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  • 【期刊】 基于多重插值的亚像素边缘检测

    刊名:现代计算机(专业版) 作者:田庸 ; 韩震宇 ; 周永洪 关键词:边缘检测 ; 机器视觉 ; 图像处理 ; 亚像素 ; Herminte插值 ; 多重插值 机构:四川大学制造科学与工程学院 ; 四川大学制造科学与工程学院 年份:2017
    摘要:亚像素边缘检测是图像处理的重要内容,边缘检测的精度直接影响图像处理的精度。分析一些亚像素边缘检测算法的优缺点,并对基于插值的亚像素边缘检测进行改进。通过粗边缘检测缩小亚像素检测的检测范围,减小计算量。提出多重插值的方法,先对部分点进行插值,将插值结果中的点作为新的插值点,通过两次插值,提高边缘检测的精度和抗干扰能力。从实验结果来看,该亚像素边缘检测算法的最大误差为0.109 pixel,耗时也较短,能应用于实时检测系统。
  • 【期刊】 基于多重插值的亚像素边缘检测

    刊名:现代计算机:上下旬 作者:田庸 ; 韩震宇 ; 周永洪 关键词:边缘检测 ; 机器视觉 ; 图像处理 ; 亚像素 ; Herminte插值 ; 多重插值 机构:四川大学制造科学与工程学院 ; 四川大学制造科学与工程学院 年份:2017
    摘要:亚像素边缘检测是图像处理的重要内容,边缘检测的精度直接影响图像处理的精度。分析一些亚像素边缘检测算法的优缺点,并对基于插值的亚像素边缘检测进行改进。通过粗边缘检测缩小亚像素检测的检测范围,减小计算量。提出多重插值的方法,先对部分点进行插值,将插值结果中的点作为新的插值点,通过两次插值,提高边缘检测的精度和抗干扰能力。从实验结果来看,该亚像素边缘检测算法的最大误差为0.109pixel,耗时也较短,能应用于实时检测系统。
  • 【期刊】 一种小波变换的图像边缘检测方法

    刊名:电子设计工程 作者:何笑 ; 吐尔洪江·阿布都克力木 ; 贺欢 关键词:边缘检测 ; 小波变换 ; MALLAT算法 ; CANNY算子 机构:新疆师范大学数学科学学院 ; 新疆师范大学数学科学学院 年份:2020
    摘要:边缘检测可以大幅度地减少原图的数据量;消除许多没有意义的信息;保留图像重要的结构属性;本文使用Haar小波滤波器;利用小波变换将原灰度图像进行一层分解;产生4个子图像;对水平高频子图像和垂直高频子图像分别进行Sobel算子检测处理;将低频子图像和对角细节图像分别置零处理;然后对处理过的4个子图进行重构;得到的图像与Canny算子对原图提取的特征图像进行了对比;实验结果表明;该方法得到的结果较好;
  • 【期刊】 一种改进的含噪图像边缘检测算法

    刊名:《无线电工程》 作者:陈茹 ; 张珍明 ; 邢益雪 ; 杨雨 关键词:边缘检测 ; 小波变换 ; 数学形态学 ; 图像融合 机构:火箭军指挥学院 ; 火箭军指挥学院 年份:2016
    摘要:数字图像边缘检测是图像分割、识别等图像分析和理解领域中的重要基础。针对图像边缘检测中噪声抑制与细节保留之间的矛盾,提出了一种基于小波变换和数学形态学改进的含噪图像边缘检测算法。该算法对含噪图像分别采取小波变换法和数学形态学法进行边缘提取,将所得图像进行小波分解,对高低频系数分别采取不同融合规则进行融合,通过逆小波变换得到融合图像。通过实验对比不同算法对含噪图像的边缘检测效果图,结果表明,该算法提取的图像边缘轮廓信息连续完整,在较大程度上能够抑制噪声,较好地保留了图像的细节信息。
  • 【期刊】 基于多尺度多分辨率局部边缘模式的边缘检测

