電子發(fā)燒友App

硬聲App

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

電子發(fā)燒友網(wǎng)>模擬技術(shù)>基于SoPC的邊緣圖像連通區(qū)域標(biāo)記的算法

基于SoPC的邊緣圖像連通區(qū)域標(biāo)記的算法

123下一頁(yè)全文

本文導(dǎo)航

收藏

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

評(píng)論

查看更多

相關(guān)推薦

SOPC技術(shù)在視覺(jué)測(cè)量中有哪些應(yīng)用?

,基于 FPGA的 SOPC技術(shù)的出現(xiàn),使 FPGA高效的硬件并行信號(hào)處理能力和軟件控制的靈活性完美的結(jié)合到一起。在 SOPC系統(tǒng)中,對(duì)速度要求高的算法可以采用自定義硬件邏輯的方法實(shí)現(xiàn);而用硬件難以實(shí)現(xiàn)
2019-07-30 06:05:03

圖像邊緣

圖像邊緣
2017-11-01 09:38:11

圖像邊緣檢測(cè)算法體驗(yàn)步驟(Photoshop,Matlab)

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

圖像處理

這是圖像處理的程序,為啥興趣區(qū)域識(shí)別不了邊緣?邊緣檢測(cè)無(wú)效了
2017-06-24 09:02:34

圖像處理

這是圖像處理的程序,為啥興趣區(qū)域識(shí)別不了邊緣?邊緣檢測(cè)無(wú)效了,聯(lián)系微信***
2017-06-26 09:24:11

邊緣相似度及其在散斑噪聲抑制算法比較中的應(yīng)用

。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)邊緣圖像和待測(cè)邊緣圖像邊緣點(diǎn)位置的相似性,定義了邊緣相似度參數(shù),用來(lái)表征濾波算法邊緣保持能力。將此參數(shù)應(yīng)用于高斯噪聲圖像和椒鹽噪聲圖像濾波算法的比較中,取得了預(yù)期的效果:此參數(shù)值準(zhǔn)確地反映
2009-08-08 09:38:54

Labview圖像處理——邊緣檢測(cè)

`一、labview直方圖程序介紹1、前面板2、程序框圖3、圖片二、基本概念介紹邊緣圖像的基本特征,具有灰度值不連續(xù)的性質(zhì),即不同灰度值的相鄰區(qū)域之間。邊緣點(diǎn):對(duì)于于一階微分幅度的最大值點(diǎn)以及二階
2020-12-01 12:16:30

matlab連通域的數(shù)字標(biāo)記

在matlab中對(duì)二值圖像不同的連通域進(jìn)行標(biāo)寫(xiě)序號(hào)該用什么語(yǔ)句函數(shù)啊?
2016-10-13 20:26:21

【FPGA學(xué)習(xí)案例分享】基于FPGA的圖像邊緣檢測(cè)例程

` 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

【Z-turn Board試用體驗(yàn)】+ 基于Z-turn的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)(一)

要的不變性質(zhì):光線的變化顯著地影響了一個(gè)區(qū)域的外觀,但是不會(huì)改變它的邊緣。最重要的是人的視覺(jué)系統(tǒng)也是對(duì)邊緣最敏感的。邊緣檢測(cè)是圖像處理中的重要內(nèi)容。邊緣圖像的最基本特征,是圖像分割、特征提取和圖像識(shí)別的前提
2015-07-07 19:39:57

【Z-turn Board試用體驗(yàn)】+ 基于Z-turn的圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)(三)

本帖最后由 mao399498400 于 2015-7-7 20:41 編輯 算法流程設(shè)計(jì)本算法利用了OpenCV提供了相關(guān)函數(shù),實(shí)現(xiàn)了圖像讀取寫(xiě)入。其中Vivado HLS包含大量的視頻
2015-07-07 20:41:34

垃圾回收算法——標(biāo)記清除算法

(35講)垃圾回收算法——標(biāo)記清除算法
2020-04-29 15:12:25

基于SoPC的自感知運(yùn)動(dòng)圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

卡或硬盤(pán)中,而在SoPC系統(tǒng)直接實(shí)現(xiàn)SD卡的圖像采集數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)在國(guó)內(nèi)還未見(jiàn)報(bào)道?! ×硗膺€提出了一種新的適合在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)的快速運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法,并和圖像采集、SD卡圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)接口電路集成在同一
2018-11-01 17:21:30

