机器视觉中的边缘检测算法研究
基于改进的Sobel算子边缘检测算法
基于改进的Sobel算子边缘检测算法沈德海;侯建;鄂旭【摘要】为了解决传统的Sobel算子算法存在的斜向方向不敏感问题，提出了一种改进的Sobel算法。
该算法在Sobel 算子的基础上，增加了45º和135º2个方向模板，并且以斜向边缘为主重新分配了算子模板的权重。
算法先将图像转换为灰度图像，然后用改进的Sobel算子得到梯度图像，再采用局部梯度阈值对梯度图像进行细化处理，最后结合斜向边缘方向域值进行二值化，得到边缘图像。
仿真实验表明，与传统Sobel算法相比，该算法提高了检测精度，使得边缘细节更丰富、更连续。
%An improved Sobel algorithm is proposed to overcome the disadvantage,which the traditional Sobel operator algorithm is insen-sitive for the diagonal directions. The algorithm increases two templates in both directions of 45 o and 135 o ,and reallocates operator tem-plate weight according to diagonal edge. The algorithm first converts the image to grayscale image,and then obtains the gradient image with the improved Sobel operator,then refines the gradient image with local gradient threshold values,finally the algorithm binaries the image according to the direction toward combining selected threshold. Simulation result shows that the algorithm has a higher detection accuracy,achieves more rich and more continuous edge than traditional Sobel algorithm.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2013(000)011【总页数】4页(P22-25)【关键词】边缘检测;Sobel算子;斜向边缘【作者】沈德海;侯建;鄂旭【作者单位】渤海大学信息科学与技术学院，辽宁锦州 121013;渤海大学信息科学与技术学院，辽宁锦州 121013;渤海大学信息科学与技术学院，辽宁锦州121013【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言图像边缘是图像灰度变化最显著的区域或边界，主要存在于不同的目标、背景及区域之间，是图像分析工作(如图像分割、纹理和形状特征提取等)的重要基础。
基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测
基于Otsu算法和Sobel算子的连接件图像边缘检测王鲲鹏【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2011(000)007【摘要】Focuses on studying the image edge detection method of connector detection system based on machine vision.This method first uses Otus algorithm to make threshold segmentation on the connecting piece of gray image obtained by CCD industrial cameras,and the%着重研究基于机器视觉的薄片连接件检测系统中的图像边缘检测方法。
该方法首先采用Otsu算法对CCD工业相机获取的连接件灰度图像进行阈值分割,然后再用Sobel 算子进行边缘检测。
整个流程采用MatLab进行仿真测试。
测试结果表明,该方法改善了单一采用Sobel算子检测的准确性,能提高边缘检测的整体性能,检测精度较好,该方法是实用可行的。
