基于Sobel的边缘检测方法论文PDF 基于Sobel的边缘检测方法论文PDF 基于Sobel的边缘检测方法论文PDF

Sobel_Filter_Altera_OpenCL_DE1-SoC

Sobel算子提取图像边缘-Matlab源程序1.rar 编程实现sobel算子,提取一幅图像的边缘信息

特征点的选取是视觉研究的基础,其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点,但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出一种基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法:首先采用Sobel边缘检测进行角点预筛选,本质上提高检测效率;随后采用圆周窗口模板对筛选后的角点进行非极大值抑制,减少漏检点与伪角点的个数;最后采用临近点剔除法,保留非极值最大点作为角点,解决角点簇问题。实验结果表明,文中角点检测算法运行效率得到了极大提高,减低漏检率的同时,旋转不变性亦得到了改善。

Sobel操作员边缘检测 使用Sobel运算符的简单边缘检测 应用 Sobel操作员通过计算图像梯度的近似值来帮助我们获得图像的边缘。 在每个点上，结果都是相应的梯度向量或该向量的范数。 通过从左到右用第一个内核对图像进行卷积，可以得到X方向上的Gradient 然后通过从上到下使用第一个内核对图像进行卷积，得到Y方向上的Gradient 至此，我们有了图像梯度的向量。 现在，通过找到每个矢量的大小，我们将获得所需的边缘。

sobel operator for edge detection The Sobel operators create such a perpendicular smoothing by convolving with the binomial kernel (1/4, 1/2, 1/4)

文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测（1）代码（2）结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 （1）代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb img = cv2.imread('7.jpg') img = cv2.cvtCol

针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点，应用纹理映射、多点访问、并行触发技术，优化数据的存储结构，提高数据处理速度，适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明，该算法有较好的并行特性，能充分利用CUDA的并行计算能力，提高了红外图像增强的实时性，处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。

使用sobel 计算图像的梯度,调用torch和CV2实现,可以在pytorch代码中直接使用

一个基于C++的sobel边缘检测源代码图像处理程序，供大家参考。