基于Canny邊緣檢測(cè)算子的圖像檢索算法

【摘要】:針對(duì)依賴(lài)傳統(tǒng)Canny算子的基于邊緣圖像檢索系統(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

基于FPGA的邊緣檢測(cè)和Sobel算法

數(shù)據(jù)速度,實(shí)現(xiàn)圖像邊緣檢測(cè)。從機(jī)接口一般通過(guò)嵌入式軟件讀寫(xiě)寄存器來(lái)完成。1 邊緣檢測(cè)和Sobel算法 邊緣檢測(cè)是分析視頻和圖像的重要方法,主要檢測(cè)和確定圖像在哪些區(qū)域上亮度發(fā)生突變,這些亮度突變的區(qū)域
2017-11-29 08:57:04

基于FPGA的Sobel邊緣檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)

差分算子,用來(lái)計(jì)算圖像亮度函數(shù)灰度之近似值。在圖像的恩和一點(diǎn)使用此算子,將會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的灰度矢量或是其法矢量。邊緣是指其周?chē)袼鼗叶燃眲∽兓哪切┫袼氐募稀?b class="flag-6" style="color: red">邊緣存在于目標(biāo)、背景和區(qū)域之間,所以,他
2017-08-29 15:41:12

基于FPGA的鐵軌檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與研究

,使用范圍廣泛,因此選用Sobel算子。同時(shí)鐵軌圖像橫向變化不大,而在縱向有很大的延伸,故也只考慮圖像垂直邊緣響應(yīng)。  (4)連通域搜索。二值化處理后邊緣圖包含了鐵軌信息,也含有很多非鐵軌邊緣。使用八連通
2011-10-08 18:36:38

基于GAC模型實(shí)現(xiàn)交互式圖像分割的改進(jìn)算法

保留與E2有連通關(guān)系的連通分量作為輸出邊緣E。2.3 候選點(diǎn)的獲取  原則上,采用2.2節(jié)算法獲得的圖像邊緣點(diǎn)都可以作為初始邊界點(diǎn)的候選點(diǎn),但是這種邊緣點(diǎn)的數(shù)量太多,不方便選擇。為了減輕用戶(hù)選點(diǎn)的負(fù)擔(dān)
2009-09-19 09:19:45

基于Qualcomm FastCv的邊緣檢測(cè)算法詳解

、物質(zhì)屬性變化和場(chǎng)景照明變化等等。 邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。一.算法原理:所謂邊緣是指其周?chē)袼鼗叶燃眲∽兓哪切┫笏氐募?,它?b class="flag-6" style="color: red">圖像最基本的特征。邊緣存在于
2018-09-21 11:45:44

基于matlab的圖像處理--飛機(jī)檢測(cè)

以及角點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行處理分析,將目標(biāo)飛機(jī)標(biāo)記輸出。首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,經(jīng)過(guò)灰度變換后將圖像二值化,在二值圖的基礎(chǔ)上對(duì)連通區(qū)域面積進(jìn)行限制,將較大和較小面積連通區(qū)域濾除掉。然后分別對(duì)原圖和二值圖進(jìn)行角
2015-09-30 11:46:06

基于視覺(jué)圖像的微小零件邊緣檢測(cè)算法研究

  1 引言  邊緣是指局部強(qiáng)度變化最顯著部分.主要存在于目標(biāo)與目標(biāo)、目標(biāo)與背景、區(qū)域區(qū)域之間,是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎(chǔ)。如何快速、準(zhǔn)確提取圖像邊緣信息一直是國(guó)內(nèi)外研究
2018-11-15 16:23:50

如何利用FPGA實(shí)現(xiàn)Laplacian圖像邊緣檢測(cè)器的研究?

引言邊緣可定義為圖像中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域邊界,它是圖像最基本的特征,是圖像分析識(shí)別前必不可少的環(huán)節(jié),是一種重要的圖像預(yù)處理技術(shù)。邊緣檢測(cè)主要就是(圖像的)灰度變化的度量、檢測(cè)和定位,它是圖像分析
2019-07-31 06:38:07

快速二值圖像連通標(biāo)記算法有哪幾個(gè)環(huán)節(jié)?特點(diǎn)是什么?

