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图像边缘检测:用于CBIR的两幅图像的边缘数据比较

图像边缘检测是一种计算机视觉技术,用于提取图像中物体的边缘信息。边缘是图像中灰度值或颜色变化较大的区域,通常表示物体的轮廓或纹理边界。在CBIR(Content-Based Image Retrieval)中,边缘数据比较可以用于图像相似性度量和匹配。

边缘检测算法可以分为基于梯度的方法和基于模型的方法。常见的基于梯度的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。这些算法通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘位置。

图像边缘检测在许多领域有广泛的应用,包括图像分割、目标检测、图像识别和机器视觉等。在CBIR中,通过比较两幅图像的边缘数据,可以量化它们之间的相似性,从而实现图像的检索和匹配。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务,其中包括:

  1. 腾讯云图像处理(Image Processing):提供了丰富的图像处理功能,包括边缘检测、图像滤波、图像增强等。详情请参考:腾讯云图像处理产品介绍
  2. 腾讯云人工智能(AI):腾讯云提供了多种人工智能服务,包括图像识别、图像分析等。这些服务可以与图像边缘检测相结合,实现更复杂的图像处理和分析任务。详情请参考:腾讯云人工智能产品介绍
  3. 腾讯云存储(Cloud Storage):提供了可靠、安全的云存储服务,用于存储和管理图像数据。详情请参考:腾讯云存储产品介绍

通过腾讯云的图像处理和人工智能服务,开发者可以方便地实现图像边缘检测和其他图像处理任务,并将其应用于CBIR等领域。

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图像数据边缘检测

3.1.3 边缘检测 为了能够用更少参数,检测出更多信息,基于上面的感受野思想。通常神经网络需要检测出物体最明显垂直和水平边缘来区分物体。...这个图像与过滤器卷积结果中,中间值都是 30,值都是 0,即检测到了原 6×66×6 图像垂直边缘。...注:虽然看上去非常粗,是因为我们图像太小,只有5个像素长、宽,所以最终得到结果看到个像素位置,如果在一个500 x 500图当中,就是一个竖直边缘了。...随着深度学习发展,我们需要检测更复杂图像边缘,与其使用由人手工设计过滤器,还可以将过滤器中数值作为参数,通过反向传播来学习得到。...算法可以根据实际数据来选择合适检测目标,无论是检测水平边缘、垂直边缘还是其他角度边缘,并习得图像低层特征。

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基于Laplace算子图像边缘检测

import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...用于数据可视化处理 import matplotlib.cm as cm #用于色彩映射 import scipy.signal as signal #主要用于卷积计算 #定义Laplace算子 Operator1...()]=255 # 显示边缘检测结果 plt.subplot(2,1,1) plt.imshow(image_array,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.subplot...plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_oper2,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法:基于Laplace算子图像边缘检测是应用于仅考虑边缘位置而不考虑其周围像素灰度差值图像边缘检测...Laplace算子是二阶微分算子,是一个x方向二阶导数和y方向二阶导数之和近似微分。

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基于OpenCV图像梯度与边缘检测

为了检测边缘,我们需要检测图像不连续性,可以使用图像梯度来检测不连续性。但是,图像梯度也会受到噪声影响,因此建议先对图像进行平滑处理。 本文目录: 1....Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用结构信息并大大减少要处理数据一种技术,目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。...噪声会影响边缘检测准确性,因此要先将噪声过滤掉。 2.计算梯度值和方向。 3.非极大值抑制。 4.应用双阈值确定真实和可能边缘。...尺寸越大,检测器对噪声灵敏度越低。此外,随着高斯滤波器核大小增加,用于检测边缘定位误差将略有增加。一般5×5核是比较不错。 2.2 计算梯度强度和方向 梯度方向与边缘方向总是垂直。...我们设置个阈值,高阈值maxVal和低阈值minVal,根据当前边缘梯度值与这个阈值关系,判断边缘属性: 如果当前边缘梯度值大于或等于maxVal,,则将当前边缘标记为强边缘

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基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理

基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理 参考文献:手把手教你学FPGA设计:基于大道至简至简设计法 基于VIP_Board BigFPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 以上篇文章可以点击下载...整个系列文章如下: 基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(三)-设计实现 文章目录 基于FPGA图像边缘检测系统(一...)-原理 [基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA图像边缘检测系统...[基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA图像边缘检测系统...实际配置中, 通常设定好比较重要几个参数, 其他参数, 照搬照抄吧。。 。   经过长时间测试研究,我提取出了比较重要一些参数,如下图所示: ?