    刊名:计算机工程与应用 作者:闫怀鑫 ; 王瑜 ; 张娜 关键词:边缘检测 ; 多尺度 ; 多分辨率 ; 可变局部边缘模式 ; 加权融合 机构:北京工商大学计算机与信息工程学院 ; 北京工商大学计算机与信息工程学院 年份:2017
    摘要:由于传统基于梯度的方形边缘检测算子包含边缘方向过少(一般为2个或4个方向),因此无法从多分辨率角度检测边缘,进而会丢失其他方向的边缘信息。针对上述问题,提出一种具有多尺度、多分辨率特性的边缘检测算子,称为可变局部边缘模式(Varied Local Edge Pattern,VLEP)算子,并用来提取图像边缘信息。算法主要思路包括,将图像经过高斯滤波器平滑,使用一组或多组VLEP算子与滤波后的图像进行卷积,得到边缘强度,从而获得边缘梯度值,最后设置适当的梯度阈值,对梯度图像进行二值化处理,完成图像的边缘检测。此外,当多组VLEP算子被同时使用时,考虑结合加权融合思想,以便获得更加丰富的边缘信息。实验结果表明,提出的边缘检测算法比其他经典的方法具有更好的边缘检测效果。
  • 【期刊】 受电弓滑板亚像素边缘检测算法研究

    刊名:数字技术与应用 作者:张顺 ; 吴科 ; 孙攀 ; 朱周 ; 王学慧 关键词:边缘检测 ; 亚像素 ; 反正切函数拟合 ; carmy算子 ; 受电弓滑板磨耗 机构:南京理工大学自动化学院 ; 南京理工大学自动化学院 年份:2017
    摘要:为保证列车行车安全,对受电弓滑板磨耗进行检测是必不可少的措施。传统的整像素检测方法精度较低,本文研究了基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测方法。首先,利用canny算子进行基于整像素的受电弓滑板边缘提取,再以整像素边缘点的灰度梯度方向为正轴建立直角坐标系。然后在该坐标系下进行反正切函数拟合,得到亚像素边缘点的位置,以用于滑板磨耗检测。实验结果表明,相比整像素边缘检测方法,本文提出的亚像素边缘检测方法具有更高的精度。
  • 【期刊】 正交多项式亚像素边缘检测算法研究

    刊名:大陆桥视野 作者:王皓平 关键词:边缘检测 ; 拟合正交多项式 ; 图像处理 机构:长春师范大学国际交流学院 ; 长春师范大学国际交流学院 年份:2018
    摘要:鉴于传统的亚像素边缘检测有很多的弊端,为了更加准确的实现对数字图像边缘的检测本文采用了基于正交多项式拟合的亚像素边缘检测算法,该算法通过实际试验证实充分利用了正交多项式的特点,计算时间有很大程度缩减而且实际工作中抗噪声的能力有很出色表现.
  • 【期刊】 新疆褐牛背线边缘检测自动分级算法

    刊名:计算机系统应用 作者:谢云鹏 ; 李艳梅 ; 杜洁 关键词:边缘检测 ; 体型鉴定 ; 自动分级 ; 计算机视觉 机构:甘肃农业大学信息科学技术学院 ; 甘肃农业大学信息科学技术学院 年份:2018
    摘要:牛的背线在新疆褐牛体型鉴定及分级中是重要的指标之一,背线的水平程度反应了牛的生长状况,是选优育种的重要指标.本文依据新疆褐牛体型线性鉴定标准,以牛侧面图像(主要是从胸后到十字步的图像)为研究对象,采用数字图像处理的方法,先对图像进行二值化处理,再对二值化图像进行边缘检测,实现对牛背线边缘点的自动提取.最后通过分析背线边缘点数据,得到牛背线情况的自动分级,具体将背线分为45,35,25,15,5五个等级,得分越高,牛的生长情况越好.实验表明该算法有效可行,能准确快速的得到新疆褐牛背线自动分级结果.
  • 【期刊】 基于低秩矩阵的自适应边缘检测算法