【总页数】3页(P17-19)【作者】王鲲鹏【作者单位】[1]常州市软件技术研究与应用重点实验室,常州213002;[2]常州工学院计算机信息工程学院,常州213002【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于FPGA的Sobel算子图像边缘检测算法 [J], 杨新华;寇为刚2.基于中值滤波及Sobel算子的图像边缘检测技术研究 [J], 管鹏举;王开民;曹晓梅3.基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究 [J], 沈德海;鄂旭;张龙昌4.基于Gabor滤波器的Sobel算子图像边缘检测算法 [J], 薛帅;戴青;冯东华;赵涛5.基于DCT的Sobel算子的图像边缘检测优化算法 [J], 付克兰;詹旭因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种零件图像亚像素边缘检测算法
ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ａ ｌ ｔ ｗ ｉ ｔ ｈ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｂ—ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｗ ａ ｓ ａ ｔ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ
ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｔ ｈ ａ ｔ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｐ ａ ｒ ｔ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ—ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ，ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ
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第３ １ 卷 第 ２ 期
文 章编 号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２—０ ２ ８ ８一 Ｏ ５
edges_sub_pixel原理
一、概述edges_sub_pixel是图像处理领域中的一个重要原理，它能够有效地提高图像边缘检测的精度。
在图像处理和计算机视觉领域中，边缘检测是一项基础性工作，它对于图像分割、目标识别等任务具有重要意义。
而edges_sub_pixel原理则是在边缘检测的基础上进行了进一步的优化，能够更准确地定位图像中的边缘，提高图像处理的效果。
二、edges_sub_pixel原理概述在传统的边缘检测算法中，常常使用Sobel、Prewitt、Canny等算子来寻找图像中的边缘。
这些算法在一定程度上能够找到图像中的边缘位置，但是由于图像的采样率和像素精度的限制，往往只能得到边缘的大致位置，而无法精确到像素级别。
edges_sub_pixel原理是针对这一问题提出的一种算法，它能够在亚像素级别对图像中的边缘位置进行定位和精确描述。
三、edges_sub_pixel原理的基本思想edges_sub_pixel的基本思想是在传统的边缘检测算法的基础上，通过对图像进行亚像素级别的插值和拟合，从而得到边缘的精确位置。
具体而言，它通过对图像进行局部拟合，得到边缘的精确位置，并用亚像素级别的坐标来描述边缘的几何特征。
这样一来，就能够大大提高边缘检测的精度和准确度。
四、edges_sub_pixel原理的关键技术1. 亚像素插值edges_sub_pixel原理中使用了亚像素插值的技术，即在像素级别的基础上，对图像进行更精细的插值计算，得到亚像素级别的像素值。
这样就能够更精确地描述图像中的边缘位置，提高了边缘检测的准确度。
2. 局部拟合除了亚像素插值之外，edges_sub_pixel还采用了局部拟合的技术，即在边缘位置附近对图像进行曲线拟合或直线拟合，得到边缘的几何特征。
这样就能够更精确地描述边缘的形状和位置，提高了边缘检测的精度。
3. 非极大值抑制在edges_sub_pixel原理中，还采用了非极大值抑制的技术，用来抑制非边缘点的干扰，从而得到更干净和准确的边缘图像。
基于CP神经网络的边缘检测
到的边缘 图 边界 封闭性好 ， 像 具有较好的抗噪特点。 关键 词 ： 边缘检测 ； ｂｒ 算子 ； ｂ ｏ ｓ ｒ ｅｔ ｓ ｄ算子 ；ｐ 经网络 ｏ ｅ神
中 图 分 类 号 ：１３ １４ １Ｐ９ ．１ 文献标识码 ： Ａ
Ｏ 引言
数字 图像 的边缘检 测是 图像 分割 、 目标 区域 的识 别 、 区
１ —２ — １
—
・
两个梯度 。（，） 的梯度幅度为 Ｉ （ ）十（ ）］ ｘｙ点 Ｉ Ｇ ＝［ ＝Ｇ［ （ ）。 ， ， ］ 与 Ｇ 要用两个模板来构 成一个梯 度算
图 ２ Ｓｂｌ ｏ ｅ算子
图中， 模板 内的数字表示模板系数 。 １２ 基于神经网络的图像 边缘检测 ．
维普资讯
山西 电子技 术
２０ ０６年第 １期
应用 实 践
基于Ｃ Ｐ神 经 网络 的 边 缘 检 测
李艳玲 张永梅
