Sobel

摘要： 本文提出了一种基于计算机机器视觉的印刷标签缺陷检测方法,通过将印刷标签图像二值化,用Sobel算子找出条形码条黑条码边缘,通过Hough变换检测条形码区的直线特征,确定条形码区,判断是否存在缺陷,再标出缺陷。通过仿真实验,该方法能将对带有漏墨、破损条形码很好地检测出来。

摘要： Sobel边缘检测算法是图像处理中一种经常用到的算法,其执行效率往往会影响整个处理过程的实时性。本文基于前人的工作,使用Xilinx公司的ZYNQ系列FPGA基于HLS语言实现了该算法,使用VivadoHLS开发环境自带的优化功能对其核心卷积运算进行了优化,并将几种优化方式的结果进行了对比。

摘要： 现代视频图像分辨率更高、数据量更大,对于实时视频处理系统的实时性要求更为严格。本文提出了一种基于Sobel算子的实时视频处理与显示系统,该系统采用自顶而下的模块化设计方法,通过Vivado软件,对各模块采用现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)硬件进行编程与加速实现。结果表明,本文系统在Kintex 7系列FPGA芯片XC7K325T平台上可以满足对分辨率为720p、帧率为30fps视频的实时处理与显示。该系统框架设计合理、通用性强,具有较好的工程应用价值。

摘要： 为了解决动态目标检测中出现的空洞、边缘断裂等问题,提出了一种融合Sobel的四帧差分法。在帧间差分法的基础上叠加差分运算,采用四帧差分算法增强目标内部轮廓信息,结合动态目标二值数据与Sobel边缘数据进行逻辑或运算,提取动态目标二值图像。结果表明,该算法将目标信息完整度提升到80%,综合评估H值提升18.6%,有效提高了动态目标检测的准确率。

摘要： H.266/VVC(Versatile Video Coding)是目前最为先进的视频编码标准,其为了适应更加复杂纹理的视频图像,在上一代视频编码标准H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)基础上引入了带有嵌套多类型树的四叉树,使得图像的块划分灵活,在提升编码性能的同时带来了显著增加的计算量.针对以上问题,提出了基于Sobel边缘检测的帧内快速CU划分技术,利用边缘特征来跳过几种CU划分方式达到减少运算量的效果,在AI(All In?tra)模式下,编码时间平均减少了39.95％,而BDBR(Bj?ntegaard Delta Bitrate)仅上升了0.73％.

摘要： 边缘检测是分离图像目标主体和背景的主要依据.通过检测图像上灰度显著变化的像素点集合来确定图像的边缘.目前边缘检测的方法大多综合应用两个算法来提高边缘检测质量.本文在FPGA上综合应用GAUSS-filter、SO-BEL、NMS、OTSU等多种算法进行图像边缘检测.将原始采集到的彩色图像转换成灰度图像,先对图像进行高斯平滑处理,消除干扰性噪声;应用SOBEL算法计算图像梯度值,再应用NMS算法处理灰度,挑出轮廓边缘梯度值最大的灰度像素集合;最后应用OTSU算法自适应地确定图像门限阈值进行边缘检测.该方法不仅能刻画出图像的边缘,而且还能对边缘进行细化,实验结果显示对不同的图像都有很好的检测效果.本文所提出的在FPGA上实现的图像边缘检测方法具有准确、实时、高速等特点,能够应用到许多领域中.

摘要： 图像的边缘携带了许多重要的图像信息,在提取图像边缘时,能够在保留大部分的图形信息的境况下,有效地减少数据量.而边缘识别也正是图像处理和机械视觉的基础技术,尤其是在图形特征的提取领域当中的一个方向.本文基于此背景提出了一种基于Sobel算子图像边缘检测算法的FPGA实现方案,此方案在FPGA硬件平台仿真验证模型中取得了较理想的效果,极大地提高了算法的执行效率,能为实时图像处理系统的速度与稳定性提供保障.

摘要： 视频序列中运动目标跟踪时常因旋转、形变、被遮挡等原因造成跟踪失败,无法达到较好预期.针对此情况提出一种基于STRCF的改进HOG特征目标跟踪算法.首先,通过搜索目标区域的Sobel特征局部最值,然后以局部最值所在区域为中心施加一个高斯权重,最后将权重与HOG特征相融合,并将其应用于目标跟踪.该方法的优点是扩大了目标与背景的差异化,使得所提取特征能更有效地描述目标物体.同时,为结合时间轴信息构建稳定模板,跟踪过程中模板更新采用多帧更新方式.实验结果表明,该方法可有效地解决跟踪过程中目标旋转以及被遮挡等问题,能实现目标的鲁棒性跟踪,具有一定应用价值.

摘要： 本文针对防空兵通用射击评价系统中图像动态识别问题,提出了一种基于Sobel算子的多目标提取与定位,基于连通域处理方式的模板匹配分离靶机与射弹的新方法.结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度.该方法尽管是针对动态运动中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究.