怎么實(shí)現(xiàn)二值圖像連通體檢測(cè)?快速二值圖像連通標(biāo)記算法有哪幾個(gè)環(huán)節(jié)?特點(diǎn)是什么?
2021-04-08 06:49:54

怎樣去設(shè)計(jì)基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)

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,F(xiàn)PGA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
2021-07-28 06:06:26

機(jī)器視覺(jué) --檢測(cè)圖像邊緣小程序

機(jī)器視覺(jué) --檢測(cè)圖像邊緣小程序
2015-08-23 21:35:10

機(jī)器視覺(jué)算法與應(yīng)用(雙語(yǔ)版)

Etherne千兆網(wǎng)2.4.6 圖像采集模式3 機(jī)器視覺(jué)算法3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)3.1.1 圖像3.1.2 區(qū)域3.1.3 亞像素精度輪廓3.2 圖像增強(qiáng)3.2.1 灰度值變換3.2.2 輻射標(biāo)定
2016-06-29 13:48:38

求Matlab圖像自編邊緣檢測(cè)算法

求Matlab圖像自編邊緣檢測(cè)算法,多謝了
2013-12-03 20:58:39

請(qǐng)問(wèn)TI有圖像連通區(qū)域、亞像素等圖像庫(kù)的支持嗎?

請(qǐng)問(wèn)TI有圖像連通區(qū)域、亞像素等圖像庫(kù)的支持嗎?
2018-07-25 07:18:49

多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤及連通標(biāo)記方法

介紹了一種多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法及序列圖像的仿真效果,同時(shí)對(duì)多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)后的二值圖像進(jìn)行了連通成分標(biāo)記袁最后根據(jù)標(biāo)記結(jié)果在原圖像中準(zhǔn)確地框定了各運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。關(guān)
2009-03-07 10:11:096

高效的分布式最小連通支配集近似算法

在Alzoubi and Wan’s算法的基礎(chǔ)上,利用2跳局部網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⑦x擇連通點(diǎn),提出一個(gè)高效的分布式最小連通支配集算法EDMCDS。理論分析表明,EDMCDS算法生成的連通支配集大小為(5.8+ln4)opt
2009-04-09 09:55:1712

基于閾值優(yōu)化的圖像模糊邊緣檢測(cè)算法

邊緣檢測(cè)是圖像預(yù)處理中最重要的內(nèi)容之一,本文使用遺傳算法對(duì)閾值優(yōu)化得到最佳閾值參數(shù),對(duì)模糊邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)此最佳閾值來(lái)定義一個(gè)新的簡(jiǎn)單隸屬度函數(shù),簡(jiǎn)
2009-06-06 15:49:2226

基于小波的圖像邊緣提取技術(shù)

研究了小波技術(shù)在圖像邊緣提取中的應(yīng)用,解決了目前圖象中存在的局部分割問(wèn)題,提出了鏈的百分比概念;針對(duì)分割結(jié)果的不封閉性,采用邊緣點(diǎn)生長(zhǎng)的方法,有效地解決了區(qū)域
2009-06-06 16:09:1512

基于邊緣梯度方向直方圖的圖像檢索算法

在基于內(nèi)容的圖像檢索中,不同圖像對(duì)形狀細(xì)節(jié)的要求不同及形狀特征對(duì)旋轉(zhuǎn)的敏感性,影響檢索性能。對(duì)此,本文提出了一種基于邊緣梯度方向直方圖的圖像檢索算法:利用B樣
2009-06-25 14:03:2663

模糊多尺度邊緣檢測(cè)算法的研究

為了解決多尺度邊緣檢測(cè)中有效檢出和精確定位的矛盾,本文提出了一種新的模糊多尺度邊緣檢測(cè)算法。該算法圖像的小波分解為基礎(chǔ),把圖像的多尺度信息描述為模糊矩陣,然
2009-07-08 08:37:238

基于Java技術(shù)的法醫(yī)圖像邊緣檢測(cè)的研究

在醫(yī)學(xué)圖像中,在相對(duì)較小的區(qū)域內(nèi)圖像頻率的陡峭變化反映了目標(biāo)對(duì)象的邊緣信息,基于Sobel 算子的梯度向量操作對(duì)低噪聲的醫(yī)學(xué)圖像邊緣提取效果較好,采用Java技術(shù)
2009-07-30 09:23:1118

熔焊成型中截面填充算法及軟件實(shí)現(xiàn)