（ 中北 大 学计 算机科 学与技 术 系， 西 太 原 ００ ５ ） 山 ３０ １
摘 要： 边缘检 测是 图像 分析识 别必不可 少的环节 ， 是一种 重要的 图像 预处理技 术。虽然传统 的算子 算法对 边缘 的检测速度快 ， 其得 到的往往是 断续的， 但 不完整的边缘信 息 ， 这类检测方 法对噪声 比较敏感 ， 且 在检 测噪声 污染图像 时会得到许 多虚假 的边缘 。利用 Ｃ Ｐ神经 网络对灰度 图像 的边缘进行检 测 ， 考虑到神 经 网络训 练量过 但 大的问题 ， 先利 用传统算子对 图像进行边缘 处理 ， 将处理后 的图像做 为神经 网络 的输入 。实验结果表 明， 该方 法得
子， 在数字 图像 中我们采 用差分 来代替微 分的计算 ， 子的 算 收稿 日期 ：０ ５ ０ １ 第一作 者 ２ ０ —１ —２ 李艳玲 女 ２ ６岁
基于机器视觉的货物识别系统算法优化研究
基于机器视觉的货物识别系统算法优化研究摘要：随着物流行业的快速发展，货物识别系统在自动化和智能化领域中扮演着重要的角色。
本文旨在针对基于机器视觉的货物识别系统中的算法优化问题展开研究。
首先，介绍了机器视觉的基本原理和应用背景。
随后，详细探讨了货物识别系统中常用的算法，并分析了各自的优缺点。
在此基础上，提出了一种基于深度学习的算法优化方案，并对其进行了实验验证。
实验结果表明，改进后的算法在货物识别准确率和处理速度等方面都有显著提高。
最后，对该研究的局限性和未来发展方向进行了讨论。
关键词：机器视觉、货物识别、算法优化、深度学习、准确率、处理速度1. 引言货物识别系统是物流行业中的重要组成部分，其目的是通过图像处理和分析技术，自动识别和分类不同类型的货物。
传统的货物识别系统通常依赖于人工标注的特征和规则，但这种方法具有人力成本高、易受主观因素的影响等缺点。
近年来，随着机器视觉技术和深度学习算法的不断发展，基于机器视觉的货物识别系统取得了显著的进展。
然而，目前仍存在一些算法优化问题，如准确率不高、处理速度慢等。
因此，本文旨在研究基于机器视觉的货物识别系统中的算法优化问题。
2. 货物识别系统中的算法2.1 传统算法传统的货物识别系统中常用的算法包括边缘检测、颜色特征提取和形状匹配等。
边缘检测算法通过检测图像中边缘的变化来识别物体的轮廓，但在处理复杂背景和光照不均匀的情况下效果较差。
颜色特征提取算法通过提取物体的颜色信息来进行识别，但对于颜色相似的物体容易产生混淆。
形状匹配算法通过对物体的形状进行匹配来进行识别，但对于形状变化较大或者遮挡的物体不适用。
2.2 深度学习算法深度学习算法是近年来在机器视觉领域获得广泛应用的一种算法，其通过构建多层神经网络模型来实现对图像的特征学习和分类。
深度学习算法具有能够自动学习图像中的抽象特征、具备较高识别准确率的优点，因此在货物识别系统中有着广泛的应用前景。
3. 基于深度学习的算法优化方案本节提出一种基于深度学习的算法优化方案，主要包括网络结构设计和数据增强两个方面。
传统的图像边缘检测算法的分析与比较
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ ｄｇ ｅ ｅ ｔｏｎ；ｓｅ ｇ ｅ ；ｏ ｒｔ ｒｍ ｏｄ ｌ ｉ ｓ ｆｅ ｅ ｃ ；ｓ ｃ ｎｄ ｏｒ ｅ ｙ ｗ ｒ ：ｅ ｅ ｄ ｔ ｃｉ ｔ ｐ ｄｅ ｒ ｅ ｐｅ ａｏ ｅ ；ｆ ｔｄｉ ｒ ｎ ｅ ｅ ｏ ｄ ｒ ｒ
图像 给 视 觉 传 递 的 信 息 是 非 常 丰 富 的 ， 中 ， 其 图像 的边 缘 是 图 像 最 基 本 的 特 征 ， 映 了 图像 物 理 特 性 的 不 连 续 性 ， 含 着 图像 反 蕴
ｔｒ ｅ ｄｅ ｉ ｃ ｔｏ ａｇ ｔｉ ｎｔｆ ａｉ ｎ，ｅ ｔａ ｔｏｎ ｏｆｓ ｐｅ ａ Ｏ ｏ ｉ ｘ ｒｃ ｉ ｈａ ｎｄ Ｓ ｎ．Ｔｈｉ ｔ ｅ ｉ ａ ｌ ｅ ｈｅｔ ｏ ｅ ｎｄ ｆａｕｒｓｏｆｔ ｅ ｔａ ｔｏｎ ｌｉ ａ ｄ ｅ ｏ ｒ ｔ ｓ ｎｄ ｓ ｈ ｓｓ ｎａｙｓｓｔ ｈｅ ｒ ｓａ ｅ ｔ ｅ ｈ ｒｄｉｉ ａ ｍ ｇｅ ｅ ｇ Ｆｅａｏｒ，ａ ｉ
摘 要 ： 像 的 边 缘 检 测 技 术 在 数 字 图像 处 理 当 中是 最 重 要 的 内容 之 一 ， 图像 分 割 、 图 是 目标 区域 识 别 、 域 形 状 提 取 等 图像 分 析 领 域 区
的 基 础 。该 文 分 析 了传 统 边 缘 检 测 算 子 的 理 论 和 特 点 ， 过 ｍａ ａ 通 ｄ ｂ仿 真 实验 ， 结 各 算 子进 行 边 缘检 测 的优 缺 点 。在 数 字 图像 处理 总
性 的表 现 ， 而边 缘 检 测 正 是利 用 了边 缘 的灰 度 剧 烈 变 化 的 特 点 ， 用 局 部 图像 的微 分技 术 来 获 得 边 缘 检 测 算 子 ［］从 而对 图像 特 征 采 １，
进 行 分 析 与 提 取 。 图像 的 边 缘 检 测 技 术 在 数 字 图像 处 理 当 中 是 最 重 要 的 内容 之一 ， 图像 分 割 、 是 目标 区域 识别 、 区域 形 状 提 取 等 图