摘要： 本文针对防空兵通用射击评价系统中图像动态识别问题,提出了一种基于Sobel算子的多目标提取与定位,基于连通域处理方式的模板匹配分离靶机与射弹的新方法.结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度.该方法尽管是针对动态运动中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究.

摘要： 本文针对防空兵通用射击评价系统中图像动态识别问题,提出了一种基于Sobel算子的多目标提取与定位,基于连通域处理方式的模板匹配分离靶机与射弹的新方法.结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度.该方法尽管是针对动态运动中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究.

摘要： 本文针对防空兵通用射击评价系统中图像动态识别问题,提出了一种基于Sobel算子的多目标提取与定位,基于连通域处理方式的模板匹配分离靶机与射弹的新方法.结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度.该方法尽管是针对动态运动中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究.

摘要： 本文针对防空兵通用射击评价系统中图像动态识别问题,提出了一种基于Sobel算子的多目标提取与定位,基于连通域处理方式的模板匹配分离靶机与射弹的新方法.结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度.该方法尽管是针对动态运动中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究.

摘要： 针对红外图像的特性,完成了几种图像边缘检测算法(Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Guass-Laplace算子)的提取,着重比较了其在红外图像边缘检测应用方面的特点,实验结果表明Guass-Laplace算子的处理效果更好,完成了红外图像处理边缘检测算法的选优.并对边缘检测算法(亚像素级)进行了扩展分析.

摘要： 针对红外图像的特性,完成了几种图像边缘检测算法(Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Guass-Laplace算子)的提取,着重比较了其在红外图像边缘检测应用方面的特点,实验结果表明Guass-Laplace算子的处理效果更好,完成了红外图像处理边缘检测算法的选优.并对边缘检测算法(亚像素级)进行了扩展分析.

摘要： 针对红外图像的特性,完成了几种图像边缘检测算法(Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Guass-Laplace算子)的提取,着重比较了其在红外图像边缘检测应用方面的特点,实验结果表明Guass-Laplace算子的处理效果更好,完成了红外图像处理边缘检测算法的选优.并对边缘检测算法(亚像素级)进行了扩展分析.

摘要： 针对红外图像的特性,完成了几种图像边缘检测算法(Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Guass-Laplace算子)的提取,着重比较了其在红外图像边缘检测应用方面的特点,实验结果表明Guass-Laplace算子的处理效果更好,完成了红外图像处理边缘检测算法的选优.并对边缘检测算法(亚像素级)进行了扩展分析.

摘要： 针对红外图像的特性,完成了几种图像边缘检测算法(Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Guass-Laplace算子)的提取,着重比较了其在红外图像边缘检测应用方面的特点,实验结果表明Guass-Laplace算子的处理效果更好,完成了红外图像处理边缘检测算法的选优.并对边缘检测算法(亚像素级)进行了扩展分析.

摘要： 本发明涉及一种基于Sobel算子及图像熵的散斑干涉相位图滤波评价方法，所述方法包括对散斑干涉相位图进行正、余弦变化，并对其进行均值滤波平滑处理，而后利用得到的一次滤波后的所述正弦图和余弦图进行反正切变换，获取一次滤波后的散斑干涉相位图，之后与Sobel算子进行卷积得到散斑干涉相位图的梯度图，通过对所述梯度图求取一维图像熵，最后重复滤波过程，得到多个所述一维图像熵，并进行统计绘制成折线图，当折线图变化达到平台期，滤波停止，获得滤波后的降噪散斑干涉相位图。本发明在单一散斑相位图持续滤波过程中避免了欠滤波或过滤波的问题，对滤波进行定量评价，控制滤波过程，提高了数字散斑测量智能化程度。

摘要： 本发明公开了一种基于Sobel算子的超市购物车手部识别方法，包括如下步骤：首先使用2D摄像头获取彩色图像，并以事先制作的模板图像作为其掩膜；其次对图像进行灰度化处理，使用Sobel算子对灰度化后的图像进行卷积操作，再对处理结果进行二值化处理，并与彩色图像做掩膜操作得到ROI图像；最后对所述ROI图像做手持商品判断，所述手持商品判断包括肤色建模部分、手持商品判断部分和统计部分；本发明采用Sobel算子，对于像素的位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，因此效果更好；与Robert算子定位比较，抗噪声能力强；由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘时，可以利用快速卷积函数，简单有效；计算量小，可以用于实时系统。

摘要： 本发明提供了一种基于Sobel算子的遥感图像云检测方法，解决了遥感图像云检测中运算量大和检测结果不准确的问题，实现步骤为：获取存储于RGB色彩空间的遥感图像在HSI色彩空间的色调分量和亮度分量；获取待检测的存储于RGB色彩空间的遥感图像的显著性图；基于Sobel算子获取地物细节灰度图像；获取地物细节灰度图像的膨胀细节二值图；获取粗检测图像；对粗检测图像进行形态学处理得到优化的粗检测图像；对优化的粗检测图像进行引导滤波和二值化得到最终的云检测结果；本发明先对图像进行色彩空间转换，采用基于Sobel算子的图像细节提取技术，进行遥感图像的云检测，计算量小，检测效果显著，用于遥感图像的预处理过程。

