sobel算子边缘检测

Sobel算子改进算法

通过以上对经典边缘检测算法的分析可知，Sobel算法的优点是计算简单，速

度快。但是由于只采用了2个方向的模板，只能检测水平和垂直方向的边缘，因此这种算法对于纹理较为复杂的图像，其边缘检测效果就不是很理想。该算法认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点时都是边缘点。这种判断欠合理，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值也很大。由于图像的边缘有许多方向，除了水平方向和垂直方向外，还有其他的方向，下面将对Sobel算子进行改进，即将算子模板扩展到8个模板，如图3.１所示。

图3.1 8个方向模板

进过8个方向模板的计算，对某一幅图像进行逐点计算，并且去最大值为像素点的新灰度值，通过阈值的设定，判断边缘点。最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的边缘方向。

Sobel改进算法的思想与步骤。

针对经典Sobel算子对边缘具有很强的方向性特点，设计了一种基于Sobel算子上改进的算法，其主要思想是先对图像进行全局阈值的分割处理，因为分割后的图像是二值图像，此时进行边缘提取，这就可以各个方向的边缘都可以检测到。但也可能会丢失原本直接用算子检测到的边缘。Sobel 算子的优点是方法简单、 处理速度快, 并且所得的边缘光滑, 其缺点是

基于双边滤波的LOG边缘检测算法

摘要：传统LOG边缘检测算法采用高斯函数滤波时，尽管抑制了噪声，但同时也损坏了部分低强度边缘。针对这一问题，本文提出了结合双边滤波的LOG边缘检测算法，首先采用双边滤波来替代传统LOG算子中的高斯滤波，然后计算平滑后图像的拉普拉斯，最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。实验表明，改进后的LOG算法能有效抑制噪声，较好地保护边缘，提高了检测精度，减少伪边缘数，相对传统LOG算法具有更好的检测效果。 关键字：LOG算子；双边滤波；边缘保护；边缘检测

1.引言

边缘是指图像局部强度变化最显著的部分，反映了图像中物体最基本的特征，是对图像进行分割、理解以及检索的重要依据。边缘检测一直是图像处理中的热点和难点??。

1由于数字图像中可能包含不同程度的噪声,使得边缘检测在图像处理中比较困难。经典的边缘检测算子，如Robert、Prewitt、Sobel等??，简单、易于实

2现，但对噪声敏感、抗干扰性能差。Marr边缘检测算法??克服了一般微分运算

3对噪声敏感的缺点，利用能够反映人眼视觉特性的LOG算子对图像的边缘进行检测。该方法在图像边缘检测中具有一定的优势，然而在实际应用中，边缘检测算法仍然存在着一定的问题。比如尺度

基于sobel和canny算法的水珠边缘检测

李建国1，李幸汶1，卜祥洲1，陈涛2

（1.河南宏博测控技术有限公司；2.河南工业大学）

摘要：水珠识别分析方法是利用数字图像处理及模式识别技术实现，本文简要说明了水珠通过边缘检测实现模式识别和计算的原理。同时，着重讨论了水珠识别过程中的噪声识别算法，详尽地阐述了识别过程中的阈值选取方法。此应用表明了算法的实时性好，可靠性高，能很好地满足工业生产和检测要求，大大提高了水珠识别的自动化与智能化。

关键词：水珠识别 边缘检测 边缘轮廓

引言

图像识别是计算机视觉领域的一个非常活跃的课题。近几年来人们对图像识别做了大量的研究，提出了很多种算法和方法，但电力行业应用的相对较少。传统的图像识别方法已不能满足高精度，高效率的要求。电力输配电企业对绝缘子的憎水性要求较高，因为其憎水性直接决定着绝缘子绝缘性能的好坏，并可以减少高压电击穿和污闪故障的发生。因绝缘子的憎水性变差而导致泄漏电流的增加，大大提高了输配电线路的安全隐患。因此，迫切需要提高绝缘子憎水性能安全检测的手段，实现检测的自动化和智能化。目前，检测系统都是拆卸绝缘子并通过实验室法进行测试，不能实现在线检测。对于在线喷水并通过CCD取像得到的图像，核心功

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《图像处理中的数学方法》实验报告

学生姓名：赵芳舟

教师姓名：曾理

学院：数学与统计学院

专业：信息与计算科学

学号：20141914

联系方式：139********

收集于网络，如有侵权请联系管理员删除

__________________________________________________ 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除 梯度和拉普拉斯算子在图像边缘检测中的应用

一、数学方法

边缘检测最通用的方法是检测灰度值的不连续性，这种不连续性用一阶和二阶导数来检测。

1. （1）一阶导数：一阶导数即为梯度，对于平面上的图像来说，我们只需用到二维函数

的梯度，即：

,该向量的幅值：

,为简化计算，省略上式

平方根，得到近似值；或通过取绝对值来近似，得到：。

（2）二阶导数：二阶导数通常用拉普拉斯算子来计算，由二阶微分构成：

2. 边缘检测的基本思想：

（1） 寻找灰度的一阶导数的幅度大于某个指定阈值的位置；

（2） 寻找灰度的二阶导数有零交叉的位置。

3.

