基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel 算子基础上,增加了45°和135°2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于改进的Sobel算子边缘检测算法

为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题,提出了一种改进的Sobel算法。该算法在Sobel算子的基础上,增加了45°和135° 2个方向模板,并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。算法先将图像转换为灰度图像,然后用改进的Sobel算子得到梯度图像,再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理,最后结合斜向边缘方向域值进行二值化,得到边缘图像。仿真实验表明,与传统Sobel算法相比,该算法提高了检测精度,使得边缘细节更丰富、更连续。     

基于概率估计的Sobel算子医学图像边缘细化方法

针对存在大量噪声和目标边缘模糊的医学CT图像难以提取精确边缘的难点,提出边缘检测精确定位算法。该算法利用Sobel梯度图以及一阶微分期望阈值,从概率分布的方法进行定位估值,从而获得较高的定位精度。实验结果表明,本文算法比传统Sobel等算子对提取医学CT图像边缘更有效。     

基于八方向Sobel算子的边缘检测算法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,提出一种基于八方向Sobel算子的边缘检测算法。采用0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5° 8个方向的模板进行检测,能较好地检测出不同方向的边缘。在检测过程中,考虑到邻域内像素到中心像素距离不同,对中心像素的贡献不同,算法 根据该像素到中心像素欧氏距离对邻域内像素进行加权,使得距中心像素越近,其权值越大。实验表明,算法检测出的图像边缘较为完整,轮廓线清晰且连续性较好。     

局部方向梯度幅值与相位差分的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法（LDGMPD）,首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分。局部方向梯度幅值与相位差分仅使用边缘梯度值与相位局部差分值中最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生LDGMPD值。再选取结构对比信息对各LDGMPD人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDGMPD直方图特征,最后利用最近邻分类器分类识别。在AR和CAS-PEAL-R1共享库上进行实验表明LDGMPD在单样本人脸识别具有较好的效果。     

基于多尺度形态梯度的灰度图像边缘检测

研究了一种基于多尺度抗噪型形态梯度的灰度图像边缘检测算法。该算法通过构造5个不同的结构元素,结合多尺度合成对图像进行边缘检测。为验证本文算法的效果,用几种传统的微分算子对实验图像进行了边缘提取的实验,并把结果与用本文算法提取的结果进行了比较。结果表明:本文算法比较成功地完成了图像的边缘检测,且检测效果在完整性和细节的丰富性方面优于经典的Sobel算子,LOG算子和Canny算子,但在某些边缘的连接性和平滑性方面不如Canny算子,在这方面还有待改进。     

基于粗定位与组件树的MAG焊图像熔池边缘提取算法

为了得到清晰、可靠的熔池边缘, 提出了一种新的基于组件树模型的MAG焊图像熔池边缘提取算法。对获取的焊缝区域图像, 使用区域粗定位方法获得关注的熔池区域, 输出标准的梯度级图像后, 使用组件树模型提取出熔池边缘。实验证明, 借助该模型不仅能够实现MAG焊图像熔池边缘提取, 并且与Sobel变换等方法相比, 有效提高了熔池边缘提取的精度。     

基于Sobel和LoG相结合的边缘检测与细化方法

鉴于Sobel算子检测边缘较粗、定位不准确,以及LoG算子具有各向同性的特点且对边缘方向性信息检测不敏感,提出了Sobel算子与LoG算子相结合的边缘检测与细化方法。首先用水平、垂直、两个斜对角4个方向模板改进原Sobel算子两个方向模板,并用改进的Sobel算子对原图像进行边缘检测,得到粗边缘图像;然后使用LoG算子检测粗边缘图像的边缘;最后将两次边缘检测结果相减,达到边缘细化的目的。实验结果表明,该方法有效地解决了原Sobel算子检测边缘较粗的问题,得到的边缘较细;克服了LoG算子对方向性边缘信息不敏感的缺陷;且运算速度与传统LoG方法基本相当。     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

基于改进的四叉树Sobel算子图像分割研究

研究图像分割精度提高问题,由于图像噪声的干扰,造成图像模糊。传统的Sobel图像分割方法容易造成图像分割不清晰和对比度不明显。为解决上述问题,应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,并进行边缘提取;最后运用四叉树算法对去噪图像进行多区域目标分割,并对分割的不同区域进行合并,有效地解决了因局部图像的叠加和分割不准确的难题,并且通过仿真实验显示,本文提出的改进型算法,也就是利用四叉树Sobel算子,能够有效地去除图像分割所带来的去除噪声,大大地提高升图像边缘的清晰度,是一种有效地图像分割方法。     