本文針對(duì)熔焊成型的特點(diǎn),提出了一套適合熔焊成型的截面填充算法。該算法對(duì)截面輪廓進(jìn)行內(nèi)、外輪廓以及復(fù)連通區(qū)域和單連通區(qū)域的判定,將復(fù)連通區(qū)域剖分并對(duì)單連通區(qū)域
2009-08-12 08:15:5110

基于區(qū)域紋理合成的圖像修補(bǔ)算法

針對(duì)傳統(tǒng)修補(bǔ)技術(shù)在圖像恢復(fù)中出現(xiàn)的紋理模糊現(xiàn)象,該文根據(jù)紋理合成技術(shù),提出了一種區(qū)域紋理合成的修補(bǔ)算法。算法根據(jù)破損點(diǎn)鄰域特征選擇模板,去除模板內(nèi)的破損點(diǎn)后進(jìn)
2009-11-17 14:50:0215

基于融合邊緣檢測(cè)的SAR圖像線性特征提取算法

該文基于合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像低信噪比的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于融合邊緣檢測(cè)的線性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到邊緣點(diǎn),然后利用Radon變換得出線基元,最
2009-11-17 15:20:5419

一種感興趣區(qū)域尋優(yōu)搜索的全自動(dòng)圖像拼接算法

為了降低圖像拼接中對(duì)圖像序列獲取的苛刻要求,增強(qiáng)拼接算法的適應(yīng)性和靈活性,該文提出了一種興趣區(qū)域尋優(yōu)搜索的圖像拼接算法。該算法以重疊區(qū)域的主要特征物為出發(fā)點(diǎn),
2009-11-24 15:53:3525

基于FPGA的二值圖像連通標(biāo)記快速算法實(shí)現(xiàn)

圖像自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和跟蹤過(guò)程中,首先對(duì)圖像目標(biāo)進(jìn)行閾值分割提取,得到的二值圖像通常包含多個(gè)連通區(qū)域,系統(tǒng)利用圖像目標(biāo)的形狀特性對(duì)可疑高威脅的飛行目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)
2009-11-30 16:20:3121

基于連通域的圖像文本自動(dòng)定位

針對(duì)當(dāng)前圖像中文本定位算法普遍存在定位文本精確度不高的缺點(diǎn),本文提出了一種有效的圖像文本定位方法(MSITE)。算法使用均值漂移方法對(duì)圖像進(jìn)行分割后,用區(qū)域生長(zhǎng)的方法
2009-12-07 11:43:5713

楔波與小波聯(lián)合圖像壓縮算法

本文介紹了新型的楔波壓縮算法圖像壓縮中的應(yīng)用,并采用楔波與小波相結(jié)合的方法完美地刻畫(huà)了圖像邊緣區(qū)域和非邊緣區(qū)域。同時(shí)為了保證壓縮圖像的質(zhì)量,引入多尺度楔
2009-12-18 16:22:3021

基于混合特征的多車(chē)牌定位算法

本文提出了一種基于混合特征的多車(chē)牌定位的新方法,先根據(jù)車(chē)牌圖像邊緣特征,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法生成連通區(qū)域,搜索全圖得到連通區(qū)域的最小外接矩形。然后利用我國(guó)車(chē)
2009-12-22 13:39:2010

乳腺X線圖像中致密區(qū)域腫塊的檢測(cè)算法

提出一種在乳腺X線圖像中致密區(qū)域腫塊的檢測(cè)算法。該算法根據(jù)乳腺致密區(qū)域腫塊內(nèi)核灰度一致性的特點(diǎn),利用小波多尺度分析特性,在小波域的高頻子帶進(jìn)行疑似腫塊區(qū)域的搜
2010-01-09 13:58:1612

一種新的圖像邊緣檢測(cè)方法

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(lèi)方法往往采用標(biāo)準(zhǔn)FCM 聚類(lèi)算法來(lái)達(dá)到邊
2010-01-22 15:51:3013

基于Canny邊緣檢測(cè)算子的圖像檢索算法

  針對(duì)依賴(lài)傳統(tǒng)Canny算子的基于邊緣圖像檢索系統(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

基于Canny算法的改進(jìn)Kirsch人臉邊緣檢測(cè)方法

針對(duì)Kirsch邊緣檢測(cè)算法的不足,提出了一種基于Canny算法改進(jìn)的Kirsch人臉邊緣檢測(cè)算法。該算法先對(duì)原始圖像用高斯濾波器平滑,計(jì)算其梯度圖像。然后將梯度圖像用改進(jìn)后的Kirsch算法
2010-02-23 14:31:1310

醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法的研究

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

彩色遙感圖像的一種邊緣檢測(cè)算法研究

針對(duì)彩色遙感圖像的復(fù)雜性、模糊性和噪聲強(qiáng)等特點(diǎn),提出了一種基于多方向模糊形態(tài)學(xué)梯度的彩色遙感圖像邊緣檢測(cè)算法.算法在模糊域中用多個(gè)不同方向的結(jié)構(gòu)元素,對(duì)彩色遙感圖
2010-10-21 16:32:5126

基于ICA的圖像邊緣檢測(cè)算法

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

標(biāo)記交換,什么是標(biāo)記交換

標(biāo)記交換,什么是標(biāo)記交換 標(biāo)記邊緣路由器位于標(biāo)記交換網(wǎng)絡(luò)邊緣的含完整3層功能的路由設(shè)備,它們檢查到來(lái)的分組,在轉(zhuǎn)發(fā)給標(biāo)記
2010-04-06 17:14:44499

基于人眼微動(dòng)機(jī)理的紅外圖像邊緣提取

提出了一種基于人眼微動(dòng)機(jī)理的邊緣提取算法.通過(guò)模擬眼球的微動(dòng),提取圖像的微動(dòng)邊緣,同時(shí)為了減少偽邊緣的產(chǎn)生,對(duì)其微動(dòng)邊緣圖像進(jìn)行均值濾波處理,最后應(yīng)用非極大值抑制和雙閾值檢測(cè)邊緣連接提取圖像的二值化邊緣.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法邊緣提取效果較好,達(dá)到
2011-02-14 15:35:2229

嵌入式圖像系統(tǒng)的Bresenham反走樣算法的應(yīng)用

為了提高在嵌入式圖像處理系統(tǒng)中低分辨率環(huán)境下的圖像顯示效果和算法的效率,對(duì)區(qū)域Bresenham反走樣算法進(jìn)行改進(jìn),將變換的直線掃描轉(zhuǎn)換算法區(qū)域反走樣算法相結(jié)合,提高了反走
2011-03-18 16:41:0936

Prewitt圖像邊緣檢測(cè)及邊緣細(xì)化的FPGA實(shí)現(xiàn)

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

基于改進(jìn)的Laplacian算子圖像邊緣檢測(cè)

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

基于SOPC的通用圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文介紹了基于SOPC 的通用嵌入式圖像處理系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法,其中敘述了SOPC 及NiosⅡ嵌入式處理器的特點(diǎn)和使用,分別具體說(shuō)明了系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和圖像處理算法的 流程及軟件實(shí)現(xiàn)
2011-05-24 17:32:1038

紅外圖像邊緣提取

紅外圖像受噪聲污染嚴(yán)重,邊緣模糊,應(yīng)用傳統(tǒng)的邊緣提取算法提取邊緣較為困難。本文根據(jù)人眼微動(dòng)視覺(jué)成像的基本原理,結(jié)合紅外圖像的特點(diǎn)進(jìn)行了邊緣提取的研究。
2011-07-09 17:15:161130

基于脊波變換的圖像壓縮算法

自然圖像包括大量的具有明顯直線邊緣圖像,而且邊緣表示了圖像的主要信息。利用脊波對(duì)直線奇異的良好刻畫(huà),針對(duì)具有直線特征的圖像,設(shè)計(jì)基于脊波變換的有損壓縮算法。首先對(duì)圖
2011-10-10 15:19:3628

基于改進(jìn)邊緣檢測(cè)算子的圖像特征點(diǎn)提取算法

圖像中每個(gè)像素的SUSAN模板中首先計(jì)算閥值 t 的初值,再利用迭代法獲得終值,使其在各種不同的對(duì)比度下仍能正確檢測(cè)興趣點(diǎn),最后運(yùn)用該算法進(jìn)行了圖像邊緣檢測(cè)測(cè)試,并與其他檢測(cè)算
2011-11-03 15:00:1030

超空泡圖像的自適應(yīng)多尺度小波邊緣檢測(cè)

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(lèi)進(jìn)行邊緣的自動(dòng)檢測(cè),得到不同
2011-11-03 15:47:3729

