简介：图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。对具有代表性的图像边缘检测算子进行了讨论，还结合小波变换方法和数学形态学方法分析了在边缘检测中的应用，并给出了这些算法的仿真实验效果，最后对实验结果进行了分析。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。

简介：运用边缘检测和图着色理论，可以提出基于图着色的边缘检测算法。在基于图着色的边缘检测算法当中，首先利用不同的颜色梯度和色集合进行划分，其次对相邻像素点间的关联边进行着色，再次根据相邻像素点间的关联边的着色情况，在尽量保证图像信息完整的基础上，提取出尽可能少或者尽可能合适数量的边缘点，最后利用降噪函数对结果中的噪声点进行筛选，最终达到边缘提取的目的。

简介：提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。

简介：结合图像采集原理与实际的运用过程,对Sobel算法在FPGA的实现方法进行阐述,通过设计linebuffer实现Verilog像素存取的问题,得到良好的边缘检测效果。

简介：边缘检测是图像分析和计算机视觉中最重要的内容之一。80年代中期,从图像所具有的不确定性是由模糊性引起的观点出发,首次将模糊集理论引入图像的边缘检测中,提出了图像边缘检测模糊算法（简称Pal算法）。与传统的空间域微分算法相比,该算法具有较好的抑噪、边缘检测效果,但是此算法仍然存在不少缺陷。就三种改进的模糊算法从算法原理和检测效果上与传统的Pal算法进行比较分析,用以说明改进算法能取得更好的检测效果。

简介：图像的边缘检测是图像预处理的重要内容之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。利用遗传算法对最大类间方差法进行优化，自动确定图像分割最佳分割阈值即图像增强的渡越点值，并简化隶属度函数，采用“Max”算子和“Min”算子相结合方法改进了传统单一算子的边缘检测方法。仿真实验表明，该算法不仅能提高图像模糊边缘检测能力，而且能够有效的降低图像模糊和噪声对边缘检测的干扰。

简介：摘要：为有效去除视频图像内部噪声，提升视频检测的边缘连续性。利用块和低秩张量恢复滤除视频噪声；输入去噪后视频，求解视频图像梯度与二阶导数；抑制梯度视频图像，获取梯度边缘；依据二阶导数检测视频图像边缘，获取视频图像的二阶导数边缘；融合梯度与二阶导数边缘，输出最终视频边缘检测结果。实验证明算法可有效去除视频噪声，提升视频清晰度；边缘检测连续性较优；在不同噪声组合水平下，具备较优视频边缘检测性能。

简介：为解决叶片图象中害虫弱小目标的检测问题，提出了基于改进SUSAN原则的检测方法，该方法通过重新定义SUSAN原则，设置恰当的阈值，使之对小目标极为敏感，抑制背景和噪声。实验证明，本文设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力，是一种有效提取小目标的边缘检测方法。

简介：图4～图6分别给出了在该系统下采集的视频Lena图像及使用边缘检测算子和改进后处理的结果,本文实现了在TMS320DM642评估板上用改进的Sobel算子对实时图像进行边缘检测,图2给出了图像边缘检测系统改进算法的软件流程图

简介：为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用，提供一种基于Canny算子的医用X光图像边缘检测方法。首先介绍边缘检测算法的理论基础，然后结合Ganny算子的实现过程，说明边缘检测的所遵循的基本原则，最后对该算法进行了实验验证。从实验的结果可以看出，这种方法对医用X光图像非常有效，对利用计算机进行图像处理有着重要的现实意义。

简介：针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同，提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法，算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码，分别计算分形维和缝隙，得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。

简介：

简介：摘要：目标检测算法在不断更新迭代，从20世纪90年代至今，目标检测领域已经发生了翻天覆地的变化。本文简要梳理了目标检测算法的发展历程，重点对YOLOv1和YOLOv3两代算法进行了详细讨论，同时还探讨了YOLO算法在农业、工业、医学和遥感监测等领域的广泛应用，并展望了其未来的发展潜力。

简介：针对条纹相机图像特点，通过对多尺度小波边缘检测算法的核函数进行特定方向的拉伸，抑制电磁干扰等因素造成的伪边缘，构造了一种对条纹相机图像空间轴方向灵敏的边缘检测算子，并利用数据融合方法，使该算法同时具有较大和较小2种不同尺度下小波边缘检测的优点。数值实验证明，该算法在用于条纹相机图像边缘检测时，边缘定位较为准确，产生的伪边缘少，不易受噪声干扰。

简介：提出一种基于Sobel算子和数学形态学相结合的改进算法,用于尿液试纸条图像的边缘检测。首先采用Sobel算子对预处理后的尿液试纸条进行边缘检测,得到粗略的边缘图像;然后采用双结构多尺度形态学算子精准检测。根据图像特点,使用形态学算子时,将膨胀运算和开运算进行加权求和,有效地克服了图像的双边缘现象;最后使用顶帽底帽联合运算以增强图像边缘。实验表明,本研究提出的改进算法信噪比可达到8.6471,边缘连续性指标可达到0.9212,实现了尿液试纸条图像边缘的准确定位和清晰成像。

简介：针对医学图像处理和三维医学图像可视化,系统总结了目前边缘检测技术,归纳了各种边缘检测算法.

简介：边缘检测能够发现数字图像中哪些地方的灰度值变化剧烈。检测图像的边缘对特征的检测以及模式的识别都有重要得意义,若一幅图片的直方图灰度分布越均匀,迭代次数越少,二阶微分Laplacian算子检测的边缘最细,但是不能很好的消除噪声带来的负面影响。

简介：红外图像中弱小目标的检测是实现红外搜索跟踪、红外侦查预警等红外图像处理的核心技术之一。当目标距离成像系统较远,目标呈现出面积小、信噪比低等特点,增加了对其检测的难度。为了准确、快速地实现不同红外背景下的弱小目标检测,提出了一种基于多层数据融合的红外图像弱小目标单帧检测算法。

简介：摘 要: 随着计算数学和信号处理技术的发展，基于深度神经网络的目标检测算法获得了比传统模板匹配算法更优的结果。深度 学习目标检测算法分为一阶段目标检测（one-stage）和两阶段目标检测（two-stage）两类。常见的一阶段目标检测算法有 YOLO算法、SSD算法。一阶段目标检测算法的优势在于利用回归的思想直接通过图像得到预测目标框信息，速度快。二阶段目标检测算法在精度方面要优于前者，例如R-CNN、Fast-CNN等，其策略是先利用网络产生一系列的候选框，然后进行分类和回归，虽然其精度相较一阶段算法准确度更高，但是速度方面相差甚远。

简介：摘要：由于故障电弧电流随机性、隐蔽性等特点，给故障电弧检测技术带来了挑战。针对现有故障电弧检测技术在实时性、数据可移植性等方面存在的些问题，本文提出一种基于Transform模型的实时检测故障电弧的系统。