Sobel 邊緣檢測(cè)的工作原理是檢測(cè)圖像在水平和垂直方向上的梯度變化。為此，將兩個(gè)卷積濾波器應(yīng)用于原始圖像，然后組合這些卷積濾波器的結(jié)果以確定梯度的大小。
2022-12-14 11:34:05
1057 在邊緣檢測(cè)算法里面Sobel是比較簡(jiǎn)單的一個(gè)算法，但是其檢測(cè)出來(lái)的邊緣往往是比較粗的，效果不是很好，因?yàn)槲覀冏罾硐氲?b class="flag-6" style="color: red">邊緣肯定就是一個(gè)寬度為1的細(xì)線。
2023-11-17 09:10:30621 
在上一篇FPGA圖像處理--Canny邊緣檢測(cè)(一)里介紹了Canny邊緣檢測(cè)的NMS計(jì)算，這里就介紹一下雙閾值邊緣檢測(cè)和弱邊緣連接。
2023-11-18 17:07:06782 哪位大神現(xiàn)在在從事基于FPGA圖像處理的相關(guān)工作，我現(xiàn)在在學(xué)習(xí)，導(dǎo)師給選的方向，自己前一段時(shí)間用FPGA實(shí)現(xiàn)了中值濾波，sobel邊緣檢測(cè)，然后就是一些書(shū)本上面簡(jiǎn)單算法的實(shí)現(xiàn) ，感覺(jué)高級(jí)的算法自己
2014-06-29 20:38:08
)理解圖像存儲(chǔ)的處理法：6.練實(shí)戰(zhàn)——閉門(mén)造車(chē)、戰(zhàn)場(chǎng)上只能被KO通過(guò)圖像基礎(chǔ)案例之后，可以開(kāi)展一個(gè)具有代表性、完整性的FPGA圖像處理項(xiàng)目——FPGA圖像邊緣檢測(cè)，具體完成的內(nèi)容包括：1)圖像采集
2020-12-21 16:44:36
圖像邊緣檢測(cè)算法體驗(yàn)步驟（Photoshop，Matlab）1. 確定你的電腦上已經(jīng)安裝了Photoshop和Matlab2. 使用手機(jī)或其他任何方式，獲得一張彩色圖像（任何格式），建議圖像顏色豐富
2018-03-06 10:51:06
一、邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)的幾種微分算子：一階微分算子：Roberts、Sobel、Prewitt二階微分算子：Laplacian、Log/Marr非微分算子：Canny一階微分算子1.Roberts
2021-07-26 08:29:56
有沒(méi)有哪位大神有邊緣檢測(cè)的程序？最好是用Vision模塊做的圖像的邊緣檢測(cè)的例子，求高手幫助！
2011-12-26 15:23:48
。Sobel算子檢測(cè)方法對(duì)灰度漸變和噪聲較多的圖像處理效果較好，sobel算子對(duì)邊緣定位不是很準(zhǔn)確，圖像的邊緣不止一個(gè)像素；當(dāng)對(duì)精度要求不是很高時(shí)，是一種較為常用的邊緣檢測(cè)方法。Canny方法不容易受噪聲干擾
2020-12-01 12:16:30
有沒(méi)有哪位大俠有Vision模塊做的 圖像邊緣檢測(cè)的例子？{:soso_e132:}我是新手，但是論文要做人體圖像的邊緣檢測(cè)，希望高手能給幾個(gè)例子我參考參考，小弟不甚感激！{:soso_e154:}我的郵箱是1064562546@qq.com{:soso_e183:}
2011-12-07 22:29:01
圖像如：人，將人的邊緣輪廓提取出來(lái)！急急急急。。。。有這方面材料的兄弟救救急啊啊啊啊啊啊
2013-03-04 12:53:04
('Aa3.jpg');J=im2bw(I,graythresh(I));im = edge(J,'canny');ps：感覺(jué)檢測(cè)出的邊緣也不行，全是一個(gè)個(gè)的點(diǎn)，還有沒(méi)有好一點(diǎn)的函數(shù)或者代碼??？誠(chéng)心求教！
2012-02-17 11:40:08
` 本項(xiàng)目利用MP801開(kāi)發(fā)板，通過(guò)攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)，然后在屏幕上顯示兩種圖像:屏幕有一個(gè)圓，圓內(nèi)顯示經(jīng)過(guò)了邊緣處理的圖像，而圓外則顯示原始圖像（效果如下圖）通過(guò)該工程的學(xué)習(xí)，可以學(xué)到如下知識(shí):1
2019-11-29 09:52:21
?-7000擴(kuò)展式處理平臺(tái)開(kāi)發(fā)板，采用Cotex-A9與FPGA協(xié)同的異構(gòu)系統(tǒng)，采用硬件加速完成圖像高密度的運(yùn)算過(guò)程,可以很好地提高邊緣檢測(cè)的精度和改善實(shí)時(shí)性。
2015-07-07 19:39:57
