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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明属于图像处理领域，主要提出了一种能够准确计算图像梯度信息，降低计算复杂度跟硬件资源消耗的方法。通过改进传统边缘检测算法中梯度计算方式，既保留了需要传递给下游计算模块的图像梯度信息，同时改善了在硬件电路实现上的复杂度。提出如图所示的梯度检测算子来解决原有梯度信息求解方法在硬件实现上的困难，通过直接给出4个方向0°，45°，90°，135°的梯度求解矩阵，通过单次并行计算得出3x3邻域内八个方向上的梯度大小。最后通过非负值截断得出梯度幅度值与梯度方向。
主权项：1.一种基于像素差异的快速梯度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取原始灰度图像，将待处理的灰度图像进行高斯滤波处理；步骤S2：快速梯度检测；对处理后的图像数据进行单个像素点的梯度幅值与方向判断；步骤S2.1：将以该像素点为中心的3×3像素值方阵分别与0°、45°、90°、135°梯度检测算子方阵进行对应位置的卷积运算得到中心像素点对应0°、45°、90°、135°的梯度幅度值；其中梯度检测算子方阵为： F0°、F45°、F90°、F135°分别表示0°、45°、90°、135°梯度检测算子方阵；设定3x3像素值方阵为： 步骤S2.2：对步骤2.1得到的四个方向的梯度幅值进行取相反数计算，得到另外四个相反方向180°、225°、270°、315°的梯度幅度值；步骤S2.3：将得到的所有方向的梯度幅度值进行负值清零，所有方向的梯度幅度值经过比较得出最大值后，将该最大值作为该像素点的最终梯度幅度值，并将其对应的方向作为该像素点的梯度方向；步骤S3：非极大值抑制；利用非极大值抑制将S2步骤得到梯度方向上梯度幅值的非极大值置为0，去除噪点；步骤S4：双阈值检测；对步骤S3得到的边缘图像进行二次滤波，滤除边缘强度小和边缘链短的边缘点，得到二值化边缘图像。
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百度查询： 电子科技大学 基于像素差异的快速梯度检测方法及其应用
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