新模板的圖像邊緣提取方法

提出了一種新的橫向和縱向模板算法,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),獲得了優(yōu)于梯度算子提取圖像邊緣的結(jié)果。并對(duì)以上算法進(jìn)行改進(jìn),在邊緣圖像信息衰減微小的情況下,有效地改善了圖像邊緣的提取時(shí)
2011-11-11 14:26:4919

腦外科CT圖像的綜合邊緣提取算法

提出基于Canny算子并結(jié)合圖像增強(qiáng)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的綜合邊緣提取算法。該算法首先對(duì)原始圖像進(jìn)行增強(qiáng),以便于計(jì)算機(jī)的分析;然后利用Canny算子對(duì)CT圖片進(jìn)行邊緣提取,該算子具有非極
2012-01-13 09:45:5222

基于區(qū)域特征的改進(jìn)IHS圖像融合算法

本文提出了一種基于區(qū)域特征的結(jié)合IHS變換和小波變換的圖像融合算法,首先分別對(duì)多光譜圖像和高分辨率全色圖像進(jìn)行IHS變換和直方圖匹配,對(duì)I分量和調(diào)整后的高分辨率圖像進(jìn)行小波
2012-06-15 10:48:1848

基于B樣條小波的圖像邊緣檢測(cè)算法

邊緣圖像最基本的特征,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

基于邊緣顯著區(qū)域和結(jié)構(gòu)相似度的圖像視覺(jué)效果評(píng)價(jià)_劉偉

基于邊緣顯著區(qū)域和結(jié)構(gòu)相似度的圖像視覺(jué)效果評(píng)價(jià)_劉偉
2017-02-27 19:02:570

基于SOPC技術(shù)的圖像分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)張學(xué)東

基于SOPC技術(shù)的圖像分割系統(tǒng)設(shè)計(jì)_張學(xué)東
2017-03-17 08:00:000

基于改進(jìn)Canny的圖像邊緣檢測(cè)算法

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)域圖像算法。通常將圖像邊緣
2017-11-02 15:15:1719

基于超熵的檢測(cè)嘈雜醫(yī)學(xué)圖像邊緣算法

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)圖像邊緣算法,引入超熵系數(shù),通過(guò)適當(dāng)
2017-11-10 16:36:294

基于分區(qū)連通性恢復(fù)算法DCRA

針對(duì)現(xiàn)有算法恢復(fù)分區(qū)連通性存在容錯(cuò)性差的問(wèn)題,提出了分區(qū)雙連通性恢復(fù)算法DCRA。該算法旨在網(wǎng)絡(luò)中心區(qū)域構(gòu)建骨干多邊形,分區(qū)以?xún)蓷l互不相交的路徑與多邊形連接,從而實(shí)現(xiàn)分區(qū)間的雙連通。仿真實(shí)驗(yàn)表明
2017-11-21 14:35:523

利用數(shù)據(jù)場(chǎng)和歐氏距離的圖像邊緣提取

圖像邊緣圖像分析和識(shí)別的基礎(chǔ),圖像邊緣信息的準(zhǔn)確性和完整性對(duì)后續(xù)圖像分析和識(shí)別有重要影響。為實(shí)現(xiàn)圖像邊緣有效提取,提出一種利用數(shù)據(jù)場(chǎng)和圖像歐氏距離的圖像邊緣提取方法。首先,該方法利用數(shù)據(jù)場(chǎng)理論構(gòu)建
2017-11-24 15:03:051

基于天空分割的單幅圖像去霧算法

針對(duì)暗通道先驗(yàn)算法在天空區(qū)域失效和復(fù)原圖像色彩變暗的問(wèn)題,提出一種基于天空分割的圖像去霧算法。首先,采用基于邊緣檢測(cè)的分割算法將原始圖像區(qū)分為天空區(qū)域和非天空區(qū)域;其次,在暗通道先驗(yàn)算法的基礎(chǔ)上
2017-11-24 16:28:354

基于草地圖像邊緣檢測(cè)

圖像是客觀對(duì)象的一種相似性描述,邊緣圖像中的重要特征,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