部分，首先是最重要的部分，sobel邊緣檢測(cè)（硬件加速模塊）Sobel算子主要用作邊緣檢測(cè)，在技術(shù)上，它是一離散性一階差分算子，用來(lái)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的一階梯度之近似值。在圖像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會(huì)
2015-07-07 20:41:34
的概念，還是有點(diǎn)技術(shù)含量和知識(shí)含量的AC620_OV5640V2_SDRAM_TFT800_30FPS_sobelsobel濾波算法實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)。提取出圖像的邊緣信息，這個(gè)還是蠻有用的，很多做圖像
2019-05-20 15:07:54
人眼虹膜識(shí)別的圖像預(yù)處理，包括邊緣檢測(cè)，虹膜定位等，可以實(shí)現(xiàn)瞳孔的精定位
2012-03-19 14:23:06
準(zhǔn)備要做一個(gè)以VHDL實(shí)現(xiàn)圖像邊緣檢測(cè)器，用的是sobel算子，不怎么會(huì)寫(xiě)VHDL的代碼，請(qǐng)各路大神指教，感激不盡！
2014-12-02 18:58:37
不知道有沒(méi)有大神做過(guò)：基于FPGA的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，用VHDL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
2018-05-10 00:22:07
`基于FPGA的圖像拉普拉斯邊緣提取 AT7_Xilinx開(kāi)發(fā)板（USB3.0+LVDS）資料共享 騰訊鏈接：https://share.weiyun.com/5GQyKKc 百度網(wǎng)盤(pán)鏈接
2019-07-10 09:12:31
有沒(méi)有用verilog語(yǔ)言寫(xiě)的基于FPGA的圖像角點(diǎn)檢測(cè)代碼呀？
2012-04-10 10:47:39
轉(zhuǎn)帖摘要： 針對(duì)嵌入式軟件無(wú)法滿足數(shù)字圖像實(shí)時(shí)處理速度問(wèn)題，提出用硬件加速器的思想，通過(guò)FPGA實(shí)現(xiàn)Sobel邊緣檢測(cè)算法。通過(guò)乒乓操作、并行處理數(shù)據(jù)和流水線設(shè)計(jì)，大大提高算法的處理速度。采用模塊
2017-11-29 08:57:04
的功能框圖如下所示。該IP輸入和輸出的圖像數(shù)據(jù)必須為YUV444或YUV422模式；待處理圖像進(jìn)入IP后，首先需要多行緩存，然后分別通過(guò)降噪（Noise Reduction）模塊和邊緣檢測(cè)與增強(qiáng)
2019-08-12 18:50:45
我們?cè)诖嘶A(chǔ)上修改，從而實(shí)現(xiàn)，基于FPGA的動(dòng)態(tài)圖片的Sobel邊緣檢測(cè)、中值濾波、Canny算子邊緣檢測(cè)、腐蝕和膨脹等。那么這篇文章我們將來(lái)實(shí)現(xiàn)基于FPGA的Sobel邊緣檢測(cè)。圖像邊緣：簡(jiǎn)言之，邊緣
2017-08-29 15:41:12
今天給大俠帶來(lái)基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由于篇幅較長(zhǎng)，分三篇。今天帶來(lái)第一篇，上篇，話不多說(shuō)，上貨。
這里也超鏈接了中篇和下篇，方便各位大俠參考學(xué)習(xí)?；?b class="flag-6" style="color: red">FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)
2023-06-21 18:47:51
本帖最后由 mingzhezhang 于 2012-5-23 19:28 編輯
為了提高數(shù)字圖像的處理速度，提出了用FPGA來(lái)設(shè)計(jì)嵌入式sobel邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的方法。構(gòu)建了嵌入式邊緣檢測(cè)系統(tǒng)
2012-05-23 19:16:14
`基于FPGA的數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的邊緣檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從24位真彩色圖片的存儲(chǔ)到VGA顯示邊緣信息。`
2013-06-26 13:36:53
