A comprehensive study of edge detection for image processing applications

Ganesan, P.; Sajiv, G

doi:10.1109/iciiecs.2017.8275968

Cited by 48 publications

(15 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…e most notable feature of the bridge is a pair of parallel lines. is article attempts to analyze and determine the outer edge line of the bridge body from edge detection [12,13]. Edges are usually detected by using firstorder and second-order derivatives to calculate the abruptness of the brightness value.…”

Section: Edge Detectionmentioning

confidence: 99%

Bridge Extraction Algorithm Based on Deep Learning and High-Resolution Satellite Image

Yang

Gao²,

Zhang³

et al. 2021

Scientific Programming

View full text Add to dashboard Cite

This paper proposes a novel method of extracting roads and bridges from high-resolution remote sensing images based on deep learning. Edge detection is performed on the images in the road area along with the road skeleton line, and the result of the detected binary edge is vectorized. The interference of protective belts on both sides of the road, road vehicles, road green belts, traffic signs, etc. and the shadow interference of the bridge itself are eliminated to determine the parallel sides of the road. The bridge features on the road are used to locate the detected bridge and obtain information such as the location, length, width, and direction of the bridge, verifying the experimental results of the Shaoguan Le point images. In addition, in order to learn higher-level road feature information, the algorithm in this paper introduces the hollow convolution and multicore pooling modules. Secondly, the residual refinement network further refines the output of the prediction network to improve the ambiguity of the prediction network results. In addition, in view of the small proportion of road pixels in remote sensing images, the network also integrates binary cross entropy, structural similarity, and intersection ratio loss function to reduce road information loss. The applicability of the proposed study was tested, and the results show that the algorithm is very effective for the extraction of road and bridge targets.

show abstract

Section: Edge Detectionmentioning

confidence: 99%

Bridge Extraction Algorithm Based on Deep Learning and High-Resolution Satellite Image

Yang

Gao²,

Zhang³

et al. 2021

Scientific Programming

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Hai phương pháp phân đoạn dựa trên cạnh cơ bản là: lược đồ xám của ảnh và kĩ thuật dựa trên biến đổi gradient. Để phát hiện các cạnh, một trong những kĩ thuật phát hiện cạnh cơ bản (Senthilkumaran, & Rajesh, 2009;Kirti, & Bhatnagar, 2017;Dhankhar, & Sahu, 2013;Ganesan, & Sajiv, 2017) như toán tử sobel, toán tử prewitt, toán tử Robert, toán tử Canny, Wavelets... Theo bài báo (Hoang, & Nguyen, 2018) đã xây dựng một phương pháp tiếp cận tự động để khảo sát định kì kết cấu tường bê tông. Cách tiếp cận mới nhằm xác định nhanh chóng và chính xác các vết nứt trên bề mặt tường bê tông bằng cách phân tích hình ảnh thu được bằng máy ảnh kĩ thuật số.…”

Section: A Hướng Tiếp Cận Phát Hiện Cạnh/biênunclassified

“…Nghiên cứu so sánh về hiệu suất của các thuật toán Roberts, Prewitt, Canny và Sobel cho phép phát hiện cạnh được tối ưu hóa mô hình để nhận biết vết nứt tường bê tông. Tác giả (Ganesan, & Sajiv, 2017) trình bày đánh giá hiệu suất của các phương pháp phát hiện cạnh khác nhau được thực hiện trên các hình ảnh khác nhau bằng Matlab. Kết quả đánh giá điểm tích cực và điểm yếu của các phương pháp phát hiện cạnh được lập trong bảng.…”

Section: A Hướng Tiếp Cận Phát Hiện Cạnh/biênunclassified

See 1 more Smart Citation

Phân Đoạn Ảnh Và Ncuts

Ý¹,

Hùng²,

Huy³

et al. 2021

Tạp chí Khoa học

View full text Add to dashboard Cite

Trong nhiều thập kỉ qua, nhiều công trình nghiên cứu khoa học đóng góp không ngừng trong lĩnh vực thị giác máy tính nói chung cũng như nghiên cứu phân đoạn ảnh nói riêng. Trong đó, phân đoạn ảnh là quá trình tiền xử lí quan trọng trong hầu hết các ứng dụng xử lí ảnh. Chúng tôi tóm tắt và đánh giá các kĩ thuật phân đoạn ảnh và phân chia các kĩ thuật này thành các nhóm gồm: kĩ thuật dựa trên phát hiện cạnh/biên, kĩ thuật phân ngưỡng, phương trình vi phân, phương pháp gom nhóm, kĩ thuật dựa trên phân hoạch đồ thị. Tiếp theo, chúng tôi trình bày ưu điểm và khuyết điểm của thuật toán Ncuts, là thuật toán kinh điển khá phổ biến trong phân đoạn ảnh dựa trên đồ thị. Thuật toán Ncuts (Shi, & Malik, 2000) được đưa ra năm 2000 nhưng đã được áp dụng thành công và cho kết quả tối ưu cho nhiều ứng dụng xử lí ảnh cũng như các ứng dụng khoa học kĩ thuật.

show abstract

“…Computer vision systems apply edge detection algorithms to identify the boundaries of objects in an image in the early stages of processing [5]. Edge detection is an elementary operation in low-level image processing [6] and, therefore, the search for efficient implementations becomes recurrent.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

An Analysis of the Implementation of Edge Detection Operators in FPGA

Santos¹,

Zolett²,

Belli³

et al. 2020

Anais Estendidos Do X Simpósio Brasileiro De Engenharia De Sistemas Computacionais (SBESC Estendido 2020)

View full text Add to dashboard Cite

Computer vision systems have several stages, and one of the operators used in these systems is the edge detection filter. High-performance computing is required in many applications and stages of computer vision systems, and many designs use FPGA technology to improve performance and decrease power consumption. In this context, this work presents an analysis of five edge detection filters synthesized to FPGA, including Laplacian, Roberts, Prewitt, Sobel, and Canny. In the experiments, we compared the hardware implementations with software versions to identify the impact of fixed-point representation on the quality of the output images. We have also assessed metrics regarding performance, silicon costs, and energy consumption. The results obtained show that the Laplacian filter has the lowest costs, while the Canny operator provides the best output image at the price of much higher silicon costs and energy consumption.

show abstract

A comprehensive study of edge detection for image processing applications

Cited by 48 publications

References 11 publications

Bridge Extraction Algorithm Based on Deep Learning and High-Resolution Satellite Image

Bridge Extraction Algorithm Based on Deep Learning and High-Resolution Satellite Image

Phân Đoạn Ảnh Và Ncuts

An Analysis of the Implementation of Edge Detection Operators in FPGA

Contact Info

Product

Resources

About