摘要： 本发明公开了一种基于改进Sobel算子的智能车行驶控制系统及方法，该系统包括图像采集模块、图像处理模块、控制信息转化模块、执行模块，本发明方法将采集到的原始图像通过Sobel算子卷积运算处理后得到梯度图像，对梯度图像先后进行池化，二值化，得到二值化图像，剔除所述二值化图像中的噪点及短线条，寻找有效赛道边缘并运用全连接神经网络进行赛道类型的判断，根据寻找到的有效赛道边缘和赛道类型判断结果确定智能车前进方向与正确路线之间的偏移量，通过PID运算后控制小车行驶速度以及方向。

摘要： 本发明公开了一种基于X‑ray imaging与Sobel‑SCN的GIS缺陷检测方法，包括：S1、获取GIS设备X射线图像(X‑ray imaging)；S2、对所述图像进行旋转、去噪、增强、二值化预处理；S4、基于Sobel算法提取图像边缘信息；S5、基于数学形态学完善图像边缘轮廓信息；S6、分割图像、标定分割图像重心；S7、构造特征矢量集；S8、采用随机配置网络(Stochastic Configuration Networks,SCN)，将归一化后的特征矢量集作为输入，对所述特征矢量集进行分类，实现GIS缺陷识别。本发明将X射线图像处理技术与SCN算法应用与GIS缺陷检测中，替代巡检人员判别GIS是否存在缺陷，可以提高GIS缺陷检测的质量与效率。

摘要： 本发明涉及一种基于Sobel算子的腭中缝图像重构方法及系统，属于图像处理技术领域。先对上颌腭中缝CBCT文件进行数据预处理，得到多张腭中缝局部图像，然后对所有腭中缝局部图像进行归并式融合，得到腭中缝重构图像，且在归并式融合的过程中，采用Sobel算子进行优化，从而能够将分散在多层CBCT图像上的腭中缝区域在同一张图像上重构其区域形状全貌，便于医生直观而精准的对腭中缝区域进行判断。

摘要： 本发明公开了一种基于改进的Sobel梯度函数的融合散焦光场深度估计算法，涉及计算机视觉与数字图像处理领域，该基于改进的Sobel梯度函数的融合散焦光场深度估计算法对光场数据进行预处理然后进行数字重聚焦转换，得到用以分析各像素点所处深度的多张聚焦切片组成的焦栈。使用改进四方向的Sobel梯度函数求梯度，并得到深度图。接下来根据宏像素在聚焦状态下像素一致性高的特点计算一致性张量，得到基于相关性的深度图。而后以代价曲线峰值比作置信分析得到梯度函数的置信度，然后根据该置信度使用MRF模型进行对上述深度图进行融合和全局优化。最后，在HCI公开数据集上对算法进行测试和对比。

摘要： 本发明涉及基于3D‑SOBEL的局部异向性搜索椭球体生成方法，包括：S1.获取矿体模型的坐标结点和拓扑信息；S2.基于所述坐标结点和拓扑信息构建矿体网格模型，并对所述矿体网格模型进行指示化处理，计算所述矿体网格模型中每个单元位置的梯度，获得所述矿体网格模型的边界信息；S3.根据所述边界信息，得到所述矿体网格模型边界处的椭球体形态，计算所述矿体网格模型边界处的椭球体形态参数，生成矿体内部的搜索椭球体模型。本发明基于边界处的椭球体方向确定内部的椭球体方向，计算相对简单，没有变差函数或者其它的复杂计算过程。

摘要： 本发明一种基于FPGA的Sobel+Ewma边缘检测系统及方法，属于边缘检测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种基于FPGA的Sobel+Ewma边缘检测系统硬件结构的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括PC机、FPGA主控模块、显示屏，FPGA主控模块包括图片数据接收模块、数据缓存模块、Sobel+Ewma模块、数据存储模块、图片显示模块；图片数据接收模块接收从PC机发送的图片，数据缓存模块接收并缓存图片数据接收模块接收的图片数据，通过调用Sobel+Ewma模块实现卷积模板的生成；Sobel+Ewma模块对数据缓存模块的图片做边缘检测处理，数据存储模块用以接收处理好的图片数据并保存；图片显示模块将存储在数据存储模块的经过边缘处理后的图片在显示屏上进行显示；本发明应用于边缘检测。

摘要： 本发明是一种基于改进sobel算子的隧道反射率影像滤波方法，具体步骤如下：步骤1，获取隧道反射率影像；步骤2，基于改进的sobel算子提取影像边界线；步骤3，以边界线图像作为引导图像对所述隧道反射率影像进行引导滤波。该方法采用改进的sobel算子，结合引导滤波算法，在保留影像结构细节的同时高效滤除隧道影像中灰尘颗粒以及影像获取过程中生成的噪声，从而保证隧道结构及病害检测分析的效率和准确度。