交通信息控制應(yīng)用領(lǐng)域中，邊緣檢測(cè)已經(jīng)是車(chē)牌識(shí)別、車(chē)流量監(jiān)控、自動(dòng)導(dǎo)航等技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)。通過(guò)有效的邊緣檢測(cè)，可以大大簡(jiǎn)化后續(xù)圖像處理過(guò)程對(duì)圖像信息的分析工作。對(duì)于視頻圖像的邊緣檢測(cè)，若采用軟件方式實(shí)現(xiàn)
2019-09-24 06:55:15
，例如降低分辨率函數(shù)Dec()、濾波函數(shù)filter()、邊緣檢測(cè)函數(shù)edge()，可以完全使用OpenCV中的程序，不需要做修改。移植后主程序如下： FPGA圖像處理結(jié)果如圖5所示?！ ”疚膶?shí)現(xiàn)
2011-10-08 18:36:38
【摘要】：針對(duì)依賴傳統(tǒng)Canny算子的基于邊緣的圖像檢索系統(tǒng)所存在的不足,提出一種基于Canny邊緣檢測(cè)的圖像檢索算法。使用改進(jìn)的Canny算子提取圖像邊緣特征,將該特征通過(guò)傅里葉描述子轉(zhuǎn)化為向量
2010-04-24 10:03:36
作為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基本問(wèn)題，邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)：圖像屬性中包含的重要事件和變化我們是能通過(guò)圖像屬性中的顯著變化檢測(cè)出來(lái)！ 這些包括深度上的不連續(xù)、表面方向不連續(xù)
2018-09-21 11:45:44
值從增加到減少的變化轉(zhuǎn)折點(diǎn)。為了更準(zhǔn)確描述圖像邊緣點(diǎn)．減少噪聲對(duì)其檢測(cè)結(jié)果的影響，提高算子的抗噪能力，在水平、垂直模板的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造2個(gè)3x3的模板，模板各個(gè)位置的權(quán)重是由該位置到中心點(diǎn)的距離以及
2018-11-15 16:23:50
圖形處理領(lǐng)域，圖像處理的速度一直是一個(gè)很難突破的設(shè)計(jì)瓶頸。這里通過(guò)研究圖像邊緣檢測(cè)器的FPGA實(shí)現(xiàn)，來(lái)探討如何利用FPGA實(shí)現(xiàn)Laplacian圖像邊緣檢測(cè)器的研究？
2019-07-31 06:38:07
案例分析根據(jù)前面總結(jié)的要點(diǎn)，通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目案例來(lái)分析一下FPGA內(nèi)部功能模塊是怎樣劃分的。這里我們選取已經(jīng)做過(guò)的圖像邊緣檢測(cè)項(xiàng)目，接下來(lái)按照上面總結(jié)的模塊劃分步驟，一步步完成模塊初步劃分！ 1.列出
2020-01-04 18:33:49
FPGA是如何實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)的？怎樣去設(shè)計(jì)一種基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)？
2021-10-19 10:10:23
今天給大俠帶來(lái)基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由于篇幅較長(zhǎng)，分三篇。今天帶來(lái)第二篇，中篇，話不多說(shuō)，上貨。導(dǎo)讀隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，FPGA在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上為數(shù)字圖像處理帶來(lái)了新的契機(jī)。圖像中
2021-07-28 06:06:26
小弟大四，還在準(zhǔn)備考研復(fù)試，所以畢業(yè)設(shè)計(jì)到現(xiàn)在才開(kāi)始準(zhǔn)備，還是為了在面試時(shí)問(wèn)起畢業(yè)設(shè)計(jì)可以有話說(shuō)，當(dāng)然還是想好好準(zhǔn)備畢業(yè)設(shè)計(jì)，想好好學(xué)點(diǎn)東西。因?yàn)槲冶究剖菣C(jī)械專業(yè)，所以對(duì)FPGA不是特別了解，想知道需要準(zhǔn)備哪方面的知識(shí)，看哪些書(shū)？在線等回復(fù)，謝謝各位大神！
2017-03-07 18:49:56
