- 因接触线和承力索无视觉显著特征，且机车运行过程中的强电流、电压磁场等干扰，导致获取的视频图像具有很多噪声，使得对接触网目标跟踪具有非常大的挑战性。为此，提出一种高速铁路接触网目标检测与跟踪方法。接触线检测部分，对采集的红外图像进行灰度化处理后，分别运用OTSU自适应阈值分割和边缘梯度信息检测两种方法进行特征提取，且具有更高的提取精度，接着利用Hough变换法连接边缘。接触线跟踪部分，采用Hough变换检测直线的优势来提取接触线的参数，然后利用Kalman滤波方法实现对参数的持续跟踪。
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接触线检测与跟踪 边缘检测 Hough变换 Kalman滤波 202101
- 为探寻钢轨表面伤损语义分割的有效方法，实现钢轨表面伤损准确检测。在经典Sobel算法的基础上，增加倾斜方向的检测，改变阀值；利用采集的带扎伤钢轨图片，在MATLAB2016版本进行对比检测实验；本方法成功检出两处伤损，无误检错检；结论：本方法检测效果在检出率和误检率都优于传统方法，有一定价值。
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Sobel算法 钢轨表面损伤 语义分割 边缘检测 202111
- 摘要：对于视频图像检测与识别的需要，提出了一种基于FPGA的视频边缘检测系统设计方案，并完成系统的硬件设计。通过FPGA控制摄像头进行视频采集，双端口SDRAM对图像数据进行缓存，FPGA再对数据进行实时处理。实际采用
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FPGA OV7670 视频采集 边缘检测 VGA
- 目标边缘检测是高速公路目标辨识的关键技术。虽然现在有多种边缘检测算法，但是不同算法有着各自的适用范围，通过对比Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Canny算子等算子，并以高速公路高清监控采集的视频截图作为样本，采用不同边缘检测算法对车辆、护栏等高速公路上的主要目标进行对比分析。计算结果表明，对于高速公路上的主要目标识别而言，Prewitt算子具有相对较好的边缘检测效果。
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高速公路 边缘检测 目标识别 Prewitt算子 201605
- 摘要：医学超声液性病变图像多见数个无回声区，呈“蜂窝状”，边界不清晰，为了清晰地提取医学超声液性病变图像的边缘，进一步为临床诊断提供可靠依据，在此将几种不同的边缘检测算法应用于医学超声液态病
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边缘检测 算法 图像 中的应用
- 摘要：图像边缘检测在医学中有很重要的应用，针对此提出了一种新的边缘检测方法，首先采用canny算子对图像进行边缘检测，然后对检测后的图像轮廓跟踪。实验表明，与传统的边缘检测算法相比，这种算法能更好地提取图像
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边缘检测 算法 医学图像 中的应用
- 图象的边缘信息对人或对机器视觉来说，都是非常重要的。由于边缘具有能勾画区域的形状，且能被局部定义以及能传递大部分图象信息等许多优点，因此，边缘检测可看作是处理许多复杂问题的关键，是图象分析和理解的第一
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机器视觉技术 边缘检测
- 为了采用FPGA来实时实现Sobel边缘检测，设计者往往自己编写代码。在此介绍基于QuartusⅡ提供的参数可设置宏功能模块，实现Sobel边缘检测的新方案。该方案获得了比用户编写的代码更优的综合和实现结果，节省了宝贵的设计时间，并且获得了很好的边缘检测效果。
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Sobel FPGA 边缘检测
- 高精度的微小零件边缘检测中，传统边缘检测算法存在实际应用可操作性较差，检测结果难以达到精度要求等问题。为了提高边缘检测精度，提出了基于Soble算子的改进算法，该算法扩展了Sobel算子边缘检测的模板，并对扩展的梯度方向图进行了细化处理，而后在梯度图像上实现多项式插值亚像素细分，从而完成对目标边缘的精确定位。
实验结果表明，该方法的定位精度为0．20 pixel，满足微小零件在实际检测的精度要求。
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视觉图像 零件 边缘检测 算法研究
- 摘要：本文设计了一个以FPGA为核心处理器实现红外视频图像数字预处理的系统，利用Altera公司提供的DE2开发板，把系统大部分的功能模块集成在一片FPGA 上，大大优化了整个系统的性能。该方案采用Altera公司推出的低成本、高密度的Cyclone Ⅱ系列FPGA，提高了系统的设计灵活性。细胞神经网络IP核的开发，充分利用了细胞神经网络在图像处理方面的优势，提高了整个系统的处理效率。实现了细胞神经网络的一种高效数字实现方案,并且采用分布式算法可以提供更高的运行速度。 关键词 边缘检测；细胞神经网络；FP
- 关键字：
消费电子 边缘检测 细胞神经网络 FPGA 嵌入式 消费电子
- 计算机辅助检测技术在工业生产及检测领域有着广泛的应用，生产线上成品及次品的检验工作在很大程度上依赖计算机图像处理技术的发展，如光学玻璃波形检测、纺织品检测、焊缝检测等应用。铜箔基板（CCL）是多层印刷线路板（PCB）生产的原料之一，其产品质量严重影响着印刷线路板的优劣，因此对铜箔基板的质量检测非常重要。在其生产过程中，需经过热压、剪裁等工艺，由于设备及人为原因，可以会对CCL表面造成损伤，产生各类疵点。疵点主要分为划痕和污点两大类，根据疵点的种类、大小、数量可以判定该板是否合格。因此疵点的检验是铜箔基板产
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边缘检测 测量 测试 铜箔疵点 图像处理 消费电子 消费电子
边缘检测介绍
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