘的检测与提取,最后使用Hilditch细化算法将图像的边缘提取出来。通过MATLAB仿真结果表明,与传统So bel算子的边缘提取算法相比,文中算法简单易实现,对于复杂光照条件下的图像,边缘信息提取更完整,自适应能力更强。     

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。     

基于最大模糊熵的红外图像边缘检测算法

针对红外图像边缘检测这一难题,结合红外图像及其梯度图像的特点,在红外梯度图像模糊划分的基础上,提出了一种基于最大模糊熵的红外图像边缘检测方法.首先通过改进传统Sobel算子构造出红外图像的梯度图并研究其直方图特点,然后对其进行自然模糊划分,最后根据最大模糊熵准则确定最优模糊参数,进而确定梯度图像的最佳分割阈值,从而实现边缘提取.与传统的基于梯度的边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果.     

The equivalence of best plane fit gradient with Robert's,Prewitt's and Sobel's gradient for edge detection and a 4-neighbour gradient with useful properties

The best plane fit gradient edge detection technique is reexamined. It is shown that this technique for some different mask sizes and different point operator is equivalent to Robert's, Prewitt's, Sobel's and Huckel's gradient techniques. A 4-neighbour edge detection technique is defined and it is shown that this technique satisfies many desirable properties of an edge detector.     

基于空域图像局部多向梯度模的图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出了一种基于局部多向梯度模的图像融合方法:先对源图像进行分块,然后用方向导数构造的多向梯度滤波器组对图像块进行多向梯度滤波,从而提取出不同方向的边缘特征,通过比较对应块图像总的梯度模的大小来判断属于清晰还是模糊的像素,以此达到融合图像目的。通过实验,证明了该方法简单、有效,对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法

针对边缘检测过程中阈值难确定和提取干扰边缘较多的问题,提出了一种基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法。该算法分为四个步骤:首先对图像进行平滑滤波;之后计算水平方向和垂直方向的梯度幅值图像和梯度方向图像;然后根据梯度方向图像对梯度幅值图像进行噪声边缘滤波,并对梯度幅值图像进行非最大值抑制;最后对滤波后的梯度幅值图像进行分割,对得到的边缘映射图进行边缘跟踪,获取所有的边缘段及其特征,并滤除不满足特征约束的边缘,得到感兴趣的边缘。试验结果表明本文算法有很好的适用性。     

排队"梯度"浮点数编码遗传算法

文章主要论述了浮点数编码遗传算法优化的问题。充分利用个体及其适应度函数值的已知信息,依据一定算法得到“梯度”信息,从而加快算法的收敛速度。但如果个别适应度函数值相对较大(例如是全体适应度函数值平均值的100倍以上),则上述利用“梯度”信息的优势尽失。为了解决此问题,提出排队“梯度”浮点数编码遗传算法。最后用典型的四个常用测试函数分别对简单浮点数编码遗传算法、利用“梯度”信息的浮点数编码遗传算法和排队“梯度”浮点数编码遗传算法的性能进行了测试和比较。     

复杂场景下的自动红外舰船目标检测

为实现多种复杂海天背景下红外舰船目标的有效检测,提出了一种基于局部边缘梯度特征分析的舰船目标检测方法。利用红外舰船目标图像的特征,改进自适应Butterworth高通滤波对图像进行预处理。通过计算局部边缘梯度特征和聚类分析确定初始目标区域,比较梯度特征参数并进行多尺度搜索准确检测出舰船目标。对多种复杂海天场景红外图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单,易于实现,适应面广。     

基于可靠度的LDPC码梯度下降比特翻转译码算法

仿真结果表明,对于列重和行重较小的低密度奇偶校验(Low Density Parity-check,LDPC)码而言,梯度下降比特翻转(Gradient Descent Bit-flipping,GDBF)译码算法展现出巨大的性能优势,但其对于基于有限域几何构造的列重和行重较大的LDPC码则性能损失严重.该文首先分析指出,对于大列重LDPC码而言,翻转函数中的“互相关项”和“双极性校验子求和项”之间的“不匹配”是造成性能损失的主要原因.其次,引入一种可靠性度量对双极性校验子进行加权,上述“不匹配”现象得到有效削弱,从而改善GDBF算法对大列重LDPC码的译码性能.仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,相比于传统的GDBF算法,新提出的算法在误比特率为10-5时可获得0.8 dB的增益.     

基于梯度向量流场的眼睛特征提取

根据人脸图像的边缘梯度图提出了一种新的基于梯度向量流场的眼睛特征提取方法。该算法改进原有的梯度向量流迭代方程求解梯度向量流场,以梯度向量流场中的汇点作为候选点,通过人脸器官的几何位置关系等方法评价候选点以定位眼球。该算法能较好地容忍一定的光照变化、人脸的小角度倾斜和旋转、闭眼和眼镜等干扰。在具有以上干扰的ORL人脸库的400幅图像上的实验证明,该算法具有较好的眼睛特征抽取能力。     

梯度磁场中薄膜厚度梯度

通过在基片的下方放置磁铁 ,在放电空间中引入了纵向的磁场梯度。在这种情况下 ,辉光外貌发生显著收缩。同时 ,沉积的薄膜在平面内存在明显的厚度梯度。利用磁场中带电粒子的运动理论解释了此种薄膜的形成机制。     

45钢激光相变强化梯度组织的研究 (原始组织的影响)

通过试验 ,分析研究了 4 5钢激光相变强化梯度分布的显微组织特征以及原始组织对 4 5钢激光相变强化梯度组织及其显微硬度的影响。通过对不同原始组织激光相变强化效果的对比分析 ,指出原始组织越细小弥散 ,成分越均匀 ,缺陷密度越高 ,材料的临界硬化温度越低 ,越有利于激光相变强化。在相同的激光处理工艺参数下 ,原始组织为淬火高温回火态时 ,激光相变强化的效果最显著 ,正火态次之。淬火回火态的激光相变强化比退火态具有更大的硬化层深度及更高的显微硬度     

基于MG-CG算法的图像超分辨率重建

提出一种基于多重网格(MG)和共扼梯度(CG)算法相结合的图像超分辨率重建快速算法.首先采用Tikhonov正则化方法给出图像超分辨率重建模型;然后在系统介绍MG和CG算法的基础上,针对超分辨率重建中常见对称正定稀疏线性方程的求解,提出多重网格-共扼梯度(MG-CG)算法;详细讨论了MG-CG算法的光滑、限制、插值操作以及计算复杂度.实验结果表明该算法与MG、CG和Richardson迭代算法相比,具有更快的收敛速度.