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针对现有边缘检测算子存在的边缘不连续、方向性差和检测效果不佳等缺点,提出了基于多方向的Sobel检测算法。该算法分别采用四方向和八方向模板进行卷积、叠加、融合,得到梯度图像,再细化得到边缘图像。将传统的经典算子检测图像与多方向的边缘图像进行比较,结果表明：多方向的Sobel算子获取的图像边缘较完整、连续、定位精度高,且方向性强,检测效果优于传统算子,而且方向模板数量越多,检测效果越好。 相似文献
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王艳玲 《桂林师范高等专科学校学报》2011,25(2):152-154
提出了一种改进的Sobel边缘检测和细化算法,用8个方向的模板对灰度图像进行边缘检测得到粗边缘图像,将粗边缘图像再进行Sobel边缘检测得到新的边缘图像,将前者减去后者得到差值图,从而得到边缘较细的边缘图,对于边缘模糊的部分,这种过程可以重复多次,这样能够捕捉多个方向的边缘信息,使检测到的边缘和边缘细化定位更精确。该算法容易实现,计算量小,速度快,适合作为图像检测中的快速边缘检测及细化。 相似文献
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为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。 相似文献
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图像边缘是图像基本特征之一。图像边缘检测在实际中有很多重要的应用。传统的图像边缘检测算子有Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Laplace算子等,但以上算子在边缘检测时的效果不够清晰,边缘定位不准确。在此基础上重点改进原有的Laplace算子,采用7×7模板,进一步提高图像轮廓的精度和准确度。 相似文献
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提出了一种新的图像边缘检测算法,该算法融合了非下采样轮廓波变换与数学形态学方法来实现图像的边缘检测.首先,源图像被非下采样轮廓波变换分解成多尺度、多方向子带;然后,分别采用双阈值模极大值算法和数学形态学方法提取高频与低频子带的边缘信息;最后,综合高频、低频子带边缘信息,得到源图像全部的边缘信息,并进行细化,剔除孤立点,获得源图像的边缘.仿真实验结果表明:新算法能够有效抑制噪声,去除伪边缘,一定程度上克服了光照不均引起的不良影响;与传统经典算法LoG,Sobel和Canny及模极大值方法相比,该算法能保持足够的定位精度和边缘细节,且边缘轮廓的完整性、光滑度、清晰度等得到明显提升. 相似文献
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采用CCD作为光电探测器改进传统阿贝折射仪,进行液体折射率的自动测量,其关键是对CCD采集到的图像信号进行边缘检测,提出应用Canny算子对数字化图像进行处理,以获得亚像素分辨率边缘位置数据的数值算法。该算法能较好地抑制噪声干扰并有较高的边缘定位精度。 相似文献
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张伟周利君夏坚 《福建工程学院学报》2021,(4):330-334
针对传统Canny算子进行图像边缘检测时对非线性噪声效果不太明显且会存在漏检的问题,提出了一种改进的Canny算子,将其应用于建筑裂缝边缘提取中。对建筑裂缝图像进行预处理,在预处理阶段对图像进行分割与去除孤立点的操作,以得到更为清晰的图像。利用非线性中值滤波代替原Canny算子中的高斯滤波,用Sobel算子八方向模板进行梯度计算,并使用Otsu法得到阈值。与传统方法相比较,提出的方法能够提取出更清晰完整的图像边缘,其峰值信噪比与结构相似性均有一定程度的提高。 相似文献
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传统边缘检测算子如Canny、Sobel等是通过计算图像中局部小区域的差分来工作的,对噪声比较敏感,在检测边缘的同时常会加强噪声,形态边缘检测器在检测边缘的时候不会加强或放大噪声,单尺度形态学梯度算子结构元素过大或过小都不能检测到满意的结果.将多尺度形态学边缘检测和形态学滤波结合起来,提出一种边缘检测方法.首先利用形态学对多尺度的形态学梯度算子进行边缘检测,再进行填充内部缝隙,接着进行形态学边界平滑,最后通过分割掩模到原图像的结果.仿真结果表明,所提算法能够非常清晰地检测到目标图像的边缘,提取的图像边缘定位准确且平滑,同时具有较强的抗噪能力. 相似文献