    刊名:组合机床与自动化加工技术 作者:袁安富 ; 施徐凯 ; 邱胜峰 关键词:边缘检测 ; 低秩矩阵 ; 阈值分割 ; 视觉测量 机构:南京信息工程大学自动化学院 ; 南京信息工程大学自动化学院 年份:2020
    摘要:针对传统边缘检测算法处理含噪图像存在边缘模糊、缺失等问题;为提高算法的抗噪性与边缘完整性;提出了一种基于低秩矩阵的自适应边缘检测算法;首先使用低秩矩阵理论将图像中稀疏噪声矩阵分离;在去除噪声的同时能完好保留图像边缘;再根据图像灰度采用迭代循环的方法进行阈值分割选取;最终提取出连续完整的边缘;实验结果表明;使用该算法在混合噪声情况下具有较好的抗噪声能力与算法鲁棒性;提高了边缘信息的完整性;在视觉测量的应用取得了较好的效果;
  • 【期刊】 基于边缘检测的卷积核数量确定方法

    刊名:计算机应用研究 作者:文元美 ; 余霆嵩 ; 凌永权 关键词:边缘检测 ; 卷积神经网络 ; 卷积核数量 ; 字符识别 机构:广东工业大学信息工程学院 ; 广东工业大学信息工程学院 年份:2018
    摘要:针对卷积神经网络中卷积核数量多凭经验确定的问题,提出了一种统计图像边缘信息来确定卷积核数量的方法。采用边缘检测算子对训练图像进行边缘检测,并依据卷积层的卷积核尺寸对边缘图像进行边缘块提取;统计提取到的边缘块以获得边缘特征矩阵,最后计算边缘特征矩阵各列的方差,将方差排序且归一化,选择方差较大部分边缘类型的个数作为卷积核数量。在MNIST和Chars74K数据集上的实验结果表明,该方法能依据数据集特点自适应地确定卷积核数量,构造的卷积神经网络模型大小适应于特定数据集,且能获得较高分类准确率。
  • 【期刊】 一种Sobel算子的抗噪型边缘检测算法

    刊名:信息技术 作者:沈德海 ; 张龙昌 ; 鄂旭 关键词:边缘检测 ; Sobel算子 ; 噪声 ; 统计信息 ; 边缘细化 机构:渤海大学信息科学与技术学院 ; 渤海大学信息科学与技术学院 年份:2015
    摘要: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。
  • 【期刊】 用于线纹显微图像的边缘检测算法

    刊名:光学精密工程 作者:余金栋 ; 张宪民 关键词:边缘检测 ; 显微图像 ; 矩不变理论 ; 方向信息测度 ; 轴向邻域和差 机构:华南理工大学广东省精密装备与制造技术实验室 ; 华南理工大学广东省精密装备与制造技术实验室 ; 广东建设职业技术学院 年份:2015
    摘要:为了在简化计算的同时达到较高的定位精度,提出一种轴向邻域和差边缘检测算法,用于低信噪比、缓慢过渡的微结构显微图像的边缘检测。首先,结合显微图像采集系统的配置,分析了线纹显微图像边缘灰度轮廓特征和基于导数的边缘检测算法的不足。然后,基于方向信息测度,定义了轴向邻域和差运算,依据矩不变理论推导出轴向邻域和差边缘检测算法。实验结果表明:轴向邻域和差边缘检测算法能够适应不同分辨率的显微图像,具有较强的抗噪能力和较高的定位精度,边缘检测效果优于基于导数的算法。该算法用于显微图像时,其边缘坐标定位方差为0.57pixel,微米级线条宽度的测量结果与扫描电子显微镜的测量结果(1.35μm)相差0.17μm,基本满足了测量精度的要求。
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