基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法

Sobel算子对图像进行边缘检测时,只对垂直与水平方向敏感,使得一些边缘检测不到,从而限制了Sobel算子的检测性能.针对此问题,文中提出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测算法,先对图像进行Gabor变换,找出不同方向上人眼敏感程度低的系数,再用Sobel算子对变换过的图像进行边缘检测,最后把此图像与直接用Sobel算子检测的图像相加.实验表明,该算法改善了Sobel算子检测方向单一的不足,包含较多的边缘信息.     

基于Gabor滤波器的边缘检测方法

本文给出了一种基于Gabor滤波器的边缘检测方法,分析了该方法的性能指标,并与其它常规线性边缘检测算子性能做了比较,得出了结论。     

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。     

基于Sobel算子的图像边缘检测研究

在图像处理中,提出了一种新的边缘检测算法,该算法首先对由Otsu算法所得图像进行形态学的去除孤立像素和闭运算操作,然后再用Sobel算子进行边缘检测,最后将所得图像与用Sobel算子直接对原始图像进行边缘检测的图像相加。最后用MATLAB对数字图像和红外图像都进行了仿真。仿真结果表明,该算法改善了单一的用Sobel算子检测对垂直与水平方向敏感,其他方向不敏感的不足,提高了Sobel边缘检测算子的性能,具有良好的检测精度。此算法不仅适用于数字图像还适用于红外图像。     

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.     

基于改进Sobel算子的车牌边缘检测算法

针对车牌识别中车牌的边缘信息在Sobel算子的检测下易受到图像采集环境的影响,阈值难以确定,不具有自适应性且对噪声的敏感度高这一特点,提出了一种采用基于二次搜索寻优的阈值选取策略算法,并得出了一套完整的Sobel对车牌边缘检测的算法.实测结果表明:该方法能够更好的解决Sobel算法中存在的由于阈值不自适应性导致边缘检测出现伪边缘点和粗糙点,增强了检测的实时性和鲁棒性.     

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算子边缘检测和数学形态学的车牌定位算法

随着智能化交通管理系统的飞速发展,对车牌的定位和识别提出了更高的要求,因此提出了一种结合边缘检测和数学形态学的车牌定位算法。采用Sobel算子进行边缘检测,经数学形态学处理得到连通的车牌候选区域,然后对其进行分析,实现车牌区域定位。实验结果表明,该方法能准确实现车牌定位,性能良好。     

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.     

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Sobel边缘检测和双线性算法的图像缩放实现

针对传统图像缩放算法的不足,本文提出一种边缘检测和双线性插值结合的方案,用以实现图像缩放的功能。借助FPGA并行高速处理的优势,搭建各功能模块,最后通过仿真工具和板级验证,结果表明该设计能够有较理想的图像放大效果。     

一种改进的Sobel自适应边缘检测的FPGA实现

针对经典Sobel边缘检测算法对噪声比较敏感而且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Sobel自适应边缘检测方法。首先,对经典Sobel算法改进,增加了检测方向,根据待测像素背景灰度值和人眼视觉特性自适应地生成阈值,从而检测出与人的主观视觉更为一致的图像边缘,然后对边缘图像进行形态学处理,增强了算法的抗噪性。将改进的边缘检测算法在单片FPGA上实现,利用FPGA高速并行处理的优势,系统能够实时采集、检测图像边缘并显示高帧频高分辨率图像。     

基于Gabor滤波器的喷丝板疵点检测

疵点检测是现代纺织工业产品质量控制中的关键环节之一,对保证聚酯纤维纺织品质量具有重要的现实意义.由此本文提出了一种基于Gabor滤波疵点检测方法.该检测方法通过Gabor滤波处理,使特定方向与特定频率的疵点位置初步被过滤呈现出来,之后通过边缘检测算法计算图像中待检测的疵点位置,准确获得疵点在图像中的位置.仿真实验结果表...     

Design of an image edge detection filter using the Sobel operator

The architecture of the edge detector presented is highly pipeline to perform the computations of gradient magnitude and direction for the output image samples. The chip design is based on a 2-μm, double-metal, CMOS technology and was implemented using a silicon compiler system in less than 2 man-months. It is designed to operate with a 10-MHz two-phase clock, and it performs approximately 200×10⁶ additions/s to provide the required magnitude and direction outputs every clock cycle. The function of the chip has been demonstrated with a prototype system that is performing image edge detection in real time