一种改进的Sobel边缘检测算法的设计及其FPGA实现

为了快速得到边缘更清晰、敏感度更高的实时边缘图像数据,提出了一种改进的Sobel边缘检测算法.对原始图像的边缘进行平滑滤波后,利用2个3×3模板对选定的二维图像中同样大小区域内的数据进行卷积,合并水平及垂直方向的导数得到该区域的梯度值,再通过添加的梯度方向模块对该区域进行4个方向的判断以帮助确定边缘,最后通过非极大值抑制及二值化处理确定图像边缘.将改进后的Sobel边缘检测算法在FPGA上进行了实现并证明了其有效性.     

结合光谱和尺度特征的高分辨率图像边缘检测算法

高分辨率遥感图像具有高度细节化的多尺度表达能力,在有效表达地物边缘信息的同时,目标内部几何细节常以噪声的形式出现.提出将光谱相异性和小波变换相结合的边缘特征检测算法,克服了小波变换导致的边缘变形,并能够有效抑制噪声.根据光谱角原理定义归一化光谱相异性模型,并与二进小波变换结合,同时利用梯度方向余弦值对各个波段的梯度幅值加权,最后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向,细化后获取由细到粗的多层次边缘特征.实验结果与小波变换和传统检测算子的检测结果相比,表明该算法利用光谱相异性信息增强边缘响应强度,保证了所有尺度下获取的边缘轮廓不失真,边缘点定位准确;加权处理突出了多波段梯度主方向信息,也有效抑制了高分辨率图像上目标内部精细几何细节形成的噪声.     

基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测

为了进一步提高边缘检测算法的抗噪性和定位精度,提出了一种基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测算法。首先,分别对图像进行中值滤波和加权均值滤波,并通过自适应调整中值滤波结果和加权均值滤波结果所占的权重抑制脉冲噪声和高斯噪声。然后根据不同取向的结构元素可以有效地检测出不同走向的边缘细节这一特性,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并利用其检测图像的边缘,最后沿梯度方向进行非极大值抑制以获取单像素宽边缘。实验结果表明,本文算法不仅能够准确地检测图像边缘,而且具有较好的抗噪性能,处理速度也较快。      

基于改进Canny算子的手势图像边缘检测

针对手势检测不准确,手势边缘检测有偏差等问题,文中提出了一种改进的Canny算子用于检测手势图像边缘。改进的Canny算子使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法去除图像噪声,并在Sobel的基础上扩展45°和135°方向的梯度幅值计算,自适应获取最佳阈值判别图像边缘。最后,使用哈夫变换与像素点的梯度方向相结合检测边缘,连接边缘、增强边缘。实验表明,改进后Canny算子检测的结果8连通数比传统Canny算子检测的结果8连通数多,边缘连续性较好,检测精度更高且自适应性增强。     

基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测

边缘检测被广泛用于图像分析与处理中,由于水的吸收和散射效应,传统的边缘检测算法对于水下图像得不到较好的效果。在此应用一种新的方法来得到较准确的水下图像边缘,首先,将原始图像使用暗原色先验算法进行处理得到较清晰的水下图像;然后,使用梯度幅值边缘检测算法检测出初始边缘,在初始边缘上检测出端点,使用改进的K-means聚类算法对端点进行分类,从而确定背景和目标灰度值接近的区域作为窗口;最后,在窗口内使用梯度幅值检测边缘,通过多个窗口的并集得到最终边缘。实验结果表明,边缘检测效果得到明显的改善。     

一种基于梯度方向一致性的边缘检测新算法

为达到同时提取图像的主要边缘和微弱边缘并有效抑制噪声的目的,该文利用真实图像边缘两侧的灰度渐变性,以及边缘点周围灰度梯度的方向一致性好而非边缘点周围灰度梯度的方向一致性差的特点构造了梯度方向和(SGD)指标;并根据该指标提出一种阈值自适应的边缘检测算法。实验表明:梯度方向和在有效提取边缘点的同时能较好地抑制高强噪声;该指标对光照和对比度变化有较强的鲁棒性;将其用于阈值的自适应调节,得到的基于梯度方向一致性的边缘检测方法能较好地解决兼顾弱边缘检测的同时而不引入噪声干扰的问题。     