几种方法简介

（1） Sobel 边缘检测器：以差分来代替一阶导数。Sobel 边缘检测器使用一个3×3邻

域的行和列之

基于MATLAB的图像边缘检测

作 者：王艳燕

指导老师：秦怡

摘要：图像边缘检测技术是图像预处理技术之一，边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

图像边缘检测的手段多种多样。本文介绍的检测方法是通过一些差分算子，由图像的亮度计算其梯度的变化，从而检测出边缘，主要有Robert、Sobel、Prewitt、Canny、Log等算子。 关键词：算子;边缘;检测

前言

在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和

不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。

在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数，虽然，原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感，解决的方法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。不过，利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的，因此得到的边缘点数比较少，有利于后继的处理和识别工

边缘检测电路的硬件实现,用的是Verilog语言,采用的是原理图输入,给出了源代码,对于采用FPGA做图像预处理有着很好的参考价值

(筆記) 如何設計邊緣檢測電路? (SOC) (Verilog)

Abstract

邊緣檢測電路(edge detection circuit)是個常見的基本電路。

Introduction

使用環境：Quartus II 7.2 SP3

所謂的邊緣檢測，簡單的說就是判斷前一個clock的狀態和目前clock狀態的比較，若由0變1，就是上升沿檢測電路(posedge edge detection circuit)(又稱上緣微分電路)，若是由1變0，就是下升沿檢測電路(negedge edge detection circuit)(又稱下緣微分電路)，若上升沿與下升沿都要檢測，就是雙沿檢測電路電路(double edge detection)。

上升沿檢測電路(posedge detection circuit)

Method 1：

使用兩個reg

r_data_in0與r_data_in1為D-FF，分別hold住上一個clock與目前clock的i_data_in，所謂上升沿電路，就是i_data_in由0變1，也就是r_data

实验三 图像的边缘检测

一、实验目的

1．进一步理解边沿检测的基本原理。 2．掌握对图像边沿检测的基本方法。

3．学习利用Matlab图像工具箱对图像进行边沿检测。 二、实验原理

边缘检测在图像处理中可分为空域下的操作和频域下的操作。本实验以空域下的操作为主要实验内容，其他方法同学们可以在课后自行实验。空域下的图像边缘检测主要应用的是领域运算。

三、实验要求

对边缘检测的要求：使用Matlab图像处理工具箱中的不同方法对下图的边缘进行提取；注意观察不同操作对垂直方向、水平方向、斜方向的提取效果有何区别；注意观察提取后的边界是否连续，若不连续可采用什么方法使其连续。

四、实验步骤

1．打开计算机，启动MATLAB程序；

2．调入实验指导书所示的数字图像，利用MATLAB图像工具箱中已有函数进行编程以实现图像的边缘检测； 3．显示原图和处理过的图像。 4．记录和整理实验报告 五、实验仪器 1．计算机；

2．MATLAB程序； 3．记录用的笔、纸。 六、实验程序：

七、程序说明：

1、先是读取图像I；

2、自定义矩阵[1,1,1,0,0,0,-1,-1,-1]这是横向边缘处理矩阵。[0,1,1,-

SUSAN边缘检测算法性能分析与比较

类别：电子综合 阅读：1579

1 引 言

边缘是图像最基本的特征，是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如：Roberts，Sobel，Prewitt，Kirsch，Laplace等方法，基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子，进行一阶微分或二阶微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算，因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中，发现SUSAN算法只基于对周边象素的灰度比较，完全不涉及梯度的运算，因此其抗噪声能力很强，运算量也比较小。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中，实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。

2 SUSAN边缘检测简介 2．1 SUSAN特征检测原理

如图1所示，用一个圆形模板在图像上移动，若模板内象素的灰度与模板中心象素(称为：核Nucleus)灰度的差值小于一定阀值，则认为该点与核具有相同(或相近)的灰度，由满足这样条件的象素组成的区域称为USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)。

当圆形模板完全处在图像或背景中时，USA

数字图像处理技术课程设计

图像边缘检测

编程实现灰度图像的几种常用的边缘检测算法，包括：梯度边缘检测算法、Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、拉普拉斯边缘检测算法、canny边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法和Krisch边缘检测算法。

代码：

头文件：

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ bmpFile.h

#ifndef BMP_FILE_H #define BMP_FILE_H

BYTE *Read8BitBmpFile2Img(const char *filename,int *width,int *height); bool Write8BitImg2BmpFile(BYTE *pImg,int width,int height,const char *filename); BYTE *Read24BitBmpFile2Img(const char *filename,int *width,int *height);

bool Write24BitImg2BmpFile(BYTE *pImg,int