Robinson算子的并行计算

通过对图像边缘检测方法中Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子的研究，提出计算Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的快速算法和并行算法，在并行虚拟环境ＰＶＭ中实现了用Ｒｏｂｉｎｓｏｎ算子检测图像边缘的并行计算，为大规模图像处理的并行算法在ＰＶＭ环境中的实现进行了有益的探索．     

医学图像边缘快速检测的模糊集方法

为了简单有效地获得理想的医学图像边缘,进行医学诊断,提出了一种基于模糊子集组合的图像边缘检测方法．由于图像边缘的模糊性,在边缘检测过程中应用了模糊集运算方法:先将图像的灰度直方图划分成相应的几个不同的子区,并对与灰度方差直方图子区相应的模糊子集进行运算,综合运算结果,最终得到图像的边缘．文中实例及对几种方法的比较表明,提出的Fuzzy算子所得到的图像边缘优于Sobel算子和Prewitt算子时所得到的图像边缘．     

改进形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法

针对传统边缘检测算法存在定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出一种基于形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法。利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,再利用三次样条插值法对提取出的边缘图像进行插值运算,最后利用数学形态学细化算子将提取出的边缘进行细化,可有效地检测出图像边缘,实现亚像素边缘检测。实验结果表明,这种方法能准确地检测出边缘,优于传统的边缘检测方法。     

基于边缘检测的颈动脉CT图像分割技术研究

在传统图像分割算法的基础上,提出_『基于改进边缘检测的颈动脉CT图像分割方法．首先利用Canny边缘检测算子对CT图像进行边缘检测,然后利用数学形态学方法进行后续处理,并提取各种目标的轮廓．实验结果表明,该方法能有效实现目标与背景的分离,为正确诊断提供了指导信息,大大降低了工作量．     

基于相位一致模型的边缘检测

边缘检测在图像处理和理解中占有重要地位,传统的边缘检测是基于梯度算子,而相位一致方法是基于傅里叶变换理论的一种图像特征检测方法.其原理是指图像特征总发生在相位的最大叠合处.通过计算局部能量,来度量其图像各个位置的相位一致值.利用log Gabor滤波器组实现相位一致模型.为了检验相位一致模型在边缘检测中的有效性,利用该方法对工业图像和遥感图像进行边缘检测实验,并将该方法与canny算子和sobel算子进行对比分析.结果表明相位一致方法可以有效地提取边缘特征.     

基于Canny算子和数学形态学的细胞边缘检测方法

提出了一种基于Canny算子和数学形态学的肉类细胞图像的边缘提取方法．制作了猪肉自然放置过程中各个时段的切片样本,先用Canny算子对0小时切片图像进行细胞边缘的提取,再根据数学形态学方法采用结构元素探针进行膨胀运算,对断裂的边缘和细胞内的孔隙进行填充,然后进行平滑处理．实验结果表明,该方法优于单纯基于微分算子的Canny算子边缘检测方法,为细胞切片图像的特征提取、识别等相关研究奠定了较好的基础．     

基于中值滤波与Sobel、Canny算子的图像边缘检测研究

提出一种在噪声条件下将中值滤波与Sobel、Canny算子相结合进行图像边缘检测的方法。首先,采用中值滤波对图像进行平滑处理,再利用Sobel、Canny算子检测图像边缘。仿真实验表明,该方法对图像边缘检测精度较高,抗噪声性能强,可提高图像边缘检测效果。     

基于开关式周围抑制的轮廓检测方法

传统的基于梯度的边缘检测算子旨在提取图像中所有由灰度变化引起的边缘,并不区分目标轮廓边缘和由杂波造成的干扰边缘。为提高这类算子在自然图像中检测主要轮廓边缘的性能,提出了基于开关式周围抑制的轮廓检测算法。与其他基于周围抑制的方法相比,该方法仅对干扰边缘进行抑制,对轮廓边缘不进行抑制,从而进一步提高了传统边缘算子的轮廓检测性能。利用自然图像和标准的参考轮廓边缘图像对该方法进行性能评估,结果表明,本文方法的轮廓检测性能优于传统的边缘算子及其他基于周围抑制的方法。     

基于MATLAB的数字图像的边缘检测

介绍了数字图像处理主要研究领域中边缘检测的方法,即拉普拉斯高斯算子和Canny算子.利用MatLab图像处理工具箱提供的图像处理函数,对图像进行边缘检测,给出了相应程序及处理结果.结果表明:拉普拉斯高斯算子和Canny算子检测边缘清晰且噪声小.     