現(xiàn)在大四，面臨畢設(shè)選題！初步定做基于FPGA的圖像處理；之前有接觸過(guò)圖像邊緣這方面，但做的很爛！現(xiàn)在想當(dāng)成畢設(shè)來(lái)做，大神們有沒(méi)有什么指導(dǎo)意見(jiàn)?。。。ó呍O(shè)只是一部分，還是想從中能學(xué)到東西！所以才想好好做。）
2016-11-10 11:22:07
機(jī)器視覺(jué) --檢測(cè)圖像邊緣小程序
2015-08-23 21:35:10
求Matlab圖像自編邊緣檢測(cè)算法,多謝了
2013-12-03 20:58:39
`求大神指點(diǎn)，用labview 做邊緣檢測(cè)，用自帶的模塊或者助手，測(cè)試下來(lái)，只能檢測(cè) 圖中標(biāo)識(shí)的1和2邊緣，3號(hào)邊緣無(wú)法檢測(cè)。麻煩大神支支招啊。`
2017-12-14 10:15:39
求問(wèn)，能否在圖像處理中，對(duì)一副圖像中的兩個(gè)不同物體，同時(shí)檢測(cè)出他們的邊緣輪廓呢？？？？
2016-12-07 10:06:13
均衡化、銳化、邊緣檢測(cè)【處理效果】NO.1：原圖NO.2：去噪之后的圖像NO.3：銳化之后的圖像NO.4：直方圖均衡之后的圖像NO.5：Prewitt邊緣檢測(cè)之后的圖像NO.6：Roberts邊緣檢測(cè)
2020-04-01 19:03:19
今天和大俠簡(jiǎn)單聊一聊基于FPGA的圖像處理，之前也和各位大俠聊過(guò)相關(guān)的圖像處理，這里面也超鏈接了幾篇，具體如下：
圖像邊緣檢測(cè)算法體驗(yàn)步驟（Photoshop，Matlab）
算法
2023-06-08 15:55:34
基于FPGA的 圖像邊緣檢測(cè) 的相關(guān)代碼和仿真圖 謝謝各位大神。
2020-03-31 02:25:56
請(qǐng)問(wèn)，如何進(jìn)行DSP編程（C語(yǔ)言）實(shí)現(xiàn)圖像濾波處理，及邊緣檢測(cè)？？
2014-09-28 22:38:31
介紹了基于機(jī)器視覺(jué)的儲(chǔ)糧害蟲(chóng)檢測(cè)方法，論述了糧蟲(chóng)圖像邊緣檢測(cè)是該方法的關(guān)鍵。對(duì)Roberts算子和Sobel算子在糧蟲(chóng)圖像邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用作了簡(jiǎn)要介紹，在此基礎(chǔ)上，文中提出了
2009-05-26 13:12:08
12 人耳識(shí)別技術(shù)作為一種新的研究在生物特征識(shí)別領(lǐng)域提出一種新思路。邊緣檢測(cè)是圖像特征分析識(shí)別的基礎(chǔ)，檢測(cè)質(zhì)量直接影響系統(tǒng)識(shí)別率。本文針對(duì)人耳圖像的局部特征和識(shí)別
2009-09-25 16:12:3414 針對(duì)多聚焦圖像融合問(wèn)題本文提出了一種基于多尺度邊緣檢測(cè)的小波圖像融合方法。該方法采用Frei-chen模板對(duì)源圖像經(jīng)小波分解后系數(shù)所對(duì)應(yīng)子圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，選擇最有可能
2009-12-07 11:05:1622 圖像邊緣檢測(cè)的傳統(tǒng)方法一般僅基于邊緣鄰域的一階或二階導(dǎo)數(shù)， 為了克服特征單一的缺陷，提出了一系列多特征的邊緣檢測(cè)算法，這類方法往往采用標(biāo)準(zhǔn)FCM 聚類算法來(lái)達(dá)到邊
2010-01-22 15:51:3013 針對(duì)依賴傳統(tǒng)Canny算子的基于邊緣的圖像檢索系統(tǒng)所存在的不足，提出一種基于Canny邊緣檢測(cè)的圖像檢索算法。使用改進(jìn)的Canny算子提取圖像邊緣特征，將該特征通過(guò)傅里葉描述
2010-02-11 11:22:3428 介紹了利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)解決鍋爐結(jié)焦問(wèn)題，用幾種常用邊緣檢測(cè)算子對(duì)焦塊圖像進(jìn)行處理，并對(duì)其效果進(jìn)行比較和分析，選擇處理效果好的高斯- 拉普拉斯算子，采用小波變
2010-07-02 15:39:2225 邊緣檢測(cè)是醫(yī)學(xué)圖像處理中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)對(duì)幾種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法的分析，提出了一種基于Canny算子的改進(jìn)算法。該算法以圖像增強(qiáng)法代替原算法中的高斯濾波，以去除
