检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学电子工程系,江苏无锡214122
出 处:《微电子学与计算机》2012年第10期124-127,132,共5页Microelectronics & Computer
基 金:中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP20914,JUDCF10031);江苏省普通高校研究生创新计划(CXLX11-0486)
摘 要:为了快速得到边缘更清晰、敏感度更高的实时边缘图像数据,提出了一种改进的Sobel边缘检测算法.对原始图像的边缘进行平滑滤波后,利用2个3×3模板对选定的二维图像中同样大小区域内的数据进行卷积,合并水平及垂直方向的导数得到该区域的梯度值,再通过添加的梯度方向模块对该区域进行4个方向的判断以帮助确定边缘,最后通过非极大值抑制及二值化处理确定图像边缘.将改进后的Sobel边缘检测算法在FPGA上进行了实现并证明了其有效性.An improved Sobel edge detection algorithm has been proposed to obtain the real-time edge of image data quickly with sharper edge and higher sensitivity. After applying the smoothing filter to the edge of the original image, two 3 〉( 3 templates are used to perform convolution on the data of the same size region in the selected two- dimensional image. The gradient values of this region can be obtained by combining the horizontal and vertical direction derivatives. Then, the gradient direction module is used to help judging the four directions of this region and defining the edge. The image edge is finally determined by non-maxima suppression and binarization. The improved Sobel edge detection algorithm is realized based on the FPGA and proved to be effective.
关 键 词:边缘检测 SOBEL算法 梯度方向 现场可编程门阵列
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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