结合梯度差分和Otsu自适应边缘检测算法
结合梯度差分和Otsu自适应边缘检测算法
王静;唐文豪
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2022(45)7
【摘 要】图像含有丰富的边缘信息,边缘检测在机器视觉研究领域至关重要。
Canny算法边缘检测效果最佳,而传统Canny算法采用高斯滤波,在只考虑像素间
空间位置关系的情况下容易造成边缘模糊。文中采用非线性双边滤波代替高斯滤波,
滤除噪声的同时,可以有效地保持边缘信息;其次,使用改进的Sobel模板计算梯度,
以突出边缘信息;针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的问题,提出
一种利用一阶、二阶差分梯度直方图并结合Otsu算法的自适应边缘检测算法,采
用递归边界跟踪法连接边缘。所提方法不仅解决了Canny算法阈值选择的问题,也
优化了Canny算法边缘提取效果。通过信噪比和连通数两种指标对实验结果进行
分析,实验结果表明,相比传统Canny算法,改进算法检测出的边缘信息更完整,且边
缘连接性更好。
【总页数】6页(P41-46)
【作 者】王静;唐文豪
【作者单位】西安科技大学通信与信息工程学院
【正文语种】中 文
【中图分类】TN911.73-34
【相关文献】
1.梯度熵改进边缘检测的自适应阈值曲面分割算法2.基于梯度的自适应边缘检测算
法研究3.一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法4.基于改进的自适应差分演
化算法的二维Otsu多阈值图像分割5.基于梯度极值Otsu算法的Canny边缘检
测改进
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机器视觉中的边缘检测算法研究
随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也成为了当前热
门的研究方向之一。在机器视觉领域中，边缘检测是一项非常重
要的技术，其可以用来识别图像中的轮廓，进行目标物体的识别
和分割，对于机器视觉应用有着至关重要的作用。本文主要介绍
机器视觉中的边缘检测算法研究进展。
1. 概述
边缘检测是指寻找图像中亮度变化明显的区域，可以用来识别
图像的轮廓，通常有两种方法：基于梯度的方法和基于模型的方
法。
基于梯度的方法是通过计算图像灰度值梯度的大小和方向来寻
找图像中的边界，其中著名的边缘检测算子有Sobel、Prewitt、
Canny等。
基于模型的方法指的是通过寻找图像中的最大概率边缘，来达
到边缘检测的目的，其中著名的算法有基于小波变换的边缘检测
算法、基于边缘分布函数的边缘检测算法等。
2. 基于梯度的边缘检测算法
2.1 Sobel算子
Sobel算子是最基本的边缘检测算法之一，其通过计算图像中
每个像素点的梯度值来寻找图像中的边缘。Sobel算子分别在水平
和垂直方向上计算梯度值，通过求两个梯度值的平方和再进行开
方得到梯度的大小，梯度值越大表示边缘越明显。Sobel算子通常
和一个二值化操作结合使用，其优点是速度较快，但是检测效果
并不是很好。
2.2 Prewitt算子
Prewitt算子和Sobel算子的原理类似，其也是通过计算图像中
每个像素点的梯度值来寻找图像中的边缘，不同的是Prewitt算子
只在水平和垂直方向上计算梯度值。Prewitt算子相较于Sobel算
子具有更好的模板对称性，可以有效避免方向性误差，但是其对
噪声较为敏感。
2.3 Canny算子
Canny算子是一种广泛应用的、效果较好的边缘检测算子，其
主要的特点是能够准确地提取噪声小、布局明确、边缘清晰的图
像边缘。Canny算子的核心思想是通过多次滤波、非极大值抑制、
双阈值处理和边缘连接等步骤来实现边缘检测的目的。
3. 基于模型的边缘检测算法
3.1 基于小波变换的边缘检测算法
基于小波变换的边缘检测算法是一种基于模型的边缘检测方法，
其基本思想是对图像进行小波分解，然后通过对小波系数进行门
限处理，最后通过小波反变换来实现图像的边缘检测。基于小波
变换的边缘检测算法可以有效地抑制图像的噪声，具有较好的鲁
棒性和抗干扰能力。
3.2 基于边缘分布函数的边缘检测算法
基于边缘分布函数的边缘检测算法是一种基于概率密度函数的
边缘检测方法，其基本思想是对图像进行分析，建立边缘分布的
概率模型，然后通过概率密度函数来计算边缘的概率。基于边缘
分布函数的边缘检测算法具有较高的检测精度，但是计算复杂度
较高，不适用于实时应用。
4. 结论
边缘检测是机器视觉领域中的一项基础技术，其可以用来识别
图像中的轮廓，进行目标物体的识别和分割，对于机器视觉应用
有着至关重要的作用。本文简要介绍了机器视觉中常见的边缘检
测算法，包括基于梯度的边缘检测算法和基于模型的边缘检测算
法。未来，随着人工智能技术的不断发展，边缘检测算法将继续
得到优化和深入研究，从而为机器视觉技术的发展注入新的动力。