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算法集锦(5)|医学图像边缘检测|Python

原始图像 ? (1)乳腺癌细胞 ? (2)UCSB生物分割基准数据细胞二维图 ? (3)视网膜图像 ? (4)神经系统图像 ? (5)大脑核磁共振图像(侧面) ?...进行卷积操作后,图像大小不变,只是由彩色图像转变为黑白图像。 ? ? ? ? ? ? 边缘检测(水平) ? 进行水平边缘检测各医学图像如下。 ? ? ? ? ? ? 边缘检测(垂直) ?...经过垂直边缘检测后,垂直方向纹理更加清晰。 ? ? ? ? ? ? 边缘检测(梯度模) ? 图像梯度模定义如下,它可以同时检测图像水平和垂直方向变化。 ? ? ? ? ? ? ?...边缘检测(梯度方向角) ? 梯度方向定位为水平像素和垂直像素之比反正切值,从我们分析结果看,基于梯度方向边缘检测结果难以直观去理解。 ? ? ? ? ? ? ? Sobel算子(梯度模) ?...我们将梯度模与Sobel算子结合起来进行医学图像边缘检测,结果如下。 ? ? ? ? ? ? 直观上看,采用了Sobel算子后,与之前仅使用梯度模结果差异不大。

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基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理

: 基于FPGA图像边缘检测系统(一)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 基于FPGA图像边缘检测系统(三)-设计实现 文章目录 基于FPGA图像边缘检测系统(二)-原理 [基于FPGA...图像边缘检测系统(一)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83150325) [基于FPGA图像边缘检测系统(二)-...FPGA图像边缘检测系统(二)-原理](https://blog.csdn.net/Pieces_thinking/article/details/83274412) [基于FPGA图像边缘检测系统...对滤波处理要求有条:一是不能损坏图像轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰视觉效果好。   图像滤波方法很多,主要可以分为频率域法和空间域法大类。...在傅里叶变换域,频谱直流分量正比于图像平均亮度,噪声对应于频率较高区域,图像实体位于频率较低区域。图像在变换时所具有的这些内在特性可用于图像滤波。

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基于FPGA图像边缘检测系统(三)-设计实现

为了实现以上点,当出错时,可以不用保证图像数据正确,但一定要满足以上点。 滤波模块   滤波模块负责图像数据噪声滤波,滤去高斯噪声。...存储控制模块   边缘检测图像数据,首先将保存到内部个RAM当中。每个RAM可以保存1320*200图像。本模块工作方式为: 1....当VGA读完RAM1数据后,如果RAM01图像数据已经写完,将开始读取RAM0数据进行显示。...同时模块准备将新图像数据写到RAM1当中,需要注意是,新图像数据必须从一图像第一个数据开始写。 4. RAM1和RAM0根据以上原则相互切换。...也就是说:当写完一图像并且读完一图像时,才开始切换。 VGA驱动模块   读取存储模块数据并驱动到外部显示器进行显示。 五、 设计实现 5.1 硬件 ?

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基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(中)

三、FPGA实现图像边缘检测 3.1 图像数据预处理 为了实现图像边缘检测,需要对捕获到图像数据进行预处理操作:后续算法适用于灰度图像,因此首先需要将捕获到彩色图像转换为保留有亮度信息灰度图像...3.1.1 彩色图像数据转灰度图像 本系统所采用算法全部适用于8位灰度图像,因此在边缘检测和中值滤波之前需要将彩色图像转换成适于研究8位灰度图像,将图像每个像素用下列公式(3-1)计算其灰度值,...图3-5 中值滤波模块仿真波形 3.2 边缘检测图像中灰度变化比较剧烈区域一般就是图像边缘图像边缘信息可以通过计算灰度图像中各区域梯度值来判断。...令图像亮度为f(x,y),则其灰度可以用以下公式来定义: ​ (3-1) 值为: ​ (3-2) 方向为: ​ (3-3) 比较常用边缘检测算子有Prewitt 边缘检测算子、Roberts...经典Sobel边缘检测算法便是基于梯度检测,利用垂直梯度和水平梯度2个方向模板和图像进行邻域卷积完成。其中,垂直梯度方向模板和水平梯度方向模板分别用于检测水平边缘和垂直检测

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基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(中)

