摘要：针对使用sobel算子加传统的腐蚀和膨胀进行边缘检测存在可能会过度腐蚀边缘图像的问题,提出了一种sobel算子结合改进的腐蚀和膨胀边缘检测的方法.改进的腐蚀和膨胀算法带有一个参数,改变该参数就可以调节腐蚀和膨胀的强度,避免了边缘图像被过度腐蚀和膨胀,基于ZYNQ实现了sobel算子与改进的形态学算法的边缘检测.测试结果表明:使用改进的腐蚀和膨胀算法对经sobel算子得到的边缘图像进行二次优化,不仅能够腐蚀脏点,平滑边缘,还能更多地保留边缘像素信息.

摘要：针对目前风力机叶片缺陷检测方法检测精度低、危险系数大、设备价格高等问题,提出一种基于LabVIEW+无人机的风力机叶片缺陷检测系统,实现了硬件平台搭建和系统软件设计,对图像处理算法进行研究,针对传统二值化算法中不同颜色风力机叶片阈值不同的问题,提出了应用边缘提取的检测方法。通过理论分析和实验对比了LabVIEW中边缘提取缺陷检测算子及组合算子的检测效果,并最终确定sobel算子应用于本风力机叶片缺陷检测系统。实验表明,该系统能够实现不同颜色风力机叶片缺陷的自动、低成本检测,检测精度高达93%。

摘要：池化算法是卷积神经网络中用于特征降维、参数压缩、扩大感受野的重要一层。针对现有的池化方法没有充分考虑到池化前特征图的整体内容及风格特征分布问题,提出了一种通过sobel算子对卷积后的特征图计算每个特征点的梯度值,并根据梯度值分布确定每个池化窗口取最大值、均值或者最小值的池化算法。该算法充分考虑了特征图池化前后的整体内容及风格特征分布,保持了特征图的整体不变性。实验表明,该池化算法在VGG、ResNet等经典网络架构上取得了优异性能,具有普适性,可用来替代常用的最大池化、平均池化。

摘要：针对检焦系统中现有基于图像处理的检焦算子灵敏度不足、抗噪性能弱等问题,该文结合人类视觉系统(HVS),提出了采用灵活性阈值的多方向权重sobel算子的改进图像清晰度评价方法。该方法将原本仅有两个梯度卷积模板的sobel算子增加到8个方向;结合HVS特性设置各方向算子卷积的权重值;采用多诺霍收缩阈值为算子预设阈值。实验结果表明,该文提出的改进sobel算子不仅使图像清晰度评价值更加全面可靠,而且改善了原来阈值灵活性差的问题。与传统清晰度评价方法相比,该算子平均灵敏度因子提升了0.086~0.215,在保证检焦范围的同时提升了曲线灵敏度。在噪声影响下,该方法有效减少了传统方法中出现的局部极值点个数,保持了良好的稳定性,改善了传统清晰度评价方法抗噪性弱的缺陷。

摘要：模糊影像会直接影响空中三角测量解算的结果,因此需要对无人机航飞影像进行预处理。分别使用Soble算子和Laplacian算子对航飞影像中模糊的照片进行边缘检测,识别出模糊照片。分析2种算子在航片预处理中的适用性,并编译软件自动分离出模糊和无效的照片。结果表明:sobel和Laplacian算子均可以准确地分离出模糊影像,影像识别率可达100%。其中,Laplacian算子对航飞影像的边缘检测敏感度高于sobel算子,Laplacian算子得到的方差值更大,判定影像清晰与模糊的界限更准确。最后通过快速检索算法与Laplacian算法相结合,编译完成无人机航飞影像预处理模块,提高无人机航片预处理效率。

摘要：边缘检测是图像处理及计算机视觉中的基本问题之一,而sobel算子对于边缘检测来说,则是最重要的算子之一。针对传统sobel算子的局限性以及PC端串行化处理图像的效率较低的问题,提出了一种改进的方法,首先将传统sobel算子的模板方向由2个变为8个,充分利用图像中的像素点的方向信息,然后根据现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件处理速度快、并行流水线处理等一些特点,利用FPGA替代PC端对图像进行处理,实现改进的sobel算子的边缘检测系统,达到优化图像边缘检测效果并提升处理图像的效率。仿真结果显示,基于FPGA的改进sobel算子的边缘检测,提取的图像边缘信息较为理想。

摘要：边缘检测是一种创新型、高效用的边缘检测算法。这种算法主要是对Otsu算法所得图像来展开形态学的去除孤立像素与闭运算操作。通过使用sobel算子进行边缘检测,然后将得到的图像和sobel算子直接进行相加,可以在一定程度上提升sobel边缘检测的算子性能,而且其所检测出来结果精确度非常高。基于此,以sobel算子下的图像边缘检测优化设计分析为出发点,对其展开深入的探讨与论述。

摘要：本文通过对当前汽车前照灯近光图像边缘检测方法的分析,对影响前照灯近光图像边缘测量精度的原因进行了研究。为提高汽车前照灯近光图像边缘的测量精度,设计了一种基于sobel算子和最小二乘法的边缘检测方法,经实验验证测量精度有了较大提高。

摘要：针对竞赛用寻迹机器人在直角转弯及弯道行驶时出现的偏离赛道和跑偏问题,提出了基于sobel算子提取赛道边缘信息的PID优化算法。采用基于sobel算子方法提取赛道边缘信息,再通过PID算法控制直流电机转速来调整寻迹机器人行驶方向;然后在MATLAB软件Similink模块中建立仿真模型,得到了控制系统的单位阶跃响应曲线。仿真结果表明提取的赛道边缘图像清晰、识别率高,得到的单位阶跃响应曲线调节时间短、超调量小且稳态误差低,最后通过寻迹机器人实地实验验证了仿真结果。结果证明基于sobel算子的PID优化算法不仅可以有效解决寻迹机器人在直角转弯及弯道行驶时出现的偏离赛道和跑偏问题,还提高了其行驶速率。

摘要：以Matlab为开发平台、sobel算子理论为基础,设计程序辨识并提取PGM图中的单个节距花纹信息,根据输入参数,结合轮胎整周PGM花纹图自身的特点,自动生成并优化轮胎整周PGM花纹图。与UG软件中二次开发的扫描程序生成的PGM图相比,该程序最终生成的轮胎整周PGM花纹图的噪声仿真误差在1%以内,效率提升10倍左右。