圖像分割的非局部均值去噪算法

針對(duì)傳統(tǒng)非局部均值(NLM)算法的濾波參數(shù)非自適應(yīng)及去噪后邊緣易模糊的缺點(diǎn),提出一種基于圖像分割的非局部均值去噪算法。該算法分為兩個(gè)階段:第一階段根據(jù)噪聲大小及圖像紋理自適應(yīng)確定濾波參數(shù)的值,并采用
2017-11-30 14:19:301

一種新的彩色圖像分割算法

本文提出一種新的結(jié)合分水嶺與種子區(qū)域生成、區(qū)域合并的彩色圖像分割算法。首先將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成HSI間,應(yīng)用分水嶺算法對(duì)圖像進(jìn)行初始化分割,形成過(guò)分割效果。接著基于分水嶺算法得到的分割結(jié)果,利用
2017-12-14 14:41:071

圖像分割和圖像邊緣檢測(cè)

 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(lèi)型的分割算法。Pal把圖像分割算法分成了6類(lèi):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

視覺(jué)顯著性的快速區(qū)域立體匹配算法

( Sobel)邊緣特征和相角特征完成特征匹配、得到粗視差圖;最后通過(guò)檢測(cè)粗視差圖中的視覺(jué)顯著性,消除圖像弱紋理區(qū)域的突兀噪聲。相比絕對(duì)誤差累計(jì)(SAD)、平方誤差累計(jì)(SSD)和歸一化灰度互相關(guān)(NCC)算法,所提算法對(duì)光
2017-12-28 17:09:280

基于標(biāo)記類(lèi)屬屬性的多標(biāo)記學(xué)算法

在多標(biāo)記學(xué)習(xí)中,由于不同的標(biāo)記可能會(huì)帶有自身的一些特性,所以目前已經(jīng)出現(xiàn)了基于標(biāo)記類(lèi)屬屬性的多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法LIFT。然而,類(lèi)屬屬性的構(gòu)建可能會(huì)增加屬性向量的維度,致使屬性空間存在冗余信息。為此,借助
2017-12-29 14:46:150

面向問(wèn)卷圖像的版面分析算法

針對(duì)目前已有的問(wèn)卷圖像版面分析算法無(wú)法自動(dòng)識(shí)別信息填寫(xiě)區(qū)域和無(wú)法處理無(wú)固定格式的問(wèn)卷圖像等問(wèn)題,提出了一種連通區(qū)域和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的問(wèn)卷圖像版面分析算法.首先獲得掃描得到的問(wèn)卷圖像的中心有效圖形
2018-01-02 16:57:500

基于四元數(shù)的最小核值相似區(qū)邊緣檢測(cè)算法

邊緣作為圖像的特征之一,包含了大量的圖像信息。邊緣是性質(zhì)不同區(qū)域邊界,反映了圖像的局部區(qū)域特征。彩色圖像邊緣檢測(cè)都是基于某種顏色空間下進(jìn)行的,常用的有紅綠藍(lán)( Red Green Blue.RGB
2018-01-15 10:20:561

手指靜脈圖像魯棒邊緣檢測(cè)算法

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

多尺度積圖像邊緣檢測(cè)算法

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

圖像邊緣檢測(cè)算法體驗(yàn)步驟

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Matlab 2. 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
2018-05-21 14:56:554385

利用FPGA實(shí)現(xiàn)快速二值圖像連通標(biāo)記算法,有何特點(diǎn)及應(yīng)用

本文以適合FPGA實(shí)現(xiàn)為目的,提出一種具有計(jì)算規(guī)則性的快速二值圖像連通標(biāo)記算法。與傳統(tǒng)的二值圖像標(biāo)記算法相比,該算法具有運(yùn)算簡(jiǎn)單性、規(guī)則性和可擴(kuò)展性的特點(diǎn),適合以FPGA實(shí)現(xiàn)。選用在100MHz
2018-11-14 10:07:006259

什么是邊緣檢測(cè)算法 邊緣檢測(cè)算法的詳細(xì)資料介紹

什么是邊緣邊緣一般是指圖像在某一局部強(qiáng)度劇烈變化的區(qū)域。強(qiáng)度變化一般有兩種情況:1. 階躍變化2. 屋頂變化
2018-12-17 08:00:003

邊緣檢測(cè)算子在圖像處理中的應(yīng)用

邊緣圖像中像素值發(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(lèi)型分為階梯狀邊緣、脈沖狀邊緣、屋頂狀邊緣
2019-01-10 15:45:117938

