基于Sigmoid函数的亚像素边缘检测算法

简介：
本研究提出了一种创新的亚像素边缘检测方法，采用Sigmoid函数增强图像细节识别精度，有效提升边缘定位准确度与连续性。 亚像素边缘检测技术是一种利用图像处理软件算法来提升检测精度的有效手段。本段落分析了矩法、拟合法以及插值法等常用亚像素边缘检测算法的原理、优点与不足，并提出了一种基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位方法。该方法通过采用Sigmoid函数作为模型，结合图像中的灰度信息进行非线性最小二乘拟合，以确定更精确的边缘位置。理论分析和实验结果表明，利用Sigmoid函数拟合的方法可以实现0.045像素级别的定位精度，并且其检测速度比传统的灰度矩方法快了一个数量级，而相比空间矩、Zernike矩以及插值法则提高了两个数量级。因此，该算法能够有效满足影像测量中的稳定可靠、高精度和实时性的需求。