图像边缘就是图像灰度值突变的地方,也就是图像在该部分的像素值变化速度非常之快,就比如在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,它是一离散型差分算子,用来计算图像亮度函数灰度之近似值. 边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合.边缘存在于目标.背景和区域之间,所以,边缘是图像分割所依赖的最重要的依据.由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,因此,边缘也是图像匹配的重要的特征. Sobel边缘检测的核心在于像素矩阵的卷积,卷积对于

前言 点和线是做图像分析时两个最重要的特征,而线条往往反映了物体的轮廓,对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础.文章主要讨论两个实际工程中常用的边缘检测算法:Sobel边缘检测和Canny边缘检测,Canny边缘检测由于算法复杂将在另一篇文章中单独介绍,文章不涉及太多原理,因为大部分的图像处理书籍都有相关内容介绍,文章主要通过Matlab代码,一步一步具体实现两种经典的边缘检测算法. Sobel边缘检测 Soble边缘检测算法比较简,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不

前面我们实现了使用PC端上位机串口发送图像数据到VGA显示,通过MATLAB处理的图像数据直接是灰度图像,后面我们在此基础上修改,从而实现,基于FPGA的动态图片的Sobel边缘检测.中值滤波.Canny算子边缘检测.腐蚀和膨胀等.那么这篇文章我们将来实现基于FPGA的Sobel边缘检测. 图像边缘:简言之,边缘就是图像灰度值突变的地方,亦即图像在该部分的像素值变化速度非常之快,这就好比在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,在技术

边缘检测matlab算法汇总 1.      基于一阶微分算子检测边缘图像 一阶微分边缘算子又称梯度边缘算子,它是利用图像在边缘处的阶跃性,及图像梯度在边缘去得极大值得特征性进行边缘检测. Sobel算子:image =edge(in_image,'sobel',threshold,direction); Prewitt算子: image = edge(in_image,'prewitt',threshold,direction); Roberts算子: image = edge(in_imag

前面我们实现了使用PC端上位机串口发送图像数据到VGA显示,通过MATLAB处理的图像数据直接是灰度图像,后面我们在此基础上修改,从而实现,基于FPGA的动态图片的Sobel边缘检测.中值滤波.Canny算子边缘检测.腐蚀和膨胀等.那么这篇文章我们将来实现基于FPGA的Sobel边缘检测. 图像边缘:简言之,边缘就是图像灰度值突变的地方,亦即图像在该部分的像素值变化速度非常之快,这就好比在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,在技术

转载请注明出处:  http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体

在前两部文章介绍了几种边缘检测算法,和位图的内存结构.如果对前两篇文章已经理解透彻 了,那么本文将带你进入数字图像处理的世界. 本文通过C代码实现基本的sobel边缘检测,包括8个方向和垂直方向: 代码参考之前一篇--一个实例弄清楚位图的存储结构. 同样,代码中附有详细解释,于是我不再对代码作过多讲解: 头文件TestBmp.h如下: typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWO

索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体计算如下: Gx = (-1)*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) +

官方文档http://www.xilinx.com/support/documentation/application_notes/xapp890-zynq-sobel-vivado-hls.pdf 准备工作 下载 工程文件 http://pan.baidu.com/s/1eQqwjBk 这是我用百度云分享的 如果不行了, 可以用 官方链接 https://secure.xilinx.com/webreg/clickthrough.do?cid=193509 sobel 算子边缘检测原理 这里不

Sobel算子:[-1  0  1 -2  0  2 -1  0  1] 用此算子与原图像做卷积,可以检测出垂直方向的边缘.算子作用在图像的第二列,结果是:200,200,200:作用在第三列,结果是: 200,200,200: 对当前列左右两侧的元素进行差分,由于边缘的值明显小于(或大于)周边像素,所以边缘的差分结果会明显不同,这样就提取出了垂直边缘.同理,把上面那个矩阵转置一下,就是提取水平边缘.这种差分操作就称为图像的梯度计算. 图像梯度 概念: 把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

转自:http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17302003 Sobel 算子是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator). 它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度. 图像边缘,相素值会发生显著的变化了.表示这一改变的一个方法是使用 导数 . 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化.用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形.下图2中灰度值的”跃升”表示边缘的存在

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst, src_gray, abs_dst; Mat src = imread("601

引言 图像视频处理等多媒体领域是FPGA应用的最主要的方面之一,边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,所以也是最常用的,随着数据量的不断增加以及对实时性的要求,一般软件已经不能满足实际需要,这时,就需要专门的硬件来实现加速.本小节就实现一个简单的sobel边缘检测加速器,为了便于对比,我们还编写对应的软件算法. 1,基本思想与算法 Sobel检测法通过一个叫做卷积的过程来估计每个像素点每个方向上的导数值.把中心像素点和离它最近的八个像素点每个乘以一个系数后相加.该系数通常用一个 的卷积表(

在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: (1)边缘:灰度或结构等信息的突变处,边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像. (2)边缘点:图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. (3)边缘段:对应于边缘点坐标[x,y]及其方位 ,边缘的方位可能是梯度角. 二.Sobel算子的基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘. 一个特殊卷积所实现的

#! usr/bin/env python # coding:utf-8 # 2018年7月2日06:48:35 # 2018年7月2日23:11:59 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('number.jpg',0) # 其中,0表示将图片以灰度读出来. #### 图像边缘处理sobel细节 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F, 1, 0,