3.1 图像数据预处理 为了实现图像边缘检测,需要对捕获到图像数据进行预处理操作:后续算法适用于灰度图像,因此首先需要将捕获到彩色图像转换为保留有亮度信息灰度图像;实时采集到图像数据往往都会伴随着噪声...3.1.1 彩色图像数据转灰度图像 本系统所采用算法全部适用于8位灰度图像,因此在边缘检测和中值滤波之前需要将彩色图像转换成适于研究8位灰度图像,将图像每个像素用下列公式(3-1)计算其灰度值,...3.2 边缘检测图像中灰度变化比较剧烈区域一般就是图像边缘图像边缘信息可以通过计算灰度图像中各区域梯度值来判断。令图像亮度为f(x,y),则其灰度可以用以下公式来定义: ?...经典Sobel边缘检测算法便是基于梯度检测,利用垂直梯度和水平梯度2个方向模板和图像进行邻域卷积完成。其中,垂直梯度方向模板和水平梯度方向模板分别用于检测水平边缘和垂直检测。...对比上述四检测结果图,我最终选用Sobel算子作为我边缘检测算法。 ? 图3-6 边缘检测数据 ? 图3-7 Prewitt算子及边缘检测结果图 ?

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基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(下)

基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(下) 今天给大侠带来基于FPGA实时图像边缘检测系统设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第三篇,下篇,话不多说,上货。...该系统基于实体FPGA开发板实现了图像数据实时采集、实时边缘检测和实时显示,运行稳定,实时性能较高,从而也表明FPGA确实具有海量数据高速传输能力。...第三篇内容摘要:本篇会介绍系统验证、结论以及各个模块主要代码,包括图像实时采集模块主要代码,图像实时捕获模块主要代码,中值滤波模块主要代码,边缘检测模块主要代码,图像缓存模块主要代码,图像实时显示模块主要代码等相关内容...同时,我研究了相关边缘检测算法,为了数据处理结果更加准确,我还根据系统需要进行了图像数据预处理操作:先将彩色图像转换成为灰度文件;接着采用中值滤波技术对采集到图像数据进行了有效去噪。...在进行系统验证时,基于FPGA开发板实现了图像数据实时采集、实时边缘检测和实时显示,系统性能良好,实时性能较高,结果证明FPGA能够轻松实现海量数据高速传输。

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基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(上)

基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(上) 今天给大侠带来基于FPGA实时图像边缘检测系统设计,由于篇幅较长,分三篇。今天带来第一篇,上篇,话不多说,上货。...该系统基于实体FPGA开发板实现了图像数据实时采集、实时边缘检测和实时显示,运行稳定,实时性能较高,从而也表明FPGA确实具有海量数据高速传输能力。...在图像处理过程中,处理算法往往比较简单,然而由于参与运算图像数据量大,大多数图像数据还需要多次重复使用,因此图像处理速度便成为了整个系统设计瓶颈。...,接着采用中值滤波对图像进行有效去噪,然后采用sobel算子对图像进行边缘检测);最后基于FPGA驱动VGA接口实时显示检测得到图像边缘信息。...Ov7725SCCB接口有根信号线:一根是时钟线SCL;一根是数据线SDA。通过这根线我们就能够完成Ov7725寄存器配置,从而驱动Ov7725使其实时采集到我们所需要图像信息。

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FPGA图像处理之边缘检测算法实现

FPGA图像处理之边缘检测算法实现 作者:lee神 1. 背景知识 边缘检测图像处理和计算机视觉中基本问题,边缘检测目的是标识数字图像中亮度变化明显点。...边缘检测图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中一个研究领域。 2....Sobel算子实现 Sobel算法是像素图像边缘检测中最重要算子之一,在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重作用。...在图像任何一点使用此算子,将会产生该点对应梯度矢量或是其法矢量 Soble边缘检测算法比较简,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不如Canny检测准确,但是很多实际应用场合,sobel...Gy= P★Sobely -- 原始图像与Sobel算子Y方向卷积; 3. ? 。 4. 阈值比较形成边缘查找后二值图像。 4.

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基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(上)

该系统基于实体FPGA开发板实现了图像数据实时采集、实时边缘检测和实时显示,运行稳定,实时性能较高,从而也表明FPGA确实具有海量数据高速传输能力。...在图像处理过程中,处理算法往往比较简单,然而由于参与运算图像数据量大,大多数图像数据还需要多次重复使用,因此图像处理速度便成为了整个系统设计瓶颈。...,接着采用中值滤波对图像进行有效去噪,然后采用sobel算子对图像进行边缘检测);最后基于FPGA驱动VGA接口实时显示检测得到图像边缘信息。...Ov7725SCCB接口有根信号线:一根是时钟线SCL;一根是数据线SDA。通过这根线我们就能够完成Ov7725寄存器配置,从而驱动Ov7725使其实时采集到我们所需要图像信息。...本篇到此结束,下一篇带来基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(中),介绍FPGA实现图像边缘检测模块及FPGA驱动VGA接口实现图像边缘信息实时显示模块相关内容。