2010-07-05 16:50:5615 討論了基于ICA的圖像去噪方法，給出了基于ICA的圖像邊緣檢測(cè)算法，該算法應(yīng)用于高斯噪聲圖像,并與傳統(tǒng)的邊緣提取算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法即使在高水平噪聲圖
2010-12-15 15:02:3941 介紹了Laplacian邊緣檢測(cè)算法模型，邊緣檢測(cè)工作流程，分布式運(yùn)算原理，闡述了用FPGA實(shí)現(xiàn)的一個(gè)Lapla鄄cian圖像邊緣檢測(cè)器的設(shè)計(jì)，包括系統(tǒng)總體設(shè)計(jì),主要模塊的設(shè)計(jì)思想和系統(tǒng)仿真
2010-12-24 10:34:0932 摘要! 針對(duì)實(shí)時(shí)圖像處理的要求! 使用FPGA對(duì)圖像數(shù)據(jù)流進(jìn)行在線PREWITT邊緣檢測(cè) 針對(duì)傳 統(tǒng)算法需要人工給定閾值和產(chǎn)生的邊緣較寬的不足! 用基于FPGA的自適應(yīng)閾值算法和非極大值抑 制方
2011-03-29 16:30:0346 為了能高速、高質(zhì)量地進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，提出了一種新的基于B 樣條插值的邊緣檢測(cè)方法。該方法采用了三次B 樣條插值原理，對(duì)圖像的像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行插值運(yùn)算，提出了基于B 樣條
2011-05-14 15:27:3740 分析了圖像邊緣特性以及Laplacian算子檢測(cè)圖像邊緣的基本原理!并對(duì)經(jīng)典Laplacian算子進(jìn)行改進(jìn)! 提出了一種新的邊緣檢測(cè)算法!以便準(zhǔn)確地檢測(cè)出圖像中的目標(biāo)邊緣! 利用該改進(jìn)算法來(lái)檢測(cè)
2011-05-17 10:46:4929 本文提出了一種新型的邊緣檢測(cè)算子--基于內(nèi)積能量與邊緣檢測(cè)算子。在基于內(nèi)積能量的邊緣檢測(cè)算自重，內(nèi)積能量在增強(qiáng)圖像邊緣的同時(shí)能夠有效地抑制圖像中的噪音和細(xì)節(jié)。
2011-05-19 15:47:1127 文中采用自適應(yīng)多尺度小波邊緣檢測(cè),對(duì)超空泡圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。算法中首先對(duì)圖像進(jìn)行多尺度下的小波變換和相鄰尺度間的梯度增強(qiáng),再采用 K 均值聚類進(jìn)行邊緣的自動(dòng)檢測(cè),得到不同
2011-11-03 15:47:3729 文中將FPGA應(yīng)用于實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)圖像的邊緣檢測(cè)。通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)仿真驗(yàn)證表明,檢測(cè)精度和數(shù)據(jù)處理的運(yùn)算效率均有所提高。
2011-12-22 17:06:5339 提出了一種基于閾值分割的邊緣檢測(cè)算法。首先利用最大方差閾值法分割出紅外圖像的目標(biāo)圖像,其次用線性拉伸的方法對(duì)目標(biāo)圖像中存留的噪聲進(jìn)行去除,最后運(yùn)用Sobel算子對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)
2012-02-22 11:13:1047 目前，被廣泛使用的經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。這些算子的核心思想是圖像的邊緣點(diǎn)是相對(duì)應(yīng)于圖像灰度值梯度的局部極大值點(diǎn)。然
2012-08-13 16:14:4054 邊緣是圖像最基本的特征，邊緣檢測(cè)是圖像處理中的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法只根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)和相鄰像素點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行邊緣檢測(cè)，抑制噪聲效果不好，定位邊緣精度較低。
2013-08-14 14:25:540 數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)的FPGA實(shí)現(xiàn)......