一种抑制脉冲噪声的边缘检测算法

提出了一种针对脉冲噪声图像的边缘检测算法,算法借鉴了中值滤波的思想,并采用十字型卷积模板计算图像梯度。首先,对参与图像中梯度计算的像素点进行阈值判断,如果是噪声点,该点像素值用3x3窗口中值滤波结果值替代,然后参与梯度计算,如果不是噪声点则直接参与梯度计算;其次对梯度图像进行细化和二值化以提取边缘图像。实验证明,本文算法对脉冲噪声污染图像边缘检测效果良好,较好地抑制了脉冲噪声的影响,而且提取的图像边缘较细,轮廓清晰。和传统的边缘检测算法及基于小波模变换的边缘检测算法相比,算法在抑噪能力上和边缘提取效果上均比较优秀。     

基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法

在数字图像处理和机器视觉中,边缘检测是一个基本问题和关键环节,因此,精确地检测图像边缘是非常必要的。本文提出了一种基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,通过Canny算子粗略提取输入图像的边缘;然后对初步得到的边缘像素逐点提取灰度梯度方向,以提取的梯度方向为坐标轴正方向建立灰度梯度直角坐标系;最后利用最小二乘法,采用反正切函数拟合图像边缘的灰度梯度,获得亚像素边缘位置。利用Microsoft Visual Studio 2008平台进行实验,结果表明：与基于小波变换及基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法相比,本文所提算法定位精度较高,检测速度较快,能够更完整地检测出图像的平滑边缘。     

一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法

文章提出了一种固定阈值的毫米波图像边缘检测方法。根据图像的统计特征确定出像素的标准梯度强度，并采用单阈值对图像进行边缘粗定位，然后施行非最大抑制处理和滤波，得到最终检测结果。由于该算法对各幅毫米波图像设置相同的阈值，故能实现自动检测，同时还具有计算量小的特点。实验结果表明该方法进行毫米波图像边缘检测的有效性和可行性。     

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。     

基于二阶梯度图的Canny检测边缘修补方法

针对工业标牌压印凹凸字符与背景间没有色差造成的二值化效果不理想,本文采用Canny检测器提取凹凸字符的边缘,为修补产生的边缘断裂提出了基于二阶梯度图的边缘修补方法,采用边缘跟踪技术成功地实现了对Canny检测缺失边缘的修补,从而使字符边缘变得完整.实验表明,采用该方法,取得了非常理想的效果.     

一种新的基于梯度的2*图像插值算法

介绍了常见的图像插值放大方法及其优缺点，提出了一种新的2＊图像插值放大算法，该算法运算速度快，效果明显，对图像包含信息量大的边缘，保持较好，易于用硬件实现。     

图像边缘检测算法研究与分析

边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。     

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。     

一种基于Sobel算子梯度增强的边缘检测算法

针对传统Sobel算子在图像边缘检测中存在的弱边缘提取较差及边缘较粗等不足,提出了一种局部梯度增强的检测算法.算法采用改进的Sobel算子卷积模板计算图像梯度;然后对梯度图像采用局部标准差方法增强局部弱边缘的梯度,最后对局部梯度增强的图像进行细化处理并提取图像边缘,得到边缘图像.实验结果表明,该算法获取的边缘图像边缘信息较丰富,连续性好,边缘较细,整体效果优于传统Sobel算法,具有较高的实用价值.     

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。     

一种新的边缘检测算法

边缘检测是图像处理的一个重要环节.通过对现有经典边缘检测梯度算子--Sobel算子的分析,提出了一种具有普遍意义的边缘检测算子.文章根据新算子的构造机理以及大量的实验,验证了该算子的可行性,这里是对边缘检测算子的一种很好的补充.     

彩色图像边缘检测改进算法

介绍了梯度的概念和度量方法,分析了常用梯度算法,对其中的Sobel算子进行改进,从灰度算法改进到RGB三维空间,提出了一种针对彩色图像的边缘检测算法.本算法在Delphi平台上实现,与同类算法做了多次实验对比.实验证明,该算法能有效增强彩色图像的边缘,耗时较少,经过封装后可以直接用于二值图像、灰度图像和彩色图像,具有一定的通用性和实用价值.