基于canny邊緣檢測(cè)算法有效解決檢測(cè)邊緣斷裂問(wèn)題

邊緣檢測(cè)是圖像處理中的重要內(nèi)容。圖像邊緣圖像局部特性不連續(xù)性(灰度突變、顏色突變、紋理結(jié)構(gòu)突變等)的反映,它標(biāo)志著一個(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)區(qū)域的開(kāi)始。在實(shí)際圖像處理問(wèn)題中,圖像邊緣作為圖像的一種
2020-08-06 09:12:237589

怎樣使用Otsu實(shí)現(xiàn)圖像分割算法的設(shè)計(jì)

方式,分別運(yùn)用Sobel,Log和Canny邊緣檢測(cè)算法與直線擬合法相結(jié)合,將圖像的目標(biāo)和背景區(qū)域限制在一對(duì)平行于對(duì)角線的界線內(nèi),使用噪聲點(diǎn)的鄰域均值代替其灰度值,利用2維Otsu斜分法將目標(biāo)從背景中分割出
2020-10-13 16:51:293

一種基于間隔準(zhǔn)則的多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法

針對(duì)多標(biāo)記學(xué)習(xí)分類(lèi)問(wèn)題,算法適應(yīng)方法將其轉(zhuǎn)化為排序問(wèn)題,并將輸出標(biāo)記按照其與示例的相關(guān)性進(jìn)行排序,該類(lèi)方法取得了較好的分類(lèi)效果。基于間隔準(zhǔn)則提出一種多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法,通過(guò)優(yōu)化模型在示例的相關(guān)標(biāo)記集合
2021-03-26 11:33:129

基于邊緣擴(kuò)張的條形碼圖像判別定位方法

進(jìn)行擴(kuò)張?zhí)幚砼c判別的定位方法。首先使用改進(jìn)的 Sobel算子提取圖像邊緣特征,對(duì)條形碼邊緣進(jìn)行區(qū)域擴(kuò)張?zhí)幚?,以増?b class="flag-6" style="color: red">連通性;然后應(yīng)用圖像連通區(qū)域的形狀特征對(duì)條形碼區(qū)域進(jìn)行判別;最后應(yīng)用 Radon變換對(duì)傾斜的條形碼進(jìn)行校正
2021-03-31 14:16:0012

可改善圖像失真現(xiàn)象的單幅圖像去霧算法

分布自適應(yīng)計(jì)算分割閾值,據(jù)此將圖像劃分為亮白區(qū)域與非亮白區(qū)域。根據(jù)圖像的灰度分布數(shù)據(jù)計(jì)算權(quán)重因子,將其融入透射率以提髙圖像邊緣的平滑度。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用大氣散射模型恢復(fù)無(wú)霧圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠有
2021-05-25 16:31:323

基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素邊緣提取算法

為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景圖像中髙精度邊緣的準(zhǔn)確提取,提出一種改進(jìn)的單像素邊緣提取算法。在改進(jìn)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,通過(guò)添加輔助輸出層與采取多尺度輸入的方式初步提取圖像多像素邊緣,并利用分水嶺算法對(duì)多像素邊緣進(jìn)行
2021-05-27 14:30:005

PIL的使用以及劃分圖像的皮膚區(qū)域

本項(xiàng)目將使用python3去識(shí)別圖片是否為色情圖片,會(huì)使用到PIL這個(gè)圖像處理庫(kù),并且編寫(xiě)算法來(lái)劃分圖像的皮膚區(qū)域
2022-07-15 10:03:041160

如何提取深度圖像邊緣信息?

Sobel算子是一種基于圖像梯度的邊緣檢測(cè)算法,可以在x方向和y方向上計(jì)算圖像的梯度,然后將兩個(gè)梯度值合并成一個(gè)邊緣強(qiáng)度值。
2023-02-24 17:56:491126

圖像處理算法——邊緣檢測(cè)

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

二值圖像連通區(qū)域標(biāo)記原理

,即給每個(gè)連通區(qū)域一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)符。 連通區(qū)域標(biāo)記圖像分析和圖像處理中的一個(gè)重要步驟,可以用于圖像分割、邊緣檢測(cè)、目標(biāo)提取、形狀描述等應(yīng)用。在本文中,我們將介紹二值圖像連通區(qū)域標(biāo)記的原理和常用算法。 連通區(qū)
2024-01-05 14:28:10165

已全部加載完成