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基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(下)

基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(上) 基于FPGA实时图像边缘检测系统设计(中) 导读 随着科学技术高速发展,FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新契机。...该系统基于实体FPGA开发板实现了图像数据实时采集、实时边缘检测和实时显示,运行稳定,实时性能较高,从而也表明FPGA确实具有海量数据高速传输能力。...第三篇内容摘要:本篇会介绍系统验证、结论以及各个模块主要代码,包括图像实时采集模块主要代码,图像实时捕获模块主要代码,中值滤波模块主要代码,边缘检测模块主要代码,图像缓存模块主要代码,图像实时显示模块主要代码等相关内容...同时,我研究了相关边缘检测算法,为了数据处理结果更加准确,我还根据系统需要进行了图像数据预处理操作:先将彩色图像转换成为灰度文件;接着采用中值滤波技术对采集到图像数据进行了有效去噪。...在进行系统验证时,基于FPGA开发板实现了图像数据实时采集、实时边缘检测和实时显示,系统性能良好,实时性能较高,结果证明FPGA能够轻松实现海量数据高速传输。 ? 附:部分主要代码 ?

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基于图像处理火焰检测算法(颜色+边缘

然后,结合这种技术结果,创建一个参数,从图像中分割出必要细节,以检测和识别火灾。 提议算法 我们方法第一步是检测火焰颜色,火焰颜色主要是红色。...然后我们在原始图像上使用Sobel边缘检测检测火灾边缘,同时删除小于100阈值。...颜色像素可以被提取为这三个单独元素R、G和B,用于颜色检测。 RGB颜色模型用于检测图像红色信息。就RGB值而言,R、G、B颜色通道之间对应相互关系:R>G和G>B。...Sobel边缘检测 下一步将使用Sobel边缘检测器来检测图像内火焰变换。...该验证过程使用真值模型,并与结果进行比较。真阳性(TP)和真阴性(TN)是正确分类。假阳性(FP)是指算法结果被错误地预测,而实际上它确实存在于图像中。

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比较图像相似度各种相似度量结果对比

对于人眼来说,很容易看出个给定图像质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中,我们很容易将它们与原始图像进行比较,并指出其中扰动和不规则性。...Average Spectral Error (RASE) Spectral Angle Mapper (SAM) Visual Information Fidelity (VIF) sewar库可用于实现所有这些指标...“Original”一栏显示是原始图像与自身比较分数,以便看到理想分数。 每一种噪声方法值都与上面图像网格直观获得值相对应。...从结果看来,ERGAS、MSE、SAM和VIFP能够足够敏感地捕捉到添加噪声并返回放大分数。 但这种简单量化有什么用呢? 最常见应用是重新生成或重建图像与其原始、干净版本进行比较。...GAN最近在去噪和清理图像方面做得非常好,这些指标可以用来衡量模型在视觉观察之外实际重建图像效果。利用这些相似度指标来评估大量生成图像再生质量,可以减少人工可视化评估模型工作。

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Python 图像边缘检测 | 利用 opencv 和 skimage Canny 算法

Canny 提出了,似乎说明边缘检测算法研究已经到达了瓶颈期。跟人眼系统相比,边缘检测算法仍然逊色不少。 Canny 边缘检测算法是比较出色算法,也是一种多步算法,可用于检测任何输入图像边缘。...利用它检测图像边缘时主要有以下步骤: 应用高斯滤波来平滑图像,目的是去除噪声。 计算高斯滤波器导数,计算图像像素梯度,得到沿 x 和 y 维度梯度。...应用非最大抑制(non-maximum suppression)技术来消除边缘误检(本来不是但检测出来是) 应用双阈值方法来决定可能(潜在)边界 利用滞后阈值方法保留高于梯度像素,忽略低于低阈值像素...Canny 目标是找到一个最优边缘检测算法,最优边缘检测含义是: 最优检测:算法能够尽可能多地标识出图像实际边缘,漏检真实边缘概率和误检非边缘概率都尽可能小; 最优定位准则:检测边缘位置距离实际边缘位置最近...,则使用更精确 L2 范数进行计算(即个方向倒数平方和再开方),否则使用 L1 范数(直接将个方向导数绝对值相加)。

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