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通过对图像边缘检测算法原理分析的基础上,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.算法结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.实验结果表明,本文算法检测的边缘特征优于传统的边缘检测算法,具有一定的应用价值. 相似文献
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大型建筑、道路及桥梁等表面裂缝问题是其安全性检测中不能回避的问题,传统的人工检测手段,不仅速度慢,其计算精度也有待提高,更重要的是对于不安全的位置,使用人工检测危险性高。针对该问题,提出基于Sobel算子的改进边缘检测算法对图像进行处理,能够准确识别混凝土表面裂缝的边缘。 相似文献
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陈亮 《赤峰学院学报(自然科学版)》2018,(5)
形态学衍生于集合论,其核心思想是通过将不同大小、方向和结构的元素放入图像中,进行形态学变换运算来对图像进行边缘检测.为了解决噪声等一系列问题,研究者们将形态学中的各种算法组合起来,形成了诸如多结构元、多尺度法的形态学边缘检测算法,每种方法都提高了抗噪性和精确性.本文提出了多尺度米字型结构元改进形态学边缘检测算法,以不同尺度的米字型窗口结构元和改进形态学相结合来达到图像边缘检测的算法.米字型结构元保证各方向信息的基础上,当结构元扩大的过程中相较于传统方形结构元,有效地减少了运算量.与之前的形态学边缘提取算法相比,对于含噪声的图像的边缘提取效果和运算时间都有一定的提高. 相似文献
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边缘检测作为图像分割的一部分,能够用于医学图像诊断。在医学图像获取过程中不可避免地会出现一些高频噪声,从而对属于高频分量的边缘产生干扰。传统Canny算子在高斯滤波去噪时会滤除一些边缘信息,且需要人为设定高斯滤波方差及高低阈值,缺乏自适应性。通过采用自适应中值滤波去噪,以及采用Sobel算子计算梯度幅值方向,并利用非极大值抑制对图像进行细化,最后利用Otsu计算图像高低阈值,从而对Canny算子进行改进,并在医学图像上进行实验。结果证明,该方法能更准确地检测边缘信息,且具备较强的自适应性。 相似文献
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Sobel算法在图像处理时能对边界线进行提取,突出图像的边缘。该算法不仅能够提取目标和背景的边界线,还能把两者分开,突出图像的边缘,把有用信息提取出来。把Sobel算法应用于图像处理中,并与其他算法进行对比,进行软件仿真,通过在DSP芯片上实现,可以得出Sobel算法在边缘检测方面的优势。 相似文献
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针对传统检测方法模糊图象边缘及定位精度不高的问题提出一种基于形态学多结构元素的医学图像边缘检测方法.该方法利用多个结构元素和复合算子检测图像边缘,仿真实验结果表明,该方法能够提取清晰的图像边缘,定位精度高,优于传统边缘检测方法. 相似文献
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基于复杂腔体类铸造零件机器视觉系统中的边缘检测问题,提出了一种改进的灰度矩亚像素边缘检测方法。提出了以模糊模型代替阶跃模型,将误差函数运用到矩方法的边缘检测算法。通过实验对检测精度和运行速度进行了对比,结果表明,改进的灰度矩边缘检测算法比传统算子具有更高检测定位精度和更快的速度,可满足图像目标高精度实时在线测量要求。 相似文献
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由于彩色图像能够提供比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理越来越受到人们的重视。为了充分利用彩色信息进行边缘检测,提出了基于多方向矢量梯度的彩色图像边缘检测方法。在分析传统基于矢量梯度的边缘检测方法存在边缘不连续、漏检等问题的基础上,通过引入多方向矢量梯度,综合考虑不同方向对图像梯度的响应,并借助信息融合技术融合多个方向下的检测结果,从而得到最终边缘检测结果。实验结果表明,该改进算法对边缘提取具有更好的连续性和定位准确性,而且对低照度下的边缘图像具有较好的响应。 相似文献