一种基于Sobel算子的彩色图像边缘检测新算法

在研究灰度图像边缘检测方法的基础上,针对彩色图像的特点,提出了一种改进的Sobel算子边缘检测算法,并用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,得到的结果图像边缘比较模糊,而本文提出的改进算法,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声,将Sobel算子边缘检测算法从灰度图像很好地移植到了彩色图像。     

基于Sobel边缘算子的H.264/AVC码率控制方案

提出了一种基于Sobel边缘算子的宏块层H.264码率控制方案. 该方案利用Sobel边缘
算子,提高了平均绝对误差预测准确性和头信息比特预测准确性,继而在Sobel边缘算子计
算结果的基础上采用一种新的历史数据点选择方法,进一步提升了码〖JP9〗率-〖JP〗量化
模型的准确性. 实验表明,与传统的H.264/AVC码率控制算法相比,该方案能更精确地控
制码率并获得最大08?dB的峰值信噪比增益.     

交通标志边缘检测技术研究

交通标志边缘检测是智能车实现交通标志识别过程中的关键一步,因此交通标志边缘检测技术的研究具有重要的意义。该文主要将几种经典的边缘检测算法应用在各类交通标志图的边缘检测上,并分别对没有加入噪声和加入噪声的图像进行仿真处理,最后对处理得到的图像进行比较和分析,为人们在实际应用中对算子的选择提供参考。     

数字图像处理的边缘检测技术研究

主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert边缘算子、Prewitt边缘算子、Sobel边缘算子、Kirsch边缘算子以及Laplacian算子等,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣.     

彩色温室蔬菜病害图像预处理及提取方法研究

为了实现对彩色温室蔬菜病害图像的准确识别,采用计算机图像处理技术对温室蔬菜病害叶片进行智能化识别.首先,对R,G,B这3个通道灰度级的图像采用移动平均法有效地去除了噪声的干扰,其次对分离出来的3个通道图像应用基于中心样条滤波和4个模板方向的Sobel算子计算梯度幅值分别检测边缘,然后再将3个通道的边缘融合,这样既克服了传统灰度图像信息的缺失,又弥补了传统Sobel算子细化边缘的不足,能够充分利用彩色图像的信息提取病斑的几何特征,为计算机进一步诊断病害提供了科学依据.     

基于DIS边缘检测和自适应边缘生长的图像分割方法

提出一种基于DIS(differenceinstrength)边缘检测和自适应边缘生长的图像分割方法.此方法是边缘检测、边缘生长、区域生长等分割技术的有机结合.通过DIS进行边缘检测,产生了比梯度算子、sobel算子等更完全的边缘信息.为了解决伪边缘及不连续点的问题,提出了自适应的边缘生长方法,较好地解决了该问题,连接了不连续边缘点,产生了边缘点集组成的闭合轮廓.通过进行区域生长,得到了最终的分割结果.实验表明,该分割方法都能获得很清晰可靠的分割效果,提供精确的目标轮廓线.     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测

介绍了数字图像处理的主要研究领域及图像分割中的边缘检测方法即Sobel和 拉普拉斯算子法.介绍了MATLAB语言的主要特点;说明了Matlab语言适用于数字图像处理. 给出了相应程序及处理结果.说明采用拉普拉斯算子法的处理效果要优于Sobel算子法.     

帧内预测的模式选择快速算法研究及其实现

简要分析了H.264/AVC中的帧内预测模式选择,研究了基于边缘方向信息的模式选择快速算法.通过Sobel算子获得图像的边缘方向信息,并以此为依据确定相应的最优、次优预测模式,有效的减少了候选模式数.另外,在率失真模式选择过程中充分考虑算法的并行效能,减少了冗余计算.仿真结果表明,该方法可以有效的降低帧内预测计算开销,提高编码效率.     

一种黑片图像亚像素边缘检测方法

为了提高黑片图像边缘检测的精度,提出了利用亚像素边缘检测技术来检测黑片图像的边缘.针对Zernike矩的亚像素边缘检测算法存在计算量大和边缘定位精度低等不足,利用Sobel算子对图像进行像素级边缘提取,然后利用改进的Zernike矩算子来检测黑片图像的亚像素边缘,为了防止Sobel算子遗漏可能的亚像素点,增加了一个搜索算法来提高检测的精度.实验结果表明,该方法测量精度高,定位精确,能够应用于黑片的在线检测.