2016-01-04 15:31:5518 sobel_FPGA l邊緣檢測(cè).源代碼。
2016-05-03 16:42:458 強(qiáng)噪聲條件下二維圖像亞像素邊緣檢測(cè)改進(jìn)_姚一永
2017-01-07 21:39:440 基于邊緣檢測(cè)的多類別醫(yī)學(xué)圖像分類方法_沈健
2017-01-08 11:13:290 一種改進(jìn)的圖像邊緣檢測(cè)的方法_唐愛(ài)平
2017-03-15 09:07:200 多尺度壓縮求導(dǎo)的一維圖像邊緣檢測(cè)_林克正
2017-04-10 10:48:210 圖像邊緣是計(jì)算機(jī)理解圖像的重要特征之一。在數(shù)字圖像中，邊緣就是相鄰的具有顯著不同特征區(qū)域間的分界線。在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，對(duì)邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了深入的研究，得到了各種針對(duì)不同領(lǐng)域圖像的算法。通常將圖像邊緣
2017-11-02 15:15:1719 由于醫(yī)學(xué)圖像會(huì)同時(shí)含有物體邊緣、物體陰影與噪聲，針對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)中很難從噪音或者微小幾何特征中區(qū)分出精確邊緣的問(wèn)題，本文提出了一種基于超熵的檢測(cè)嘈雜醫(yī)學(xué)圖像邊緣的算法，引入超熵系數(shù)，通過(guò)適當(dāng)
2017-11-10 16:36:294 圖像是客觀對(duì)象的一種相似性描述，邊緣是圖像中的重要特征，邊緣檢測(cè)是基于灰度突變來(lái)分割圖像的最常用的方法，包含著許多重要信息。本文介紹的算法主要應(yīng)用于智能割草機(jī)器人，現(xiàn)在常見(jiàn)的割草機(jī)器人，一般都采用
2017-11-29 11:39:051 圖像分割的研究多年來(lái)一直受到人們的高度重視，至今提出了各種類型的分割算法。Pal把圖像分割算法分成了6類：閾值分割，像素分割、深度圖像分割、彩色圖像分割，邊緣檢測(cè)和基于模糊集的方法。但是，該方法
2017-12-19 09:29:3810131 
手指靜脈識(shí)別技術(shù)是新一代的生物特征識(shí)別技術(shù)，具有潛在的廣泛應(yīng)用。為定位用于識(shí)別的靜脈區(qū)域，一個(gè)重要的工作是對(duì)手指邊緣進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)于低質(zhì)量手指靜脈圖像，經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)效果不理想。為此，提出一種
2018-01-16 11:33:541 針對(duì)邊緣檢測(cè)中存在的噪聲敏感性問(wèn)題。本文根據(jù)Mallat快速小波變換算法的思想，提出用高斯函數(shù)和其一階導(dǎo)數(shù)分別作為低通和高通濾波器對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分析，通過(guò)非下采樣提取不同尺度上的系數(shù)，然后利用尺度
2018-02-28 15:46:471 邊緣檢測(cè)類似微分處理，它檢測(cè)的變化的部分，必然對(duì)噪聲和圖像的亮度變化都有相應(yīng)處理。因此，把均值處理加入到邊緣檢測(cè)過(guò)程中一定要非常謹(jǐn)慎。我們可以把垂直模板Mx擴(kuò)展成三行，而水平模板My擴(kuò)展成三列。這樣就得到Prewitt邊緣檢測(cè)算子。
2018-08-17 15:54:057538 圖像邊緣檢測(cè)是圖像處理的一項(xiàng)基本技術(shù)，在工業(yè)、醫(yī)學(xué)、航天和軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。圖像處理的速度一直是一個(gè)難題。雖然DSP具備指令流水線特性和很高的處理速度，但其速度仍然很受限制，而利用高速可編程邏輯器件FPGA／CPLD來(lái)設(shè)計(jì)圖像邊緣檢測(cè)器可以很好的克服這個(gè)問(wèn)題，是一種全新的解決方案。