整数阶滤波的分数阶Sobel算子的边缘检测算法

针对传统的整数阶微分图像边缘检测算子存在的边缘模糊不清、受噪声影响大等问题,该算法从改进传统的整数阶微分Sobel算子入手,以分数阶微分理论为基础推导出了分数阶微分Sobel算子,结合Sobel算子边缘检测方法,将整数阶微分Sobel算子作为滤波器与分数阶微分Sobel算子作卷积运算,改进了整数阶微分Sobel算子。整数阶微分滤波后的分数阶微分Sobel算子成功地解决了传统的边缘检测算子存在的准确性低、抗噪性差等问题。理论研究与实验结果表明,该边缘检测算子对图像的边缘细节特征刻画得更精细,抗噪性更强,优于常用的整数阶微分边缘检测算子,边缘检测效果很好。     

基于巴特沃斯滤波的改进型Sobel算子边缘检测

In order to solve the defects of single calculation direction, inaccurate positioning and poor edge connectivity in traditional Sobel operator image edge detection, this paper proposes an image edge detection algorithm that combines Butterworth high-pass fil- tering and improved Sobel operator, and uses the combination of the two techniques to perform edge detection and feature extraction on images. Firstly, the image is pre-processed by the Butterworth high-pass filter, then the improved Sobel operator that adds six - direction templates is used to the traditional Sobel operator for edge detection. Through experimental simulation, compared with the traditional algorithm, this algorithm has the following advantages: prominent edge, good connectivity, low sensitivity to noise, high positioning accuracy.     

基于双边缘检测的目标定位技术

为了提高目标定位的准确性,在传统的高斯差分边缘检测和Sobel算子边缘检测的基础上,提出将二者相结合的双边缘检测算法。对原始图像进行2次标准差不同的高斯模糊求高斯差分来代替原本边缘检测图像预处理中的高斯平滑过程;对实验结果较好的高斯差分参数,进行Sobel边缘检测并进行目标定位。实验结果表明,在算法时间开销增加较少的情况下,使用高斯差分算子与Sobel算子相结合进行边缘检测的结果优于Sobel算子单独检测,检测效果较好。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

一种基于猫视皮层细胞机制的改进的Sobel算子

目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫（以及雪貂和猴）的初级视皮层的简单细胞对场景边缘检测原理的不同,提出了更接近于猫的初级视皮层中的简单细胞的工作机制的边缘检测算法——改进的Sobel算子。实验结果表明：改进的Sobel算子不仅保留了经典的Sobel算子的优点,而且提高了45°、135°朝向的边缘输出幅度,增强了抗干扰性和亮度适应性。     

基于改进Sobel算法的实时边缘检测系统

针对传统的Sobel边缘检测算存在对噪声敏感和缺乏自适应能力等缺点,提出了一种结合中值滤波与自适应阈值的改进So-bel边缘检测算法。并使用Verilog HDL语言在FPGA上实现了基于该算法的实时边缘检测系统。实验结果表明,该系统对环境有很强的适应能力,能够实时有效地提取出图像边缘。     

改进的Sobel算子彩色图像边缘检测

为了解决传统灰度图像边缘检测中容易出现的边缘定位偏差、边缘丢失以及边缘不连续等问题,结合传统的Sobel梯度边缘检测方法和图像阈值分割技术,提出了一种改进的Sobel算子彩色图像边缘检测方法。通过对比试验结果表明,该方法可以有效地降低色彩边缘的误检率,一定程度上提高了边缘检测器的性能。     

公路路面裂缝类病害图像处理算法研究

文章在对公路路面裂缝类病害的检测过程中,通过认真分析路面病害图像特征,研究了适合于路面病害识别的图像处理算法。由于裂缝类病害的类型包括横向裂缝、纵向裂缝和不规则裂缝,边缘可能在各个角度方向存在梯度,因此,文中构造了8个方向的模板对图像进行Sobel边缘检测。边缘检测处理后,结合加权的邻域平均噪声滤除算法和Ostu图像分割算法对病害图像进行处理,处理结果相对于其他经典算法,裂缝边缘宽度较细(2个像素),并且裂缝的边缘保护很好,裂缝边缘之间断续情况较少。该算法用于对公路路面裂缝类病害的识别检测过程中,检测精度和检测效果都很好。     

基于改进的Sobel算子最大嫡图像分割研究

研究图像分割精度问题。针对传统的Sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的Sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用Sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过Sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。