2019-08-02 08:09:001815 
邊緣是圖像中像素值發(fā)生劇烈變化而不連續(xù)的結(jié)果，它存在于目標(biāo)與背景、目標(biāo)與目標(biāo)、區(qū)域與區(qū)域之間。邊緣檢測(cè)是圖像基于邊界分割的第一步。由圖像灰度的特點(diǎn)，可將邊緣類型分為階梯狀邊緣、脈沖狀邊緣、屋頂狀邊緣。
2019-01-10 15:45:117938 
圖像細(xì)節(jié)。 FPGA圖像處理方法 1、圖像增強(qiáng) 兩大方法：空間域方法和時(shí)間域方法（以后再詳述） 2、圖像濾波 （1）平滑空間濾波器 （2）中值濾波算法 3、圖像邊緣檢測(cè) 邊緣指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分。邊緣主要存在與目標(biāo)與目
2020-12-25 14:15:223065 
Sobel邊緣檢測(cè) Sobel邊緣檢測(cè)原理教材網(wǎng)上一大堆，核心為卷積處理。 Sobel卷積因子為： 該算子包含兩組3x3的矩陣，分別為橫向及縱向，將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度
2021-03-22 09:45:532590 
算法得以實(shí)現(xiàn)。 本篇闡述了基于FPGA設(shè)計(jì)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)采集、實(shí)時(shí)處理并實(shí)時(shí)顯示的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和流程，分析了攝像頭接口的時(shí)序；闡述了圖像信息的捕獲原理；詳細(xì)介紹了圖像邊緣檢測(cè)部分各模塊的功能；重點(diǎn)介紹了具有去噪
2021-06-30 09:49:011916 上篇我們介紹了相關(guān)的算法原理以及外設(shè)特性，本篇我們將介紹一下基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案，算法的Verilog實(shí)現(xiàn)以及最終實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)效果。
2022-04-21 10:56:072014 
在圖像中，邊緣是一條曲線，其走勢(shì)與圖像中強(qiáng)度快速變化的路徑一致。邊緣通常與場(chǎng)景中目標(biāo)的邊界相關(guān)聯(lián)。邊緣檢測(cè)用于確定圖像中的邊緣。
2022-11-18 14:24:33786 ? 本期我們一起看看如何進(jìn)行圖像邊緣的檢測(cè)。邊緣檢測(cè)通常用于理解圖像中的對(duì)象，幫助機(jī)器做出更好的預(yù)測(cè)。編寫(xiě)邊緣檢測(cè)程序是了解機(jī)器如何看待外界的好方法。現(xiàn)在就讓我們使用python進(jìn)行邊緣檢測(cè)
2023-06-20 15:14:41663 
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2023-07-10 09:39:590 基于邊緣檢測(cè)的分析不易受整體光照強(qiáng)度變化的影響，同時(shí)利用邊緣信息容易凸顯目標(biāo)信息和達(dá)到簡(jiǎn)化處理的目的，因此很多圖像理解方法都以邊緣為基礎(chǔ)。邊緣檢測(cè)強(qiáng)調(diào)的是圖像對(duì)比度。
2023-11-30 16:56:20368 
圖像細(xì)節(jié)。 FPGA 圖像處理方法 1、圖像增強(qiáng) 兩大方法：空間域方法和時(shí)間域方法（以后再詳述） 2、圖像濾波 （1）平滑空間 濾波器 （2）中值濾波 算法 3、圖像邊緣 檢測(cè) 邊緣指圖像局部強(qiáng)度變化最顯著的部分。邊緣主要存在與目標(biāo)與
2023-12-02 13:15:02492
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